Среда, 16 Ноября 2022 г. 12:22
+ в цитатник
— Стало быть, эта штуковина только выглядит так, будто умеет думать? — Э… да.
— А на самом деле не думает? — Э… нет.
— То есть просто создаёт впечатление, будто бы думает, а на самом деле это всё показуха?
— Э… да. — Ну точь-в-точь как все мы.
Терри Пратчетт "Санта-Хрякус"
Триумфальные победы
AlphaGo (и впоследствии
AlphaZero) всколыхнули интерес общественности как к нейросетям, так и к настольным играм. Конечно,
есть люди, которые считают, что AlphaZero «побеждает нечестно», поскольку на самом деле учится не совсем с нуля, а использует поиск
Монте-Карло, в дополнение к тому, что ему советует нейросеть (говоря серьёзно, использование языковых моделей, в применении к настольным играм, выглядит интригующим и я желаю всяческих успехов в этом направлении), но хочется поэкспериментировать с чем-то не требующим грандиозных вычислительных мощностей и получить на выходе что-то, пусть и не играющее «на уровне Бога», но вполне пригодное для того чтобы играть с ним было интересно.
Мне важен результат и я готов использовать
минимакс, Монте-Карло или даже нейросети, лишь бы добиться хоть какого-то успеха (особенно с учётом некоторых ограничений накладываемых JavaScript на производительность, по сравнению с компилируемыми языками и массовым использованием
GPU). Разумеется, начинать эксперименты с
Го несколько самонадеянно. К счастью, это не проблема. Я знаю
много других игр.
Читать дальше → https://habr.com/ru/post/691234/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=691234
Метки:
JavaScript
TensorFlow
Логические игры
Машинное обучение
Dagaz
Настольные игры
Глубокое обучение
-
Запись понравилась
-
0
Процитировали
-
0
Сохранили
-