Leela Chess Zero (lc0): турниры, партии, рейтинги...

Обучение сетей 40x начинается очень скоро (думаю, самое позднее в январе) - ожидается, что она со временем сможет значительно превзойти по силю эту старенькую (но все же сильную) версию сети 10x, которая участвует в турнирах. 30x тоже может превзойти в скором времени, но вряд ли на много (40x будет оснащена технологическими усилениями нейросети + оправдавшие себя параметры тренировки).

 

Стоит обратить внимание, что Leela Chess Zero, Alpha Zero - формально обучение с нуля.
Но при этом на это обучение влияет несколько десятков параметров, которые подбираются по желанию левой пятки потому, что человек считает именно эти параметры оптимальными.
Наука и искусственный интеллект-с!

 

да, правильно, сети новой нет (пока), но движок сейчас играет новый, даже не зарелизиный ещё
сеть 2х пошла как некоторые говорят "коту под хвост" (хотя отрицательный результат - тоже результат)
сеть 3х имеет неопределенные перспективы, пока идет только рост силы самоигры, а вот по сравнению со Скокфишем или сетью 11248 особого роста не наблюдается, по причине роста самоЭло параметр LR пока не снижют (хотя число учебных игр уже перевалило за 40 млн.)

 

А в чем сакральный смысл обучения с нуля? Для обучения человека вон школы создают, университеты, учебники пишут. Почему при обучении компьютерных программ должно быть по другому? В чем смысл не использовать накопленный опыт и каждый раз учиться с нуля?

 

Типа круто, самообучение с нуля. Программа в теории не будет копировать чужие ошибки, а только плодить свои.

 

В универсальности. Что бы там ни фантазировали конспирологи, основная цель Гугла вовсе не обыграть Стокфиш. И не пиар. Ну, то есть, пиар, конечно, лишним не бывает, но пиар без реальных результатов корпорации типа Гугла точно не нужен.
Основная цель - создать универсальный способ решения подобных задач. Чтобы его можно было применить в шахматах, сёги, го, Старкрафте, реальной войне с помощью дронов... Соответственно, добавления любых чисто шахматных знаний кроме правил игры эту цель только отдаляет.
Ну, и по опыту с го выяснилось, что обучение на человеческих партиях может загнать сеть в локальный максимум.

 

Восхваление самообучения это случайный момент. Следствие того, что люди в сравнении с нейронными движками играют в го настолько слабо, что опыт человеческих партий оказался бесполезен. Понятно, что человеку с талантом гроссмейстера бессмысленно и даже вредно обучаться на партиях безразрядников. Гораздо полезнее играть с другим человеком с талантом гроссмейстера. Но использовать при этом опыт состоявшихся гроссмейстеров еще полезнее. С обучением нейронных сетей все тоже самое. Самообучение позволяет достигнуть довольно высокого уровня, но чтобы двигаться дальше нужно дополнять его накопленным другими опытом.

—- добавлено: 11 дек 2018 —-

Это маниловщина. Нет в нейронной сети ничего универсального. Нейронная сеть способна выявлять пространственные закономерности и не более того. А чтобы свести задачу к пространственной требуется добавление знаний об игре. Хотя пока речь идет о пространственных по своей природе играх как го и шахматы это не так заметно.

 

В человеческом обучении аналогично. Вера в неправильные авторитеты выбранные изначально может не дать раскрыть талант в дальнейшем. Сколько времени потом не трать.

Поэтому дополнение самообучения накопленным опытом может иметь как положительный, так и негативный эффект. И искусство разработчика состоит в том, чтобы накопленный опыт влиял положительно.

Только когда впервые выходим на принципиально новый уровень. В дальнейшем у нас как минимум есть предыдущая версия нейронного движка. В шахматах есть алгоритмические движки сопоставимой силы. И т.д.

 

Странно называть маниловщиной цель, которая по сути достигнута (в шахматах, сёги и го).

Это где написано?

В смысле, правил? Ну, да, без правил играть не выйдет.

 

Что значит достигнута? Универсальный Альфа-Зеро это идеал, который невозможно превзойти по силе игры?

 

Почему невозможно? Можно. Тем не менее, он решает все три задачи очень хорошо. При минимуме начальных знаний.

 

А зачем нужен универсальный способ решения задач, если специализированные способы будут давать лучшие результаты?

 

Затем, что специализированные методы надо каждый раз выдумывать. Это долго и дорого.

 

Это естественно. Сетка же та же самая. Интересно было бы эту позицию в третью сетку загнать. А также в DeusX. Кажется странным, что Лила не понимает такие простые блокады в эндшпилях. Может что-то с обучением было не то и в других сетках такой проблемы нет.

upd
У DeusX такие же проблемы с разноцветом. Тоже блокаду не понимает.

 

Надо чтобы в нейросети белопольный слон и чёрнопольный считались разными фигурами. А так концепцию польности слона нейросети сложно вывести (имхо).

 

А каким примерно должна быть минимальная разница в ЭЛО чтобы чистый движок выигрывал все 100% партий у другого движка любыми фигурами из любых адекватных дебютов?

 

Лила опять проиграла в совершенно закрытой позиции, в которой получить любой исход кроме ничьей крайне сложно. Это ее первое поражение в этом турнире (cccc rapid redux)
Она дважды обнуляла счетчик 50-ти ходов по своей инициативе, но на 3-й раз что-то не фартануло.

Хотя дело даже не в этом, после открытия позиции наверное была ничья, но 163. Bh6 абсолютно тупейший ход с тактической точки зрения, ибо с помощью вскрытого шаха теряется слон. Просто элементарная вещь, не понимаю как она этого не увидела.

 

pavelgttfj8, у Лилы могут быть такие казусы. Она действительно может (очень редко, конечно) не видеть даже то, что видит человек.

 

Скорее всего играла уже на добавленных секундах, времени мало и просто зевок.

 

Лилу что-то приглючило. Bh8 она похоже просто не видела и после 162 ... Bg8 считала свою позицию абсолютно проигранной (-7).

А в TCEC похожую партию Booot'у проиграла. Тоже в закрытой позицию долго катала. А через 60 ходов неожиданно выяснилось, что прорыв соперника b5 выигрывает.

По уму надо в движке подправить, чтобы в подобных ситуациях Лила сама себя в цейтнот не загоняла. Проигрывает она из-за этого намного чаще, чем выигрывает.

 

Deathmatch: Leela vs. Stockfish
https://lichess.org/blog/XA7juREAAC4AxZsR/deathmatch-leela-vs.-stockfish

 

Похоже у Лилы формируется самосознание. В TCEC, решив задачу выхода в следующий дивизион, Лила по гроссмейстерски не стала напрягаться и все партии в последнем круге свела в ничью. В первых трех кругах было минимум 4 победы за круг.
Искусственный интеллект наступает!

 

И так можно считать доказанным, что MCTS разумнее чем Альфа-Бета!

 

Станет опять первой по закону больших чисел
Правда, числа в TCEC не очень большие, может и не стать))

 

Дебюты в белых партиях открытые попались - шотландка и французская с Kd2. В открытых позициях тяжело алгоритмический движок перекатать.