Советский и российский крупный учёный-программист Владимир Львович Арлазаров рассказывает про шахматную программу Каисса, шахматную программу Ботвинника, советские компьютеры, искусственный интеллект и о многом другом.
Содержание:
0:57 Вступительное слово
1:14 Представление гостя подкаста
2:10 Про шахматную программу Каисса
4:30 Имел ли Александр Кронрод отношение к программе Каисса
5:32 Про письмо “девяносто девяти” и увольнение Кронрода
7:38 Почему реакция власти была такой суровой?
8:42 Сколько времени заняло портирование программы на новую машину?
10:08 Каисса была написана на Ассемблере?
11:15 Кто именно является автором Каиссы?
13:25 Другие не менее важные программы
14:43 Занимала ли шахматная программа существенную часть жизни Владимира Арлазарова?
16:33 Победа Каиссы на Чемпионате мира по шахматам среди компьютерных программ
18:19 Научный обмен между СССР и Западом в 70-е
19:42 Применялся ли “Алгоритм четырёх русских” в Каиссе
20:34 Реализация психологических качеств в шахматных программах
21:45 Доступ более к мощным машинам того времени
25:03 Влияние переборных алгоритмов на современную науку
26:36 Про авторов AVL-tree
27:19 Про Михаила Ботвинника, работавшего параллельно над шахматной программой (проект Пионер)
30:14 Когда поняли, что машина будет играть лучше человека?
31:23 Про целеполагание в человеческом мозгу
31:45 Первая встреча с Кронродом
33:48 Был ли интерес к шахматным программам на протяжении всей жизни?
34:49 Роняет ли развитие ИИ интерес к алгоритмическим играм?
39:54 Задача остаётся творческой до тех пор, пока её не формализовали
41:12 Про отставание СССР от Запада в вычислительной технике
44:10 Возможно ли сегодня преодолеть это отставание?
48:31 Истоки появления сильной математической школы в России?
50:51 Количество женщин в IT сейчас и в СССР
52:24 Правда ли, что наука и образование держатся на кадрах из СССР?
53:33 Главные проблемы в подготовке научных кадров
55:04 Сохраняются ли связи с зарубежными коллегами?
58:06 Есть ли фундаментальные ограничения у текущей модели развития ИИ?
1:01:30 Идея кибернетического бессмертия
1:02:33 Применение современных технологий ИИ на практике
1:04:52 Любимый шахматист гостя
1:05:52 Про предпочтения относительно языков программирования
Математики оценивают количество различных шахматных партий величиной 10 в 120 степени – так называемое Число Шеннона (для сравнения – число атомов в изученной части вселенной — 10^80). Число различных позиций, возникающих на шахматной доске во время игры, несомненно, меньше, ведь в разных партиях могут возникать одинаковые позиции. Рассчитанное число позиций в шахматах около 10^43, включая некоторые невозможные позиции. Условно, с учетом легальности позиций, можно считать их количество приблизительно равным 10^40.
История развития автоматики и вычислительной техники странным образом связана с шахматами. В XVIII в. "думающие" шахматные автоматы служили для фокусов и мистификаций. Первый аппарат с настоящим искусственным интеллектом, созданный в Испании в начале ХХ в., был способен поставить мат королем и ладьей шахматисту, играющему королем. Видимо, не случайно и то, что одной из первых действительно интеллектуальных задач, поставленных перед программистами еще на заре вычислительной техники, была игра в шахматы. О шахматных программах и связи этой древней игры с развитием технологий искусственного интеллекта мы попросили рассказать одного из тех, кто создавал первые шахматные программы, доктора технических наук, профессора Владимира Львовича Арлазарова.
Системы искусственного интеллекта, которые могут играть в абстрактные, стратегические и настольные игры, прошли огромный путь, однако как на самом деле устроены их «мозги»?
В январе 1988 г. на пресс-конференции в Париже чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова спросили, сумеет ли компьютер выиграть у гроссмейстера до 2000 года? «Ни в коем случае, — ответил он, — и если у кого-нибудь из гроссмейстеров возникнут затруднения в игре с компьютером, я с удовольствием дам им совет».
Почему результат игры в шахматы предопределен? Как происходило развитие шахматных программ? Чем различаются шахматные программы? На эти и другие вопросы отвечает кандидат физико-математических наук Дмитрий Дагаев.
Март 2016 года ознаменовался сенсацией в области информатики и искусственного разума: программа AlphaGo, разработанная компанией Google DeepMind, выиграла со счётом 4:1 матч в го у одного из сильнейших гоистов мира Ли Седоля. До этого игра го считалась недоступной для компьютера, ввиду того что большую роль в ней играют не только расчёт, но и такие сложно формализуемые понятия, как интуиция, чувство гармонии и т.п. Как же удалось научить машину «чувствовать гармонию», преодолеть ограничения классических методов машинного анализа игр? В докладе будут рассмотрены как классические методы (минимакс, альфа-бета-отсечение), которые показали свою эффективность в шахматах и шашках, так и методы, воплощённые в программе AlphaGo: поиск на дереве методом Монте-Карло, свёрточные нейронные сети для распознавания изображений, обучение с подкреплением.
Объявлено об успешном завершении работы компьютерной программы, просчитывавшей одну из версий покера — хедз-ап в лимитном техасском холдеме. Программа научилась принимать правильное решение в каждом из примерно 3,19×10^14 возможных состояний игры. Найденная таким образом стратегия на длинной дистанции должна обыгрывать остальные стратегии.
Философская притча в формате научно-популярного фильма на тему «может ли машина мыслить». Действия происходят в недалеком будущем, — в конце 2000 года. СССР, Центрнаучфильм, 1977 г. Режиссер: Семен Райтбурт.
Что такое машинное обучение? И можно ли считать, что программа, натренированная решать ту или иную задачу, понимает, что она делает? О том, как компьютер развивает интуицию и учится фильтровать спам, распознавать изображения и играть в игры, в новом материале «Чердака» рассказывает Иван Ерофеев.