играет в шахматы со своим мозгом

Как шахматы делают нас умнее

Логично, что игра, где нужно планирование, терпение и знание ключевых приемов, делает нас сообразительнее.

Шахматные и интеллектуальные способности прочно связаны, хотя шахматы не превратят каждого в Альберта Эйнштейна. Статьи о пользе шахмат уже выходили на сайтах о саморазвитии, например, Brainscape и здоровом образе жизни, например, Healthline, но и нам есть, что сказать на этот счет, опираясь на научные исследования.

Планирование

Кому не хочется находить оптимальный план в любом положении? В жизни и шахматах об этом остается только мечтать, но улучшить свои навыки планирования никогда не поздно.

Творческое мышление

Если предложение придумать план и его придерживаться кажется вам занудством, не переживайте. Доказано, что шахматы положительно воздействуют также на творческое мышление. В 2017 году исследование индийских ученых позволило прийти к заключению, что «систематические шахматные тренировки развивают в детях способность мыслить нестандартно и творчески».

Стратегия шахмат учитывает много факторов и правил. Сильный шахматист знает, какие из них важны в данной позиции, а какими можно пренебречь. Творческое мышление, которое помогут развить шахматы, останется с вами на всю жизнь.

Память

Шахматы развивают не только специфически шахматную память. В 2015 году иранские ученые доказали, что «шахматисты-разрядники запоминают сказанное вслух намного лучше, чем участники эксперимента, не умеющие играть в шахматы».

Игра в шахматы и схожие игры может защитить вас от старческого слабоумия. Испанские медики утверждают, что «шахматы предупреждают развитие старческого слабоумия», но если болезнь заявила о себе, учиться шахматам уже поздно. Тем скорее нужно приступить к занятиям.

Распознавание образов

Активное обучение

Исследование голландских ученых, проведенное в 2008 году, показало, что шахматисты, сочетающие обучение шахматам и игру, добиваются больших успехов, чем те, кто пренебрегает занятиями.

Заключение

Шахматисты знают, насколько полезна эта игра. В интервью журналистам «Уолл стрит джорнал» Борис Гельфанд сказал, что шахматы помогают детям «научиться стратегическому планированию и формируют привычку мыслить, осознавать ответственность за свои поступки и уважать противника».

Знаменитый тренер Брюс Пандольфини считает, что «игра в шахматы способствует развитию многих полезных привычек, например, умению находить аналогии и распознавать мотивы». По его словам, шахматисты «более философски подходят к проблемам и жизненным трудностям. Игра приучает к существованию объективной реальности помимо наших собственных чувств и стремлений. Мы узнаем, как важно понять точку зрения и стремления противника, помимо наших собственных».

Теперь понятно, почему шахматы не только исключительно полезны, но и привлекают такое внимание исследователей.

Источник

Как устроен шахматный мозг AlphaZero?

В первой части статьи я рассказывал, как AlphaZero считает варианты. В этой части я остановлюсь на том, как она обучается игре в шахматы.

Мне придется пропустить некоторые детали, но надеюсь, что открою достаточно, чтобы вы лучше поняли, как работает AlphaZero.

Как устроена AlphaZero

Давайте перейдем к самой сути: AlphaZero обучается с использованием нейросети, которую можно изобразить следующим образом:

Да, AlphaZero уже похожа на шахматиста: “У белых небольшой перевес, и ходы Сg5 и h4 смотрятся неплохо!”

Это потрясает, но вспомним, что и человечество училось играть в шахматы сходным образом. Сотнями лет миллионы людей играли в шахматы, используя свой мозг, чтобы узнать больше об этой игре, как гигантский многопроцессорный органический компьютер. Мы тоже прошли тернистый путь, прежде чем научились строить игру через центр, ставить ладьи на открытые вертикали, атаковать базу пешечной цепи и тому подобному. Все это пришлось узнать и AlphaZero. Было бы интересно изучить 44 миллиона партий, которые она сыграла сама с собой. Любопытно, как была открыта атака пешечного меньшинства?

Как AlphaZero играет в шахматы
Мы уже узнали, как AlphaZero тренирует свою нейронную сеть, чтобы оценивать позицию на доске и предполагать, какие ходы, скорее всего, окажутся хорошими (ничего не считая).

Добавим новые термины: часть нейросети, оценивающая позиции, называется «оценочной сетью», а та часть, которая подсказывает ходы, «стратегической сетью». Посмотрим, как эти сети помогают AlphaZero играть в шахматы.

Допустим, что стратегическая сеть предлагает в среднем по три заслуживающих внимания хода в каждой позиции. При скорости 80,000 позиций в секунду, которую использует AlphaZero, за минуту она заглянет на семь полных ходов вперед. Добавьте к этому инстинктивную оценку позиций, возникающих в конце вариантов, с помощью оценочной сети и вы получите очень мощную машину для игры в шахматы.

На каком оборудовании работает AlphaZero

Неудивительно, что нейронная сеть AlphaZero работает на специальном оборудовании, тензорных процессорах Google (TPU). AlphaZero использовала 5,000 TPU первого поколения чтобы играть с собой тренировочные партии и 64 TPU второго поколения для обучения как такового. Это огромные вычислительные мощности. Для игры в шахматы против Stockfich использовались всего четыре тензорных процессора.

Почему Google не использовал остальные 5,060 процессоров? Возможно, чтобы показать, что для эффективной работы AlphaZero не нужно гигантских вычислительных мощностей.

Тензорные процессоры Google (TPU).

Поступало много предложений о том, как сделать стартовые условия для программ справедливыми, но это невозможно, потому что они используют совершенно разное оборудование. Гонка человека с лошадью не стала бы справедливой, если бы она бежала всего на двух ногах.

Несомненно и удивительно, что сочетание вычислительных мощностей и программных алгоритмов AlphaZero позволило этой программе научиться за четыре часа оценивать позиции и ходы лучше, чем постоянно совершенствуемый Stockfish.

Если вы все еще киваете на размер хэша Stockfish, вы упускаете истинный смысл случившегося. Подумайте: достижение AlphaZero было бы лишь чуть менее удивительным, если бы эта программа проиграла Stockfish с тем же счетом.

Хочу запустить AlphaZero на своем ноуте!
Нужно кое-что уточнить! AlphaZero обучает нейросеть. И вам нужна именно нейросеть, обученная AlphaZero играть в шахматы. Чтобы выправить вывихнутый палец, вы идете к врачу, а не поступаете в медицинский университет. Разумеется, эта нейросеть была сохранена, когда обучившие ее тензорные процессоры переключились на другие задачи. Если бы структура и весы нейросети были опубликованы, стало бы возможным, по крайней мере, теоретически, воспроизвести работу AlphaZero на ноутбуке, но ее сила отличалась бы от того, что можно достичь на специализированном оборудовании Google.

Что это значит для нашего шахматного мира? Совершен гигантский шаг: компьютер может освоить шахматную игру на высоком уровне, полагаясь на обучение, присущее людям, а не на привычный для компьютеров счет методом полного перебора. Это способно поколебать наше представление о человеческом превосходстве и неизбежно повлияет на развитие шахматных движков в будущем, поскольку нам придется неохотно согласиться, что машины не только лучше считают варианты, но и лучше понимают шахматы.

Оборудование, на котором работает AlphaZero, еще не скоро станет доступно любителям шахмат, но не забывайте, что в 1988 году, когда специальный компьютер Deep Thought (предшественник Deep Blue) выиграл партию у Бента Ларсена, его создатели не могли вообразить, что в будущем дети станут носить столь же мощные вычислительные устройства в своих карманах.

Источник

Один гигантский шаг для машины, играющей в шахматы

Невероятный успех AlphaZero, алгоритма с глубинным обучением, провозглашает новую эру мышления, которая может оказаться недолгой для человека

В начале декабря исследователи из компании DeepMind, занимающейся искусственным интеллектом и принадлежащей Alphabet Inc., родительской корпорации, также владеющей и Google, рассказали о происходящем на передних рубежах шахмат.

Годом ранее, 5 декабря 2017 года, команда поразила шахматный мир, объявив о своём алгоритме машинного обучения (МО) AlphaZero, который сумел овладеть не только обычными шахматами, но и японскими шахматами сёги и игрой го. Алгоритм начал работу без какого бы то ни было понятия об играх, кроме базовых правил. Затем он начал играть сам с собой несколько миллионов раз и учиться на своих ошибках. Всего за несколько часов алгоритм стал наилучшим игроком, как среди людей, так и компьютеров, из всех, что видел мир.

Детали достижений AlphaZero и его внутреннего устройства в данный момент проходят формальное рецензирование, после чего будут опубликованы в журнале Science. Новая работа отвечает на серьёзную критику оригинальных заявления. К примеру, было трудно сказать, по-настоящему ли честно ли играл AlphaZero со своим оппонентом, вычислительным монстром Stockfish. Но все эти сомнения были развеяны. За последние 12 месяцев AlphaZero не стал сильнее, зато стали убедительнее свидетельства его превосходства. Он явно представляет сорт разума, невиданный доселе людьми, над которым нам придётся размышлять ещё очень долго.

За последние 20 лет компьютерные шахматы прошли долгий путь. В 1997 году компьютерная шахматная программа от IBM, Deep Blue, сумела побить тогдашнего чемпиона мира среди людей, Гарри Каспарова, в матче из шести игр. Оглядываясь назад, можно сказать, что никакой загадки в этом достижении не было. Deep Blue могла оценивать 200 млн позиций в секунду. Она никогда не уставала, никогда не ошибалась и не забывала, о чём думала незадолго до этого.

Так или иначе, она играла как машина, брутально и материалистично. Она могла считать лучше Каспарова, но не могла думать лучше его. В первой игре их матча, Deep Blue предсказуемо приняла предложенный Каспаровым обмен ладьи на слона, но проиграла 16 ходов спустя. Сегодняшнее поколение сильнейших шахматных программ мира, к примеру, Stockfish и Komodo, играют не по-человечески. Они любят брать чужие фигуры. Они строят железную защиту. Но хотя они играют сильнее любого человека, у этих шахматных машин нет никакого понятия об игре. Их нужно обучать базовым принципам шахмат.

Эти принципы, оттачиваемые десятилетиями человеческого гроссмейстерского опыта, программируются в машину в виде сложных оценочных функций, отмечающих, чего нужно добиваться в позиции, и чего избегать: насколько нужно ценить безопасность короля, активность фигур, расстановку пешек, контроль над центром доски, и прочее, и как управлять компромиссами между этими вещами. Сегодняшние шахматные машины, которым чужды все эти принципы, ведут себя как грубые животные: они чрезвычайно быстры и сильны, но им не хватает мозгов.

Но всё это поменялось после появления МО. Играя сами с собой, и обновляя свои нейросети при обучении на опыте, AlphaZero сама обнаружила принципы шахмат и быстро стала наилучшим игроком. Она не только смогла бы легко обыграть мастеров среди людей, она разгромила Stockfish, чемпиона по шахматам среди компьютеров. В матче на сто игр против внушительной машины, AlphaZero выиграла 28 раз и 72 раза свела игру к ничьей, не проиграв ни одной.

А самое неприятное было в том, что AlphaZero демонстрировала мышление. Она играла непохоже ни на один компьютер, интуитивно и красиво, с романтическим атакующим стилем. Она играла гамбиты и рисковала. В некоторых играх она парализовала Stockfish и игралась с ней. Проводя атаку в 10-й игре, AlphaZero отступила ферзём в свой угол доски, подальше от короля Stockfish, ведя себя не так, как нужно делать при атаке на короля.

Однако это странное отступление оказалось токсичным. Как ни отвечала Stockfish, она была обречена. Было похоже на то, будто бы AlphaZero ждёт, пока Stockfish после миллиардов перебранных комбинаций догадается, насколько безнадёжна её позиция, расслабится и мирно сдастся как поверженный бык перед матадором. Гроссмейстеры никогда не видели ничего подобного. AlphaZero играла с изяществом виртуоза и мощью машины. Это было первое беглое знакомство с потрясающим новым типом интеллекта.

Гарри Каспаров, слева, играет против компьютера IBM Deep Blue в шестой и последней игре матча, прошедшего в Нью-Йорке в мае 1997 года. Фигуры за компьютер двигал Джозеф Хоан, инженер IBM.

Когда создатели впервые представили AlphaZero, некоторые наблюдатели жаловались, что у Stockfish отобрали возможность доступа к набору дебютов. На этот раз, даже со своим набором, она была разгромлена. И даже когда AlphaZero дала фору Stockfish в виде десятикратно увеличенного времени на расчёты, она всё равно её победила.

Впечатляет, что AlphaZero победила, думая не быстрее, а лучше; она изучала лишь 60 тысяч позиций в секунду, а не 60 млн, как Stockfish. Она была умнее, зная, о чём нужно думать, а что игнорировать. Самостоятельно раскрыв принципы шахмат, AlphaZero разработала стиль игры, «отражающий истину» игры, а не «приоритеты и предвзятость программистов», писал Каспаров в сопроводительном комментарии к статье в Science.

Теперь вопрос состоит в том, поможет ли МО людям раскрыть сходные истины по поводу вещей, действительно имеющих значение: великих нерешённых проблем науки и медицины, типа лекарства от рака или сознания; загадок иммунной системы, тайн генома.

Первые признаки вдохновляют. В августе две статьи в журнале Nature Medicine изучали вопрос применения МО к постановке медицинских диагнозов. В одной исследователи из DeepMind скооперировались с врачами из Глазного госпиталя Мурфилдс в Лондоне для разработки алгоритма с глубинным обучением, способного классифицировать широкий спектр патологий сетчатки не хуже экспертов-людей. В офтальмологии наблюдается серьёзный дефицит экспертов, способных интерпретировать миллионы диагностических снимков глаз, получаемые ежегодно; ИИ-ассистенты оказали бы неоценимую помощь.

В другой статье рассматривался алгоритм МО, распознающий наличие на снимках компьютерной томографии, сделанных у пациентов скорой, признаков инсульта, внутричерепного кровоизлияния или других неврологических проблем. Для жертв инсульта важна каждая минута; чем дольше задерживается лечение, тем хуже бывает результат. У неврологов даже есть поговорка: «Время – это мозг». Новый алгоритм отмечает эти и другие критические события с точностью, сравнимой с людьми-экспертами, однако работает в 150 раз быстрее. Скоростная диагностика позволит переводить наиболее срочные случаи вперёд очереди, после чего их уже может оценить человек-рентгенолог.

Раздражает в МО то, что алгоритмы не могут объяснить свои мысли. Мы не знаем, почему они работают, поэтому мы не знаем, можно ли им доверять. AlphaZero демонстрирует все признаки открытия важных принципов игры в шахматы, но не может поделиться этим пониманием с нами. По крайней мере, пока. Людям нужно нечто большее, чем ответы. Нам нужно понимание. С этого момента эта проблема будет источником напряжённости в нашем взаимодействии с компьютерами.

На самом деле, в математике это уже давно происходит. Рассмотрим давнюю математическую задачу под названием теорема о четырёх красках. Она утверждает, что при определённых разумных ограничениях, любую карту соприкасающихся стран можно раскрасить четырьмя красками так, чтобы у двух любых соседних стран были разные цвета.

Хотя теорему доказали в 1977 году при помощи компьютера, ни один человек не может проверить все шаги доказательства. С тех пор доказательство подтвердили и упростили, но в нём всё равно присутствуют части, требующие вычислений с полным перебором, таких, которыми пользовались предшественники AlphaZero, играющие в шахматы. Такое положение дел возмутило многих математиков. Им нужно было не убедиться в правильности теоремы; они уже верили в это. Им хотелось понять, почему она верна, и такое доказательство ничем не помогло.

Но представьте, что настанет день, возможно, уже совсем скоро, когда AlphaZero превратится в алгоритм более общего назначения; назовём его AlphaInfinity. Как и его предок, у него будет превосходящий разум: он сможет выдавать прекрасные доказательства, такие же элегантные, как и игры, проведённые AlphaZero против Stockfish. И каждое доказательство будет демонстрировать, почему теорема была верна; AlphaInfinity не будет насильно заставлять вас принимать какие-то уродливые и сложные доказательства.

Для математиков и учёных такой день отметил бы зарю новой эры мышления. Но она может быть недолгой. Чем быстрее будут становиться машины, обгоняя людей, чьи нейроны работают с черепашьей скоростью на миллисекундных масштабах, тем быстрее наступит день, когда мы уже не будем поспевать за ними. Рассвет мышления человека может быстро превратиться в закат.

Допустим, существуют некие закономерности, которые ещё предстоит открыть – в регулировании генов или развитии рака; в работе иммунной системы; в танце субатомных частиц. Допустим, эти закономерности может предсказать только интеллект, сильно превосходящий наш. Если бы AlphaInfinity могла бы определить и понять их, она показалась бы нам оракулом.

Мы сидели бы у её ног и внимательно слушали. Мы не понимали бы, почему оракул всегда прав, но мы могли бы проверить её вычисления и предсказания в экспериментах и наблюдениях и подтвердить её откровения. В науке, знаковом занятии людей, наша роль свелась бы к роли наблюдателей, взирающих на происходящие в изумлении и смятении.

Возможно, когда-нибудь наши недостатки мышления уже не будут нас беспокоить. Ведь AlphaInfinity смогла бы вылечить все болезни, решить все научные задачи и заставить все остальные интеллектуальные поезда ходить по расписанию. Мы неплохо справлялись без особых размышлений первые 300 000 лет нашего существования как Homo sapiens. У нас не будет проблем с памятью, мы с гордостью будем вспоминать золотую эру человеческого разума, эту славную интерлюдию, длившуюся несколько тысячелетий, между непонимающим прошлым и необъяснимым будущим.

Источник

Почему шахматы уничтожают наш мозг

Clive Thompson написал для medium.com чудесную колонку, в которой провел параллели между шахматами и современными развлечениями. Читайте далее перевод оригинального текста

Если верить Scientific American, вот как все было в далеком 1859.

Давайте совершим путешествие в 1859 год, в котором наша умственная окружающая среда встретилась с новой ужасной угрозой. На тот момент модным был способ развлечения, который захватывал и гипнотизировал хрупкие умы людей, заставляя их принимать участие в бесполезной и бессмысленной деятельности, которая представляла угрозу повседневной реальности. Здравомыслящие культурные критики терпеливо критиковали и разоблачали новый вид времяпровождения, но тщетно. Население было привязано. Человечество было обречено.

Конечно же, я говорю о шахматах.

Сегодня мой друг Билл Брейн показал мне Q&A с авторами новой книги «Плохо для тебя: разоблачение войны с развлечениями». Эта книга является историей моральных паник из-за вещей, которые на протяжении истории увлекали детей и раздражали взрослых. То есть, вы наверняка уже догадались, что сюда входят и такие вещи, как комиксы, Dungeons & Dragons и видеоигры. Однако, в этом Q&A, мое внимание привлекла отсылка к моральной панике из-за…шахмат.

Каннингем: Просто подождите. Каждая волна страха из-за современных технологий, которые нравятся детям, это именно волна и ничто другое. Волна приходит, приподнимается и разбивается о берег, а затем отходит. Отчасти поэтому мы решили создать в нашей книги временные периоды, наподобие Молодежефобии или Страха перед Новым, ради того чтобы с исторической точки зрения разобрать эти истерические реакции. Но чем больше проходит времени, тем более идиотскими и нелепыми кажутся эти паники.

Пайл: Особенно это «пагубное возбуждение» от шахмат, которое испытывают дети «очень ограниченного склада ума».

Она начинается со слов о том, как чемпион США Пол Морфи разгромил своих европейских соперников. Но затем автор начинает оплакивать обычных американцев, увлекающихся шахматами. Все это превращаются в настолько офигенные сетования, что я практически полностью их процитирую и начну с жалобы на то, что …

…пагубное возбуждение от игры в шахматы распространилось по всей стране и в городах и деревнях появились многочисленные клубы, в которых практикуется данная игра. Почему нам стоит об этом сожалеть? вы можете спросить. Отвечаем: шахматы-это просто развлечение для очень ограниченного ума, отнимающее у него ценное время, которое могло бы быть потрачено на более благородные занятия, и при этом оно не приносит никакой пользы для тела.

У шахмат сформировалась репутация развлечения, способного дисциплинировать ум, потому что для них необходима отличная память и определенные навыки комбинаций. Также существует мнение о том, что присутствие навыка игры в шахматы указывает на высший уровень интеллекта. М считаем такое мнение очень ошибочным. Наполеон Великий, у которого была неудержимая страсть к шахматам, часто проигрывал обычному продавцу на острове Святой Елены. Ни Шекспир, ни Милтон, ни Ньютон, ни кто-либо еще из великих людей Земли не освоили мастерство игры в шахматы. Люди, ставшие наиболее успешными игроками, видимо были одарены любопытной интуитивной особенностью делать правильные ходы, и в то же время они обладают довольно посредственными умениями в других областях. Игра в шахматы не добавляет мозгу новой изюминки, она не пробуждает ни одной красивой мысли и она не служит цели оттачивания и улучшения более благородных занятий.

Люди, работающие на сидячих местах никогда не должны практиковать эту унылую игру; для отдыха им необходимы занятия на свежем воздухе, а не вид умственного гладиаторства. Те, кто занимается умственным развитием, должны избегать шахматной доски как гнездо гадюки, поскольку шахматы направляют их умственную энергию в неверном направлении и истощают ее. Им лучше танцевать, петь, играть в мяч, заниматься гимнастикой, бродить по лесам у побережья, нежели играть в шахматы. Это игра, в которую не может себе позволить играть ни один человек, опирающийся на свою деятельность, бизнес или профессию: за этим развлечением – кстати, очень неприбыльным –, могут позволить себе терять время лишь люди, богатые настолько, что они не зависят от денег. Так как в этой запутанной игре невозможно добиться превосходства без усердных тренировок, которые требуют большое количество времени, ни один молодой человек, рассчитывающий быть полезным этому миру, не может ей увлекаться без опасности своим интересам. Один наш знакомый молодой джентльмен, ставший достаточно опытным игроком в шахматы, недавно отодвинул от себя доску, когда закончилась игра и сказал: «Я уже потерял достаточно времени на это. Я не могу позволить себе потерять больше. Это была моя последняя игра.» Данное решение мы советуем всем тем, кто по глупости был сбит с пути этим модным увлечением, так как навык игры в них-это бессмысленное и бесполезное достижение.

Даже мысль о том, что шахматы заключают своих последователей в пристрастную петлю, не настолько сумасшедшая, как кажется сперва. С десяток лет назад я брал интервью у некоторых высококлассных игроков в шахматы, и они все описывали то, насколько сложно выкинуть игру из головы. После турниров некоторые лежат в постели и не могут уснуть, потому что не в состоянии выбросить образы фигур из головы. ( Звучало в точности как «Тетрисоголовый»: если будете беспрерывно играть в эту игру, вы начнете видеть фигурки в голове, когда будете засыпать.) Для действительно хорошего взгляда на притягивающие силы шахмат прочтите несколько начальных глав замечательной книги Девида Шенка «Бессмертная игра».(«Представьте вирус настолько развитый, что он влияет не на кровь зараженного, а на его мозг,» пишет Шенк, продолжая цитатой Эйнштейна «Шахматы держат игроков в узах, сковывая разум и мозг настолько крепко, что страдает внутренняя свобода сильнейших из них»)

Так что здесь самым интересным является не критика шахмат, а широкая пропасть между временем автора и нашими временами, проявляющаяся в поведении, которое мы одобряем и почитаем. Сегодня, шахматы считаются очень виртуозным занятием, которое предположительно помогает сформировать джедайский контроль над своим вниманием. Но подобная сосредоточенность не всегда считалась такой потрясающей вещью. Моя знакомая из Message Вирджиния Хеффернан некоторое время назад написала, что в 19м веке многие люди считали настолько глубокие силы внимания и концентрации жутковатыми и нездоровыми. Зайдите в этом направлении слишком далеко и вы закончите как Ахаб из Моби Дик: несомненно сфокусированный на своей цели, но до степени одержимости. Именно с этой точки зрения автор из Scientific American осуждает шахматы. Слишком много концентрации, слишком много преданности и сидение может обернуться для вас в плохую сторону. И кто скажет, что это не более здоровый баланс?

На протяжении лет шахмат ни капли не изменились, чего нельзя сказать о нас.

Источник