Традиционные компьютерные программы для игры в шахматы основаны на глубоком анализе возможных ходов и поиске самых эффективных. Новый алгоритм, представленный командой Google DeepMind, использует другой подход, рассказывает ZME Science.

Суть инновации DeepMind — в архитектуре «трансформер», разновидности нейронной сети, которая используется в языковых системах ИИ. Модель с 270 млн параметров была обучена на данных, взятых из 10 млн шахматных партий, но лишена проработанных поисковых алгоритмов, которые позволяли традиционным шахматным машинам просчитывать все ходы. И, несмотря на это, научилась играть на уровне гроссмейстера.

С точки зрения шахматной игры модель DeepMind доказывает, что, вопреки распространенному мнению, нет необходимости просчитывать на слишком много ходов вперед, чтобы стать хорошим игроком. То есть, Капабланка был прав. Еще важнее то, что у ИИ появляется новый метод принятия решений.

Успех модели DeepMind — свидетельство продуктивности обучения нейросетей со сложной архитектурой на как можно большем объеме данных. В целом, исследование иллюстрирует потенциал ИИ в решении сложных задач без использования строгих правил и стратегий, лишь благодаря способности распознавать закономерности и делать прогнозы.

История шахмат насчитывает тысячи лет, и, скорее всего, эта игра будет существовать столько же, сколько существует наша цивилизация. Никита Ким, руководитель фонда «Шахматы в школе» и инвестор онлайн-школы шахмат «Крылья», рассказывает о значении шахмат в современном мире, включая образование, а также о развитии шахмат в России и перспективах этой сферы.