Alphago что это за программа

Содержание

Как удалить alphago

alphago это вредоносная программа, которая обычно устанавливается на вашем компьютере за вашей спиной. Показывает рекламу и сохранение наших личных данных являются две главные задачи, почему alphago разработан. Такие объявления можно увидеть либо в виде баннеров, всплывающих окон, поддельные результаты на Google, или синий/зеленый подчеркнутые слова прямо в Контент каждый посещаемый веб-сайт.

К тому же губит Ваш опыт просмотра, alphago также занимает время, шпионить за все, что вы делаете в интернете, экономя каждый сайт вы посещаете, и каждый поиск вы делаете. alphago идет насколько анализируя то, что у вас есть на вашем компьютере, по их “статистике” только с целью, или так они утверждают на их использование лицензии. Истина заключается в том, что все эти данные сохраняются в коммерческих базах данных, содержащих коммерческого профиля, которые будут проданы впоследствии.

Используйте средство удаления вредоносных программ Spyhunter только для целей обнаружения. Узнайте больше о SpyHunter Spyware Detection Tool и шаги для удаления SpyHunter.

Установив бесплатное программное обеспечение, как alphago будет установлена на наших компьютерах. Все это занимает для вас, чтобы отвлекаться во время установки, чтобы не заметить, что это рекламное предлагается вместе с программой, которую вы намеревались установить. Вот почему мы всегда говорим, что вы всегда должны проявлять особую осторожность при установке что-то новое в свой компьютер.

Этот рекламное также может быть найден добавленные в поддельные обновления, как правило, на Java или Flash, часто встречается в видео потоковое веб-сайтов.

Если вы уже инфицированы alphago, будьте осторожны с сайтов, предлагающих вам удаления решения, потому что вы могли закончиться вверх следующие поддельные совет, который будет принимать вас, чтобы загрузить и оплатить scareware, который будет трудно удалить тоже.

Шаг 1: Остановите все alphago процессы в диспетчере задач

Шаг 2: Удалите alphago сопутствующие программы

Шаг 3: Удалите вредоносные alphago записи в системе реестра

Шаг 4: Устранить вредоносные файлы и папки, связанные с alphago

Шаг 5: Удаление alphago из вашего браузера

Используйте средство удаления вредоносных программ Spyhunter только для целей обнаружения. Узнайте больше о SpyHunter Spyware Detection Tool и шаги для удаления SpyHunter.

Используйте средство удаления вредоносных программ Spyhunter только для целей обнаружения. Узнайте больше о SpyHunter Spyware Detection Tool и шаги для удаления SpyHunter.

Internet Explorer

Используйте средство удаления вредоносных программ Spyhunter только для целей обнаружения. Узнайте больше о SpyHunter Spyware Detection Tool и шаги для удаления SpyHunter.

Mozilla Firefox

Используйте средство удаления вредоносных программ Spyhunter только для целей обнаружения. Узнайте больше о SpyHunter Spyware Detection Tool и шаги для удаления SpyHunter.

Google Chrome

* SpyHunter сканера, опубликованные на этом сайте, предназначен для использования только в качестве средства обнаружения. более подробная информация о SpyHunter. Чтобы использовать функцию удаления, вам нужно будет приобрести полную версию SpyHunter. Если вы хотите удалить SpyHunter, нажмите здесь.

Источник

AlphaGo на пальцах

Итак, пока наши новые повелители отдыхают, давайте я попробую рассказать как работает AlphaGo. Пост подразумевает некоторое знакомство читателя с предметом — нужно знать, чем отличается Fan Hui от Lee Sedol, и поверхностно представлять, как работают нейросети.

Disclaimer: пост написан на основе изрядно отредактированных логов чата closedcircles.com, отсюда и стиль изложения, и наличие уточняющих вопросов

Как все знают, компьютеры плохо играли в Го потому, что там очень много возможных ходов и пространство поиска настолько велико, что прямой перебор помогает мало.
Лучшие программы используют так называемый Monte Carlo Tree Search — поиск по дереву с оценкой нодов через так называемые rollouts, то есть быстрые симуляции результата игры из позиции в ноде.

AlphaGo дополняет этот поиск по дереву оценочными функциями на основе deep learning, чтобы оптимизировать пространство перебора. Статья изначально появилась в Nature (и она там за пейволлом), но в интернетах ее можно найти. Например тут — https://gogameguru.com/i/2016/03/deepmind-mastering-go.pdf

Сначала поговорим про составные кусочки, а потом как они комбинируются

Шаг 1: тренируем нейросеть, которая учится предсказывать ходы людей — SL-policy network

Берем 160K доступных в онлайне игр игроков довольно высокого уровня и тренируем нейросеть, которая предсказывает по позиции следующий ход человека.
Архитектура сети — просто 12 уровней convolution layers с нелинейностью и softmax на каждую клетку в конце. Такая глубина в целом сравнима с сетями для обработки изображений прошлого поколения (гугловский Inception-v1, VGG, все эти дела)
Важный момент — что нейросети дается на вход:

Для каждой клетки на вход дается 48 фич, они все есть в таблице (каждое измерение — это бинарная фича)
Набор интересный. На первый взгляд кажется, сети нужно давать только есть ли в клетке камень и если есть, то какой. Но фиг там!
Есть и тривиально вычисляющиеся фичи типа «количество степеней свободы камня», или «количество камней, которые будут взяты этим ходом»
Есть и формально неважные фичи типа «как давно было сделан ход»
И даже специальная фича для частого явления «ladder capture/ladder escape» — потенциально долгой последовательности вынужденных ходов.

а что за «всегда 1» и «всегда 0»?
Они просто чтобы добить количество фич до кратного 4-м, мне кажется.

И вот на этом всем сетка учится предсказывать человеческие ходы. Предсказывает с точностью 57% и к этому надо относиться осторожно — цель предсказания, человеческий ход, все же неоднозначен.
Авторы показывают, впрочем, что даже небольшие улучшения в точности сильно сказываются на силе в игре (сравнивая сетки разной мощности)

Отдельно от SL-policy, тренируют fast rollout policy — очень быструю стратегию, которая является просто линейным классификатором.
Ей на вход дают еще больше заготовленных фич

То есть, ей дают фичи в виде заранее заготовленных паттернов
Она гораздо хуже, чем модель с глубокой сетью, но зато сверх-быстрая. Как она используется — будет понятно дальше

Шаг 2: тренируем policy еще лучше через игру с собой (reinforcement learning) — RL-policy network

Выбираем противника из пула прошлых версий сети случайно (чтобы не оверфитить на саму себя), играем с ним партию до конца просто выбирая наиболее вероятный ход из предсказания сети, опять же без всякого перебора.

Единственный reward — это собственно результат игры, выиграл или проиграл.
После того, как reward известен, вычисляем как нужно сдвинуть веса — проигрываем партию заново и на каждом ходу двигаем веса, влияющие на выбор выбранной позиции, по градиенту в + или в — в зависимости от результата. Другими словами, применяем этот reward как направление градиента к каждому ходу.

(для любознательных — там чуть более тонко и градиент умножается на разницу между результатом и оценкой позиции через value network)

И вот повторяем и повторяем этот процесс — после этого RL-policy значительно сильнее SL-policy из первого шага.
Предсказание этой натренированной RL-policy уже рвет большинство прошлых программ, играющих в Го, без всяких деревьев и переборов.

Включая DarkForest Фейсбука?
С ней не сравнивали, непонятно.

Интересная деталь! В оригинальной статье пишется, что этот процесс длился всего 1 день (остальные тренировки — недели).

Шаг 3: натренируем сеть, которая «с одного взгляда» на расстановку говорит нам, какие у нас шансы выиграть! — Value network

То есть у нее те же фичи?
value network дают еще одну фичу — играет игрок черными или нет (policy network передают «свой-чужой» камень, а не цвет). Я так понимаю, это чтобы она могла учесть коми — дополнительные очки белым, за то что они ходят вторыми

Оказывается, что ее нельзя тренировать на всех позициях из игр людей — так как много позиций принадлежит игре с тем же результатом, такая сеть начинает оверфитить — т.е. запоминать, какая это партия, вместо того, чтобы оценивать позицию.
Поэтому ее обучают на синтетических данных — делают N ходов через SL network, потом делают случайный легальный ход, потом доигрывают через RL-network чтобы узнать результат, и обучают на ходе N+2 (!) — только на одной позицию за сгенерированную игру.

Итак, вот есть у нас эти обученные кирпичики. Как мы с их помощью играем?

TL;DR: Policy network предсказывает вероятные ходы чтобы уменьшить ширину перебора (меньше возможных ходов в ноде), value network предсказывает насколько выигрышна позиция, чтобы уменьшить необходимую глубину перебора

Внимание, картинко!

Итак, у нас есть дерево позиций, в руте — текущая. Для каждой позиции есть некое значение Q, которое означает насколько она ведет к победе.
Мы на этом дереве параллельно проводим большое количество симуляций.

Каждая симуляция идет по дереву туда, где больше Q + m(P). m(P) — это специальная добавка, которая стимулирует exploration. Она больше, если policy network считает, что у этого хода большая вероятность и меньше, если по этому пути уже много ходили
(это вариация стандартной техники multi-armed bandit)

Когда симуляция дошла по дереву до листа, и хочет походить дальше, где ничего еще нет…
То новый созданный нод дерева оценивается двумя способами

Собственно, все. Лучшим ходом объявляется нод, через который бегали чаще всех (оказывается, это чуть стабильнее чем этот Q-score). AlphaGo сдается, если у всех ходов Q-score

Источник

Как удалить AlphaGo

AlphaGo является весьма сомнительной программой. Для один вещь, это классифицируется как щенок (потенциально нежелательные программы). Паразит AlphaGo приносит вам различные сомнительные всплывающие окна на ежедневной основе. Она имеет богатое разнообразие трюков в рукаве, и это, безусловно, не следует недооценивать. Чтобы сказать эту сомнительную инфекцию не повысит Ваш опыт, было бы преуменьшением. Тогда почему стесняетесь? Теперь вы вынуждены бороться с навязчивым всплывающие окна на ежедневной основе. Кроме того, вирус бесчинствует в тишине. Он не только изменить настройки браузера по умолчанию, но он также предоставляет вам больше паразитов. Чтобы вернуть контроль над вашим угнан онлайн опыт, вы должны принять меры. Щенки наверняка не угрозы следует принимать всерьез. Если что, паразит, ты застрял с делает невозможным для веб-серфинга. Теперь, когда эта неприятность установлен, он добавляет расширение/плагин для вашего браузера. Вот как ваш браузер получить вводили с AlphaGo всплывающих окон. Короче говоря, вы теперь не можете избавиться от всплывающих окон. Куча рекламы включает в себя огромное разнообразие скидки, купоны, продукт, сделок, предложений, сравнение цен. Щенки и Adware типа вредителей славятся производя внушительное количество рекламы. Эти объявления постоянно покрывать каждый сайт вы пытаетесь посетить. Найдите нарушителя и убедитесь, что вы удалить его как можно скорее. Благодаря вирусу, вы попадаете на случайных страницах. Это означает, что вы будете вынуждены иметь дело с бесполезными и потенциально опасных веб-сайтов. Кроме того, паразиты вызывают ваше безопасными браузерами заморозить/аварии на случаи жизни. Это может привести к нестабильной связи, а также интернет. Не стоит забывать и про рекламу тоже. Эти никчемные эдак невозможно игнорировать. Что Вы не можете знать, что AlphaGo всплывающих окон спонсируются. Следовательно, они все опасные. Щелкнув реклама, это совершенно неоправданный риск, так что не будьте доверчивыми. Вы можете случайно ухудшить ваше и без того плохое положение в мгновение ока. Кажется, хорошая идея, чтобы эта неприятность причинить вам дальнейших разрушений? Избавиться от вируса навсегда.

Один особенно популярный способ включает в Freeware и Shareware связки. Многие люди скачать таких программ каждый день. К сожалению, это, как они заразиться. Единственный способ предотвратить проникновение вредоносных программ, обращая внимание. Следите за злоумышленников вместо пропуска шагов установки. Это означает, что вы должны выбрать дополнительно или настраиваемый параметр в Мастере установки. В противном случае, вам придется иметь дело с некоторые вредоносные инфекции впоследствии. Предотвращение инфильтрации значительно легче, чем удаление вредоносных программ. Делать правильные вещи относительно вашего безопасности и будьте осторожны. Проверить все программы в пакете на одной. Вы можете наткнуться на пару «бонусов», которые являются не только нежелательными, но и опасными. Чтобы защитить вашу машину, снять такое скрытое паразитами вместо того, чтобы позволить их потерять. Это ваша ответственность, чтобы сохранить ваш компьютер инфекции бесплатно. Держаться подальше от незаконных веб-сайтов и связок. Кроме того, не открывая спам-сообщений и/или электронной почты с вложениями. Это могут быть позирующие гигантский угрозой для вашей безопасности. Последнее, но не менее, некоторые инфекции быстро распространяются в интернете через поддельные обновления программного обеспечения, поддельные торренты или повреждены сторонние всплывающие окна. Следить за потенциальными тунеядцами и не хакеры преследовать вас.

Почему AlphaGo опасно?

Ни один из ваших браузеров теперь надежный. Инфекция бессовестно изменяет свои параметры по умолчанию использоваться для целей хакеров. В результате, как Firefox, Google Chrome и Internet Explorer видоизменяются за спиной. Очевидно, вирус не собирается обращаться за разрешением, прежде чем он впрыскивает ваши браузеры с объявления. Имейте в виду AlphaGo всплывающие окна являются очень обманчива и некоторые из них ведут прямо к более вирусов. Если вы открываете неправильно коммерческая, вы могли бы установить вредоносные программы. Вы видите, как вредно эта неприятность? Вместо того, чтобы причинять вам ущерб непосредственно, дармоед поражает рекламные всплывающие окна. Он ждет вас для дальнейших атак свой компьютер. Вирус даже ставит под угрозу вашу безопасность шпионаже на ваших конфиденциальных данных. Он собирает IP-адреса, история посещений, пароли и логины и т. д. Прежде чем вы знаете его, это может привести к серьезным вопросам неприкосновенности частной жизни. Чтобы удалить вирус вручную, пожалуйста, следуйте нашим подробные удаления руководство вниз ниже.

Источник

Пошаговая инструкция по удалению рекламного вируса “ALPHAGO” из браузеров Chrome, Firefox, IE, Edge.

ALPHAGO — это рекламный вирус, при заражении которым браузер вашего компьютера начинает перенаправлять вас на сайты с рекламой вне зависимости от используемого вами браузера.
Вирусы, подобные ALPHAGO, как правило занимаются подменой домашних страниц вашего браузера, меняют поисковый сайт, создают собственные задания в расписании, видоизменяют свойства ярлыков ваших браузеров.

Как происходит заражение вирусом ALPHAGO?

Я очень часто пишу в рекомендациях о вреде установки программ по-умолчанию. Ведь в результате такого необдуманного поступка вы рискуете установить себе кучу нежелательного софта.

А вот сегодня я сам облажался подобным же образом. В результате этого браузер принялся постоянно демонстрировать мне тонны рекламы с сайта ALPHAGO. Я слегка попенял на себя, и приступил к лечению.

Как избавиться от рекламы ALPHAGO?

Конечно для меня это было уже рутинной операцией. Но прежде, чем поделиться инструкцией по удалению вируса ALPHAGO, опишем, что он из себя представляет.

На самом деле это типичный перенаправитель на сайт с рекламой. После доменного имени могут идти разнообразные оконцовки, но домен ALPHAGO присутствует всегда. Во всех этих вариантах ваш браузер переходит на те же рекламные страницы. Также зловред поражает ярлыки ваших браузеров и настройки домашней страницы.

Кроме того рекламный вирус ALPHAGO создает задания для исполнения, для поддержания своего присутствия на вашей машине. Подвергаются атаке все браузеры, которые он сможет найти в вашей системе. Поэтому в результате такой массовой рекламной атаки не мудрено подцепить и что-нибудь более серьезное.

Именно поэтому данный вирус следует уничтожить сразу по обнаружению. Ниже я приведу несложные инструкции, которые помогут вам в лечении. Но как всегда я рекомендую использовать автоматизированный метод как наиболее эффективный и простой.

Инструкция по ручному удалению рекламного вируса ALPHAGO

Для того, чтобы самостоятельно избавиться от рекламы ALPHAGO, вам необходимо последовательно выполнить все шаги, которые я привожу ниже:

И все же автоматика лучше!

Если ручной метод — не для вас, и хочется более легкий путь, существует множество специализированного ПО, которое сделает всю работу за вас. Я рекомендую воспользоваться UnHackMe от Greatis Software, выполнив все по пошаговой инструкции.
Шаг 1. Установите UnHackMe. (1 минута)
Шаг 2. Запустите поиск вредоносных программ в UnHackMe. (1 минута)
Шаг 3. Удалите вредоносные программы. (3 минуты)

UnHackMe выполнит все указанные шаги, проверяя по своей базе, всего за одну минуту.

При этом UnHackMe скорее всего найдет и другие вредоносные программы, а не только редиректор на ALPHAGO.

При ручном удалении могут возникнуть проблемы с удалением открытых файлов. Закрываемые процессы могут немедленно запускаться вновь, либо могут сделать это после перезагрузки. Часто возникают ситуации, когда недостаточно прав для удалении ключа реестра или файла.

UnHackMe легко со всем справится и выполнит всю трудную работу во время перезагрузки.

И это еще не все. Если после удаления редиректа на ALPHAGO какие то проблемы остались, то в UnHackMe есть ручной режим, в котором можно самостоятельно определять вредоносные программы в списке всех программ.

Итак, приступим:

Шаг 1. Установите UnHackMe (1 минута).

Шаг 2. Запустите поиск вредоносных программ в UnHackMe (1 минута).

Шаг 3. Удалите вредоносные программы (3 минуты).

Итак, как вы наверное заметили, автоматизированное лечение значительно быстрее и проще! Лично у меня избавление от перенаправителя на ALPHAGO заняло 5 минут! Поэтому я настоятельно рекомендую использовать UnHackMe для лечения вашего компьютера от любых нежелательных программ!

Андрей «Вирусолог»

Источник

ИИ-платформа AlphaGo Zero отточила мастерство игры в го без участия человека

DeepMind, подразделение холдинга Alphabet, продолжает работу над совершенствованием искусственного интеллекта. Именно специалисты DeepMind создали чемпиона мира по игре в го — платформу AlphaGo. Ей удалось выиграть у нескольких чемпионов мира по го, после чего стало ясно, что человек уже никогда не сможет победить машину.

Недавно DeepMind сообщила о появлении ещё более сильной системы компьютерного го, способной играть в го лучше, чем все предыдущие версии AlphaGo. Новинка получила название AlphaGo Zero. Эта платформа научилась играть в го без обучения на партиях, сыгранных человеком, сама по себе.

В «базе знаний» AlphaGo Zero — правила го и больше ничего. Тем не менее, программа очень быстро совершенствуется, играя сама с собой. Разработчики утверждают, что Zero освоила правила игры всего за несколько часов. Спустя три дня самообучения AlphaGo Zero победила AlphaGo Lee, версию ИИ, которая победила Ли Седоля со счетом 4:1 в 2016 году.

Через 21 день система играла уже на уровне AlphaGo Master — версии платформы, которая в этом году одолела лучших игроков мира в го из списка топ-60, включая чемпиона мира Кэ Цзе во всех трех партиях.

Через 40 дней тренировок в играх против самой себя Zero без особого труда справилась со всеми своими прародителями. Ту систему, которая выиграла у Ли Седоля, AlphaGo Master одолела со счетом 100:0. По мере обучения система создавала «дерево» возможных ходов, оценивая последствия каждого.

Разработчики дали новой системе лишь основную информацию о правилах игры. В базу не заложили информацию об играх чемпионов. Система обучилась всему сама, играя со своей копией миллионы раз. На один ход уходило около 0,4 секунд. Если бы человек захотел пройти такое же количество партий, то ему понадобилось бы несколько тысяч лет. После каждой новой партии веса в нейросети и другие компоненты обновлялись. Интересно, что у AlphaGo Zero всего один слой нейросети, а на не два, как у предыдущих версий.

Создатели системы утверждают, что бояться мощи ИИ в данном случае не следует. Специалисты, создавшие эту систему, утверждают, что стиль ее игры в го похож на стиль некоторых мастеров, но это лишь в самом начале. Когда сражение достигает примерно середины, то специалисты обычно не видят никакой особенной стратегии — кажется, что система действует беспорядочно. Но на самом деле это не так — все ходы тщательно спланированы и направлены на победу.

Впервые Google рассказала про AlphaGo в 2015 году. Система работает с использованием двух нейросетей. Первая вычисляла возможность осуществления тех либо иных ходов, вторая — оценивала позицию камня на доске в ходе игры. Изначально систему обучали на примере партий игрокой-людей. В дополнение к нейросетям в AlphaGo был всё тот же поиск по дереву вероятностей при помощи метода Монте-Карло — часто встречавшаяся в хороших системах компьютерного го технология. В этом случае машина выбирает оптимальный ход, анализируя различные ходы. С течением времени разработчики AlphaGo добавляли все новые возможности, использовав и обучение с подкреплением. В этом случае система обучается без использования обучающей выборке партий.

Своим мнением о новой системе с нами поделился семикратный чемпион Европы Александр Динерштейн (3 профессиональный дан, 7 дан EGF).

Машина обучилась го полностью самостоятельно. Предыдущие версии AlphaGo для усвоения правил сначала прогоняли набор партий игроков-людей и лишь затем играли против копий самих себя, чтобы отточить игру. Версия AlphaGo Zero играла только с собой и научилась всему самостоятельно, но победила даже AlphaGo Master, которая играла против Кэ Цзе в мае. Согласны ли вы с тем, что при рассмотрении AlphaGo Zero исследователи даже не заикаются о матче с человеком и в качестве эталона для сравнения представляют только другую компьютерную систему?

Мне показалось, Zero стала играть в более человечное го, ходы стали проще для понимания, в игре меньше того, что мы называем тэнуки — это когда программа резко меняет планы, принципиально не отвечая на последний ход соперника. Из минусов: программа все еще повторяет одни и те же схемы в дебютах, что делает партии менее зрелищными. Го в этих партиях даже напоминает шахматы с их длинными изученными дебютами. А на самом деле в партиях людей часто уже после первых 5-10 ходов возникает позиция ранее не встречавшаяся — разбирать эти партии гораздо интереснее.

Я ожидал, что нам покажут игры на форе — ведь ходили утверждения о том, что свежая версия альфы может дать 4 камня форы той, что играла с Фаном (чемпионом Европы). Увы, эти партии все еще держат в секрете.

В своей работе разработчики замечают, как AlphaGo Zero постепенно сама изобрела некоторые дзёсэки (дебютные комбинации), включая одну комбинацию, которая встречается в профессиональной игре. Там же исследователи отмечают, что алгоритм проявляет некоторые свойства, характерные человеческой игре: захват территории, жадность, зоны влияния. Считаете ли вы корректным называть систему компьютерного го слабой формой искусственного интеллекта?

По новинкам в дебютах: как и в прошлых партиях альфа-ли и альфа-мастер мы встречаем ходы, которые люди считали плохими. Я уже 15 лет преподаю го и вспоминаю, что ругал своих учеников за такие ходы. Сейчас все профессионалы го пытаются их копировать, даже гордые японцы, которые редко брали на вооружение китайские и корейские новинки. Все согласны с тем, что идеи «Альфы» мощные, никто даже не пытается из опровергнуть.

Как AlphaGo поменяла философию го? Появились ли уже новые стратегии? Как полностью «нечеловеческая» AlphaGo Zero может изменить мир го?

Идеи AlphaGo сделали игру более скучной в дебютах. И это хорошо. Люди будут по-прежнему интересоваться партиями профессионалов, следить за их новинками. В наши дни в продаже и тем более в открытом доступе ещё нет программ, играющих в силу профи. Ожидаем японскую DeepZenGo 7 в ноябре этого года. Она будет играть в силу топ-профи (и этому есть подтверждения, так как она активно тестируется на го-серверах). Вот тут уже начнутся первые проблемы. Мы почувствуем себя в шкуре шахматистов с их вечными подозрениями в нечестной игре. И турниры на го серверах пострадают. Но это неизбежно. Хоть никто и не предполагал, что это произойдет так быстро.

Устоялся ли в сообществе го факт того, что отныне фору в матчах человек — компьютер придётся давать не алгоритму, а белковому игроку?

Вопрос по форе очень непростой. По игре программы видно, что она сильнее лучших белковых мастеров, но насколько? Ли Седоль, к примеру, уверен что на 2 камнях форы матч не проиграет. Было бы интересно провести матч на плавающей форе — в формате который применял Го Сейген в середине прошлого века. Но кто из топ профи на такое пойдет? На 2 форы профи у профи ранее выиграли — вспомним, к примеру матч Чо Хунхена с пятёркой претендентов на корейские титулы в 80-х годах. На моей памяти это был последний матч такого рода. А что если здесь нужно будет не два камня, а 3 или 4? Вы можете себе представить Каспарова, играющего матч с машиной без ладьи? Я — нет!

Любопытный вопрос. Один из программистов альфы ранее работал над самообучающейся шахматной программой giraffe, которая научилась играть в силу мастера за 72 часа. Он наверное приобрел много опыта, работая над го программой. Любопытно, сможет ли он написать новую шахматную программу по аналогии с «Альфой»? Или же подход с нейронными сетями не работает в шахматах? Мне очень интересен ответ на этот вопрос.

Источник

Операционные системы и программное обеспечение