Американский ученый-изобретатель Джеральд Тезауро посвятил себя глобальному эксперименту — попытался научить компьютер играть в нарды. Цель его исследования была в том, чтобы создать компьютерную программу, способную справиться с этой древней игрой и расширить знания о стратегиях и тактиках, используемых в нардах.
Несмотря на многолетние исследования и усердную работу, компьютер все равно оставался на вторых местах по сравнению с профессиональными игроками. Однако, с развитием технологий и появлением нейронных сетей, все изменилось.
Тезауро разработал революционную нейросетевую программу TD-Gammon, которая позволила соревноваться с чемпионами мира по нардам. Нарды — игра, где нужно учитывать не только точки карты, но и случайные броски костей. Важно уметь правильно оценить эти результаты и принять решение.
Когда первая нейросеть была обучена играть в нарды, она начала выявлять комбинации и стратегии, которые не могли предположить даже самые опытные игроки. Новые и необычные ходы, предложенные нейросетью, вызвали интерес у профессиональных игроков и они стали использовать их в дальнейшем.
Отличительная особенность программы TD-Gammon в том, что она обучалась сама, без участия экспертов. После 300 тысяч партий против самой себя, программе удалось полностью обучиться с помощью подхода с подкреплением. В этом подходе алгоритм передавал расположение фишек на игровой доске в нейросеть, которая анализировала все возможные ходы и для каждого из них выдавала оценку. Затем программа выбирала ход с наивысшей оценкой и выполняла его.
С самого начала своего существования нейронная сеть TD-Gammon демонстрировала свою способность адаптироваться к меняющейся игровой ситуации. В каждой партии она переоценивала ситуацию и принимала во внимание результаты предыдущего хода, чтобы скорректировать свои параметры и повторять успешные решения.
Постепенно нейросеть стала совершенствоваться и улучшать свои навыки в игре в нарды. Она учитывала информацию о предыдущих играх, анализировала каждый ход противника и применяла свою «цифровую интуицию» для принятия оптимальных решений. Вскоре она стала непобедимым соперником для всех профессиональных игроков, принимавших участие в состязаниях.
Когда Джеральд Тезауро решил презентовать свою разработку, он организовал соревнования, где TD-Gammon сразилась с лучшими игроками в нарды в мире. Мастера были приятно удивлены: программа предлагала нетипичные решения и играла на уровне профессионалов. Это подтвердило значимость и эффективность нейронных сетей в сфере игр.
Время изучать и использовать опыт искусственного интеллекта наступило. Мы можем перенимать наработки нейросетей и экспериментировать с новыми алгоритмами, которые будут учитывать не только конкретную игровую ситуацию, но и широкий контекст. Благодаря этому, мы сможем улучшить свои навыки и лучше понимать тонкости игры.
