Шахматная доска изображает ход из «Игры века» 1956 года, когда будущий американский гроссмейстер Бобби Фишер (черный) пожертвовал своего ферзя в ходе, который был признан блестящим. Автор: Сафа Джиндже
Исследователи из Университета Торонто разработали новую модель искусственного интеллекта, которая понимает, как люди воспринимают креативность в шахматах.
В недавней статье, представленной на международной конференции, исследователи факультета прикладных наук и инженерии Университета Торонто описывают, как они использовали такие методы, как игровые деревья и глубокие нейронные сети, чтобы позволить шахматным движкам распознавать блестящие ходы.
Разработка может привести к созданию шахматных движков, которые смогут найти самый творческий и умный путь к победе в игре, а не просто делать ходы для максимизации вероятности выигрыша. Это, в свою очередь, может иметь последствия для других систем искусственного интеллекта, занимающихся творческими задачами.
«Шахматный ход может восприниматься как блестящий или творческий, когда стратегическая выгода сначала не ясна, но в дальнейшем Оглядываясь назад, игрок должен был следовать точным путем, используя все возможности, чтобы заглянуть в будущее», — говорит соавтор статьи Майкл Гержой, доцент кафедры машиностроения, промышленного проектирования и инженерных наук, написавший о исследование его подстека.
«Мы хотели, чтобы наша система понимала человеческое восприятие того, что составляет гениальность в шахматах, и отличала это от просто победы».
Большая часть текущих исследований в области шахматного ИИ сосредоточена на обеспечении ходов, которые создают более высокие шансы на победу. Но это не всегда делает игру захватывающей.
С другой стороны, опытные шахматисты-люди могут играть более драматично или изобретательно, делая ходы, которые могут нарушать традиционные правила, например, жертвуя фигуру таким образом, который может изначально выглядеть ошибкой, но в конечном итоге прокладывает путь к победе.
Команда работала с Leela Chess Zero, ведущим шахматным движком, который обучается посредством самостоятельной игры и сыграл более 1,6 миллиарда партий против самого себя. Они также использовали Maia, человекоподобный нейросетевой шахматный движок, разработанный исследователями в области компьютерных наук из U of T.
«Мы использовали два нейросетевых шахматных движка для создания игровых деревьев на разных уровнях глубины игры», — говорит соавтор статьи Камрон Заиди, недавний выпускник инженерного факультета Университета Торонто.
«Используя эти игровые деревья, мы извлекли из них множество различных признаков. Затем мы ввели эти признаки в нейронную сеть, которую мы обучили на базе данных Lichess онлайн-шахматных партий, которые помечены пользователями базы данных».
Игровое дерево в шахматах представляет собой текущее состояние шахматной доски вместе со всеми возможными ходами и контрходами, которые могут произойти. Каждая позиция на доске представлена в виде узла, и игровое дерево может быть расширено до тех пор, пока игра не будет выиграна, сыграна вничью или проиграна.
Исследователи начали с небольших игровых деревьев, затем постепенно увеличивали размер, добавляя больше узлов к дереву. Они обнаружили, что когда нейронная сеть просматривает все особенности игрового дерева и делает прогноз относительно того, является ли ход блестящим или нет, она достигла точности 79% с использованием тестового набора данных.
Исследование, основанное на дипломной работе Заиди по инженерным наукам, которой руководил Гержой, было представлено на Международной конференции по вычислительному творчеству в Йёнчёпинге, Швеция.
«Люди со всего мира представляли исследования по более традиционные аспекты творчества, но мы все были сосредоточены на одном и том же: «Как мы можем использовать ИИ для улучшения нашего взаимодействия и понимания творчества?», — говорит Заиди.
Работа также получила освещение в СМИ, где английский гроссмейстер по шахматам Мэтью Сэдлер говорит, что модель, которая может понимать гениальность, может использоваться в качестве учебного пособия для профессионалов и потенциально может привести к созданию более интересного соперника для игроков-любителей.
Команда считает, что их система имеет широкую применимость, когда речь идет о восприятии креативности и гениальности.
«Одной из самых больших областей, которая меня интересует, является характеристика того, что мы воспринимаем как креативность», — говорит Гержой.
«Не только в настольных играх, но и в других творческих начинаниях, включая музыку и искусство, где есть формальные рамки и правила, которым необходимо следовать. Высокотворческая работа подразумевает предварительное планирование и проработку возможностей».
«Но все, с кем я общался с момента выхода статьи, хотят знать, когда они смогут сыграть против нашего блестящего шахматного движка. Поэтому я думаю, что сделать это возможным — очевидный следующий шаг для нас».
Дополнительная информация: Заиди и др. Прогнозирование восприятия пользователем гениальности хода в шахматах, computingcreativity.net/ic … ICCC24_paper_200.pdf Предоставлено Университетом Торонто
