Француз разработал беспроигрышный алгоритм обучения настольным играм

Компьютеру требуется просмотреть несколько партий с разными концовками, чтобы усвоить правила и разработать выигрышную стратегию. На картинке: слева позиция выигрышная для белых, справа - проигрышная

Компьютеру требуется просмотреть несколько партий с разными концовками, чтобы усвоить правила и разработать выигрышную стратегию. На картинке: слева позиция выигрышная для белых, справа - проигрышная
(иллюстрация Lukasz Kaiser).

Игра "Четыре в ряд". Позиции выигрышные (вверху) и проигрышные

Игра "Четыре в ряд". Позиции выигрышные (вверху) и проигрышные
(иллюстрация Łukasz Kaiser).

Компьютеру требуется просмотреть несколько партий с разными концовками, чтобы усвоить правила и разработать выигрышную стратегию. На картинке: слева позиция выигрышная для белых, справа - проигрышная
Игра "Четыре в ряд". Позиции выигрышные (вверху) и проигрышные

Французский учёный создал алгоритм, благодаря которому компьютер учится играть в настольные игры, просматривая короткие видеоролики, в которых в ту или иную игру играют люди.

Программа анализирует несколько партий с разным исходом и идентифицирует клетки, фишки и другие элементы игрового поля. Отслеживая действия игроков, компьютер быстро осваивает правила игры. Затем он рассчитывает все возможные варианты ходов и комбинаций, выбирая оптимальные для победы. 

Для того чтобы обыграть человека в такие игры, как "Четыре в ряд", "Гомоку", "Пешки" компьютеру достаточно посмотреть всего две минуты игры с участием людей.

Лукаш Кайзер (Łukasz Kaiser) из Парижского университета Дидро (Université Paris Diderot) использовал в своей работе не суперкомпьютер, а обычный ноутбук с четырьмя гигабайтами оперативной памяти и одноядерным процессором.

Учёный отказался от классических алгоритмов, которые используются в существующих самообучающихся программах. Он использовал в своём коде математические и логические методики, основанные на теории принятия решений и индуктивном логическом программировании.

Программа пока не настолько "умна", чтобы научиться играть в сложные игры, например, такие как шахматы. Но в более простых играх, где не нужно учитывать множество параметров, у человека практически нет шансов выиграть у самообучающегося компьютера.

Кайзер планирует расширить возможности программы и адаптировать её для решения более сложных задач, требующих "иерархического структурного обучения или применения вероятностных формул". Он полагает, что его детище может стать основой для создания автономных роботов с искусственным интеллектом.