ВАК 5.8.4 Физическая культура и профессиональная физическая подготовка ВАК 5.8.5 Теория и методика спорта ВАК 5.8.6 Оздоровительная и адаптивная физическая культура ВАК 5.8.7 Методология и технология профессионального образования ВАК 5.2.2 Математические, статистические и инструментальные методы в экономике ВАК 1.1.10 Биомеханика и биоинженерия ВАК 1.2.1 Искусственный интеллект и машинное обучение ВАК 1.2.2 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ ВАК 1.2.3 Теоретическая информатика, кибернетика ВАК 1.5.5 Физиология человека и животных ВАК 2.2.11 Информационно-измерительные и управляющие системы ВАК 2.2.12 Приборы, системы и изделия медицинского назначения ВАК 2.3.1 Системный анализ, управление и обработка информации, статистика ВАК 2.3.4 Управление в организационных системах ВАК 2.3.8 Информатика и информационные процессы
ГРНТИ 28.23 Искусственный интеллект ГРНТИ 28.17 Теория моделирования ГРНТИ 28.01 Общие вопросы кибернетики ГРНТИ 77.05 Медико-биологические основы физической культуры и спорта ГРНТИ 77.29 Методические основы видов спорта ГРНТИ 77.31 Спортивные соревнования ГРНТИ 80.37 Производство спортивных изделий ГРНТИ 20.53 Технические средства обеспечения информационных процессов ГРНТИ 20.01 Общие вопросы информатики ГРНТИ 50.33 Цифровые вычислительные машины и вычислительные комплексы (ВК) ГРНТИ 50.41 Программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и сетей ГРНТИ 30.51 Комплексные и специальные разделы механики
BISAK COM059000 Computer Engineering BISAK COM012000 Computer Graphics BISAK COM014000 Computer Science BISAK COM072000 Computer Simulation BISAK COM017000 Cybernetics BISAK COM062000 Data Modeling & Design BISAK COM018000 Data Processing BISAK COM021030 Databases / Data Mining BISAK COM071000 Digital Media / Video & Animation BISAK COM023000 Educational Software BISAK COM025000 Expert Systems BISAK COM074000 Hardware / Mobile Devices BISAK COM032000 Information Technology BISAK COM077000 Mathematical & Statistical Software BISAK BUS021000 Econometrics BISAK GAM001000 Board Games BISAK GAM016000 Fantasy Sports BISAK GAM004050 Gambling / Sports BISAK EDU039000 Computers & Technology BISAK EDU036000 Organizations & Institutions BISAK EDU037000 Research BISAK EDU027000 Statistics BISAK MED084000 Sports Medicine BISAK MED078000 Public Health BISAK MED076000 Preventive Medicine BISAK HEA046000 Children's Health BISAK HEA006000 Diet & Nutrition / Diets BISAK HEA034000 Diet & Nutrition / Food Content Guides BISAK HEA002000 Aerobics BISAK HEA017000 Diet & Nutrition / Nutrition BISAK HEA007000 Exercise BISAK HEA010000 Healthy Living BISAK HEA038000 Work-Related Health BISAK MAT011000 Game Theory BISAK MAT029030 Probability & Statistics / Regression Analysis BISAK MAT025000 Recreations & Games BISAK SPO003000 Baseball / General BISAK SPO068000 Business Aspects BISAK SPO077000 Children’s & Youth Sports BISAK SPO061020 Coaching / Football BISAK SPO061030 Coaching / Soccer BISAK SPO011000 Cycling BISAK SPO063000 Equipment & Supplies BISAK SPO073000 Field Hockey BISAK SPO015000 Football BISAK SPO016000 Golf BISAK SPO075000 Health & Safety BISAK SPO024000 Juggling BISAK SPO040000 Soccer BISAK SPO066000 Sociology of Sports BISAK SPO047000 Training BISAK SPO051000 Water Sports BISAK PSY012000 Education & Training BISAK PSY042000 Assessment, Testing & Measurement
Аннотация и ключевые слова
Аннотация (русский):
В данной статье апробируется выявленная К. Пелрайном с соавт. уязвимость нейросети KataGo, играющей в го на уровне 9 дана. Построение групп согласно разработанному четырехуровневому алгоритму обнаруживает неспособность искусственного интеллекта понимать умышленное принесение в жертву крупных групп и расставлять приоритеты при наличии нескольких подобных жертв. Значимость обнаруженной стратегии заключается в том, что с ее применением человек одерживает верх над потенциально непобедимой программой при игре в силу I спортивного разряда.

Ключевые слова:
игра го, бадук, вэйци, KataGo, нейронные сети
Список литературы

1. Официальный сайт нейросети AlphaGo [Электронный ресурс]. URL: https://www.deepmind.com/research/highlighted-research/alphago (дата обращения: 20.09.2023).

2. Установочные файлы нейросети KataGo на портале разработчиков GitHub. URL: https://github.com/lightvector/KataGo/releases?q=v1.12.4&expanded=true (дата обращения: 20.09.2023).

3. Официальный сайт программы Leela. URL: https://www.sjeng.org/leela.html (дата обращения: 20.09.2023).

4. Lauder E. Tencent's made a Go-playing AI to rival Google's AlphaGo. URL: https://aibusiness.com/companies/tencent-s-made-a-go-playing-ai-to-rival-google-s-alphago (дата обращения: 20.09.2023).

5. Wang T.T., Gleave A., Tseng T., Pelrine K., Belrose N. et al. Adversarial policies beat superhuman Go AIs // arXiv:2211.00241 [cs.LG]. URL: https://goattack.far.ai/adversarial-policy-katago (дата обращения: 20.09.2023). DOI:https://doi.org/10.48550/arXiv.2211.00241

6. Financial Times. Man beats machine at Go in human victory over AI. URL: https://www.ft.com/content/175e5314-a7f7-4741-a786-273219f433a1 (дата обращения: 27.11.2023).

Войти или Создать
* Забыли пароль?