с 01.01.2023 по настоящее время
с 01.01.2006 по 01.01.2011
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.
игра го, бадук, вэйци, KataGo, нейронные сети
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).
