Аналогично, так как шансы получить это окончание крайне малы (я встречал цифру, что 1 к 5000), то, чтобы получить удовольствие, устраиваю тотальный геноцид не только чужим, но и своим фигурам. Правда, всё равно соперники почти всегда сдаются, увидев две пешки, считая, что я буду ставить двух ферзей.
>>> 2) гнать его в угол, соответствующий цвету поля слона
Вот тут и проблема. Чтобы загнать сразу в угол, нужно более-менее тщательно анализировать доску и ходить точно, чтобы исключить поползновения в сторону неправильных углов. На висячих флажках делать настолько выверенные ходы некогда.
При острой нехватке времени гораздо проще выполнить задачу «оттеснить в любой угол», чем «оттеснить в угол цвета слона».
Теоретически, да, Вы правы — нужно сразу гнать в правильный угол. Но на этой стадии игры обычно времени на анализ уже давно нет.
Практически — соперник при оттеснении будет стремиться в безопасный угол и легче сначала загнать туда, а потом молниеносно провести TWIX, который знаешь на автомате.
Я в добром смысле употребил это слово. Как в 100% проигранной ситуации крайне редким способом вырулить на ничью — это в условиях цейтнота ещё и додумается не каждый.
Спасибо! Особенно приятно что «не играющий в шахматы» оказался внимательнее, чем прочитавшие шахматисты и (шахматист-автор). Действительно, были перепутаны цвета, исправил. Изначально там чёрные мариновали белого короля в нижнем левом углу, я всё поменял на диаграмме (чтобы не было путаницы, везде в статье правый верхний угол, из которого белые пытаются выгнать чёрных), а текст отредактировать забыл.
Про реалистичность в «Интерстелларе», в принципе, говорить не приходится. Хотя расчёт внешнего вида чёрной дыры с гравитационным линзированием, по слухам, привёл Кипа Торна к научным открытиям.
Но фильм всё равно приобщает к знаниям, его заслуга в том, что неискушённый зритель получает яркое представление о таких понятиях как ОТО, сверхмассивная чёрная дыра, кротовая нора, экзопланеты, 4-мерное пространство-время, колония О'Нила и пр. Во-многих местах создатели фильма соврали, и, тем не менее, на данный момент это самое удачное кино, знакомящее рядового зрителя с вышеперечисленными концепциями.
В принципе да, если отлететь от планеты Манна подальше и поиграть с фокусным расстоянием, то и в этом случае можно получить фото в стиле «крошечная планетка на фоне огромной звезды».
Но то, что на планете Миллер плещется водичка, а на планете Манна даже облака замёрзли, уже свидетельствует, что первая поближе к чёрной дыре, чем вторая.
Сам Нолан не скрывал, что «в некоторых местах мы смухлевали» (цитата не точная). С одной стороны в фильме много несоответствий современной физике, гораздо больше, чем Вы упомянули. С другой стороны, история получилась захватывающей и лично я Нолану все вольности простил. Одна из моих любимейших кинолент последних лет.
В целом, неплохо. Сам не из села, но ездил в гости к друзьям-сокурсникам, живущими в селе. Нравы и быт описаны очень удачно.
На вопрос «Зачем это на Хабре» ответ достаточно очевиден: в рассказе хорошо описаны боязнь и неприятие перемен. Заменить село на крупную компанию, сельский клуб — на подразделение, владельца клуба — на начальника подразделения, жителей села — на офисный планктон, а главного героя — на сотрудника, только что вышедшего из отпуска (командировки) и заставшего кардинальные перемены, ломающие то, к чему он привык. И его инертность, страхи, сомнения и неприятие перемен более чем понятны.
Стиль Ваших статей мне напоминает творчество Квентина Тарантино. Кинологи скрупулёзно подсчитывают сколько раз встретилось слово f**k в его фильмах, у Вас особым расположением пользуется местоимение вот.
>>> всегда же выпадает двойка, поэтому входные данные никак не меняются
«Двойка» бывает не всегда, в 10% случаев выпадает «четвёрка». Кроме того, новая плитка может возникнуть в любом пустом месте поля и от этого существенно зависит ход игры. Но это и не важно. В методе Монте-Карло по большому счёту просто собирается статистика: если в текущей позиции сделать первый ход «вверх» («вниз», «влево», «вправо»), последующие ходы и генерация новых плиток — как угодно — то сколько в среднем набирается очков.
>>> А есть ли такой метод Монте-Карло для поиска в дереве, где в прогоне не надо доигрывать до конца? Чтобы прорабатывать определённые ветки, а не брутфорсить.
В принципе, следующие методы — minimax и expectimax, как раз на эту тему. Там, по большому счёту, тоже случайно генерируются последующие ходы для заданного первого хода, но при этом решительно отсекаются явно невыгодные ответвления в дереве вариантов.
Возникла некая позиция. Нужно решить какой сделать ход. Варианта 4: вверх, вниз, влево и вправо.
ИИ просчитывает (не совершает реально в игре, а именно просчитывает) вариант: «делаем ход — вверх». Затем, когда он сделал этот ход, в этом варианте в случайном порядке порождает случайную новую плитку, потом делает случайный ход в любом направлении, снова рождает случайную плитку, потом снова случайный ход, потом снова генерирует плитку и т.д. до тех пор пока не проиграет. Фиксируется количество набранных очков.
Так повторяется 100 раз (и каждый раз, ввиду рандомности последующих ходов и генерации плиток в произвольных местах — это уникальный ход игры). ИИ получает некое среднее количество очков, если он ходит первым ходом «вверх».
Всё это делается и для оставшихся трёх направлений для первого хода из заданной позиции — вниз, влево, вправо. В итоге для каждого из четырёх направлений у ИИ есть статистика сколько в среднем набирается очков если сделать первый ход в одном из четырёх возможных направлений (последующие ходы и генерации плиток происходят случайно). ИИ выбирает тот ход, который показал наилучшее среднее и делает этот ход в реальной игре.
Энтузиазм может сойти на нет, если будете с нуля писать 2048 а уже потом писать обучение. Если сэкономите силы и не допустите преждевременного перегорания — т.е. найдёте и разберетесь уже в какой-либо готовой реализации 2048 и сразу приступите к своему алгоритму, то есть вероятность что запала хватит довести дело до конца.
Хочу уточнить — это каждый день, при поездке на работу и обратно приходилось начинать заново каждый раз? И как-то раз — хоп — удалось собрать максимум?
Или же Вы действовали обдуманно и не спеша, приостанавливая игру когда прибываете к месту назначения и затем с этой позиции продолжая играть в следующей поездке? И таким образом, одна-единственная игра длилась почти месяц?
Потому что в данном случае эта стратегия не запрограммирована.
Монте-Карло вообще «недальновидный» метод. Его философия — нахапать побольше очков здесь и сейчас, не заботясь о том, что с увеличением значения максимальной плитки в произвольном месте поля — схлопывать всё сложнее и сложнее. Поэтому и достигается планка 4096, выше которой в Монте-Карло прыгнуть почти никогда нельзя.
Метод минимакса, который будет разобран в следующей хабрастатье действует уже стратегически, держа самую жирную плитку в углу и стагивая к ней плитки поменьше с обеих сторон. Это ещё не пресловутая «змейка», но уже нечто похожее на неё.
А потом мы дойдём до expectimax, которому хоть и не указывается прямо собирать «змейкой», но который интуитивно выходит именно на неё. Этот метод способен собрать максимально возможное количество на поле.
Можно сказать, что мы разберём эти методы ИИ в порядке возрастания их интеллектуальности — от самого топорного (Монте-Карло — это почти брутфорс) к наиболее изощрённому.
Тоже зашёл посмотреть ради интереса этот момент и не понял чего так. Хотя очевидно, что статья с первого взгляда заказная, но прочитать было, на удивление, легко и познавательно.
Возможно наставили минусов те, кто даже не заходил в публикацию и посчитали слишком откровенной джинсой.
>>> 2) гнать его в угол, соответствующий цвету поля слона
Вот тут и проблема. Чтобы загнать сразу в угол, нужно более-менее тщательно анализировать доску и ходить точно, чтобы исключить поползновения в сторону неправильных углов. На висячих флажках делать настолько выверенные ходы некогда.
При острой нехватке времени гораздо проще выполнить задачу «оттеснить в любой угол», чем «оттеснить в угол цвета слона».
Теоретически, да, Вы правы — нужно сразу гнать в правильный угол. Но на этой стадии игры обычно времени на анализ уже давно нет.
Практически — соперник при оттеснении будет стремиться в безопасный угол и легче сначала загнать туда, а потом молниеносно провести TWIX, который знаешь на автомате.
Но фильм всё равно приобщает к знаниям, его заслуга в том, что неискушённый зритель получает яркое представление о таких понятиях как ОТО, сверхмассивная чёрная дыра, кротовая нора, экзопланеты, 4-мерное пространство-время, колония О'Нила и пр. Во-многих местах создатели фильма соврали, и, тем не менее, на данный момент это самое удачное кино, знакомящее рядового зрителя с вышеперечисленными концепциями.
Но то, что на планете Миллер плещется водичка, а на планете Манна даже облака замёрзли, уже свидетельствует, что первая поближе к чёрной дыре, чем вторая.
На фото в статье изображена ледяная планета доктора Манна, на которой не наблюдалось замедления времени.
А планета-океан Миллер, где 1 час шёл за 7 лет, находилась гораздо ближе к Гаргантюа:
На вопрос «Зачем это на Хабре» ответ достаточно очевиден: в рассказе хорошо описаны боязнь и неприятие перемен. Заменить село на крупную компанию, сельский клуб — на подразделение, владельца клуба — на начальника подразделения, жителей села — на офисный планктон, а главного героя — на сотрудника, только что вышедшего из отпуска (командировки) и заставшего кардинальные перемены, ломающие то, к чему он привык. И его инертность, страхи, сомнения и неприятие перемен более чем понятны.
«Двойка» бывает не всегда, в 10% случаев выпадает «четвёрка». Кроме того, новая плитка может возникнуть в любом пустом месте поля и от этого существенно зависит ход игры. Но это и не важно. В методе Монте-Карло по большому счёту просто собирается статистика: если в текущей позиции сделать первый ход «вверх» («вниз», «влево», «вправо»), последующие ходы и генерация новых плиток — как угодно — то сколько в среднем набирается очков.
>>> А есть ли такой метод Монте-Карло для поиска в дереве, где в прогоне не надо доигрывать до конца? Чтобы прорабатывать определённые ветки, а не брутфорсить.
В принципе, следующие методы — minimax и expectimax, как раз на эту тему. Там, по большому счёту, тоже случайно генерируются последующие ходы для заданного первого хода, но при этом решительно отсекаются явно невыгодные ответвления в дереве вариантов.
Возникла некая позиция. Нужно решить какой сделать ход. Варианта 4: вверх, вниз, влево и вправо.
ИИ просчитывает (не совершает реально в игре, а именно просчитывает) вариант: «делаем ход — вверх». Затем, когда он сделал этот ход, в этом варианте в случайном порядке порождает случайную новую плитку, потом делает случайный ход в любом направлении, снова рождает случайную плитку, потом снова случайный ход, потом снова генерирует плитку и т.д. до тех пор пока не проиграет. Фиксируется количество набранных очков.
Так повторяется 100 раз (и каждый раз, ввиду рандомности последующих ходов и генерации плиток в произвольных местах — это уникальный ход игры). ИИ получает некое среднее количество очков, если он ходит первым ходом «вверх».
Всё это делается и для оставшихся трёх направлений для первого хода из заданной позиции — вниз, влево, вправо. В итоге для каждого из четырёх направлений у ИИ есть статистика сколько в среднем набирается очков если сделать первый ход в одном из четырёх возможных направлений (последующие ходы и генерации плиток происходят случайно). ИИ выбирает тот ход, который показал наилучшее среднее и делает этот ход в реальной игре.
Или же Вы действовали обдуманно и не спеша, приостанавливая игру когда прибываете к месту назначения и затем с этой позиции продолжая играть в следующей поездке? И таким образом, одна-единственная игра длилась почти месяц?
Монте-Карло вообще «недальновидный» метод. Его философия — нахапать побольше очков здесь и сейчас, не заботясь о том, что с увеличением значения максимальной плитки в произвольном месте поля — схлопывать всё сложнее и сложнее. Поэтому и достигается планка 4096, выше которой в Монте-Карло прыгнуть почти никогда нельзя.
Метод минимакса, который будет разобран в следующей хабрастатье действует уже стратегически, держа самую жирную плитку в углу и стагивая к ней плитки поменьше с обеих сторон. Это ещё не пресловутая «змейка», но уже нечто похожее на неё.
А потом мы дойдём до expectimax, которому хоть и не указывается прямо собирать «змейкой», но который интуитивно выходит именно на неё. Этот метод способен собрать максимально возможное количество на поле.
Можно сказать, что мы разберём эти методы ИИ в порядке возрастания их интеллектуальности — от самого топорного (Монте-Карло — это почти брутфорс) к наиболее изощрённому.
Возможно наставили минусов те, кто даже не заходил в публикацию и посчитали слишком откровенной джинсой.