Шахматы хуманизация: комиксы, гиф анимация, видео, лучший интеллектуальный юмор. |

Содержание

Мистические шахматы — 94 фото

Космические шахматы

Фантастические пейзажи

Фантастические шахматы

Кровавые шахматы инквизитора

Шахматы война арт

No game no Life шахматы

Андрей Мызник резные фигуры шахмат

Шахматы красивые

Шахматы арт

Борьба добра со злом

Шахматная доска

Шахматная доска фэнтези

Мистические шахматы

Страшные шахматы

Белый Король Алиса в Зазеркалье

Шахматы фигуры

Шахматы 3д (Chess 3d free)

Шахматы в живописи

Шахматная партия арт

Человек между добром и злом

Мистические шахматы

Креативный сюрреализм

Battle vs Chess

Шахматы, Королева,фэнтези

Магия фэнтези

Натюрморт с шахматами живопись

Шахматы мистика

Шахматы фэнтези

Девушка на шахматной доске

Неосюрреализм Джорджа Грие

Фэнтези на черном фоне

Шахматы сюрреализм

Девушка на шахматной доске

Шахматы Battle Chess 2020 Combat

Бог и дьявол

Шахматная Королева из Алисы

Джек Идентити

Torment Dark Sorrow

Некромант Артур Вайленбергский

Dragon age демоница

Готика призраки

;

Guangjian Huang знаки зодиака

Фото на рабочий стол в стиле фэнтези

Мистические иллюстрации

Мистика потусторонний мир

Шахматы фон

Шедевры сюрреализма злость подростки

Шахматы фэнтези обои

Ангел и демон фэнтези

Красивая ведьма

Battle vs. Chess фигуры

Фантастические красивые девушки

Шахматная доска рисунок

Лучшие заставки на рабочий стол фэнтези

Шахматы арт

Дрогон Визерион Рейегаль хуманизация

Шахматы HD

Необычные шахматы

Томаш Сетовски шахматы

Meshuggah «Koloss (2lp)»

Шахматные фигуры Эстетика

Шахматный мир фэнтези

George Grie картины

Каменная девушка фэнтези

Pure Chess Grandmaster Edition

Анимационные шахматы

Красивый шахматный Король

Пономарев Всеволод шахматы

Отражение ведьмы в зеркале

Zbrush шахматы

Мистика фантастика на заставку

Дмитрий Егоровский картины

Шахматные фигуры синие

Календарики фэнтези

Шахматные фигуры на черном фоне

Шахматы монстры

Ферзь и Король люди

Художник Tang Yuehui

Заставки мистика

Шахматы черно белые

Шахматы фэнтези

Вампир Аристократ арт

Шахматные фигуры

Темный призрак

3d шахматы Фэнтезийные

Ведьма Ламия

Аниме Арахна фэнтези

Шахматы с фигурками вархаммера

Шахматы Монглана

Заставка на рабочий стол магия

Шахматное сражение арт

Шахматы со смертью

Шахматный фон

Шахматные фигуры

Сказочный король — 72 фото

Арты

31 марта 2023

Королевство Синдрия дворец

Тронный зал Червовой королевы

Принц Щелкунчик арт

Замок в лесу арт

Филипп 4 красивый

Корона фэнтези

Князь Киевский Алеша Попович

Замок Русалочки Ариэль

Художник Томас Кинкейд лошади повозка

Щелкунчик и мышиный Король мультфильм

Тронный зал темного Властелина арт

Тридевятое царство дворец акверель

Артист фэнтези

Принц арт

Трон короля и королевы арт

Король регис

Темный Король

Архилич арт

Дрогон Визерион Рейегаль хуманизация

Кощей Бессмертный King lich

Царица Королева Императрица

Сказочный мудрец

Последний Единорог Шмендрик

Сильмарион арт войско эльфов

Королевский Тронный зал аниме

Принцессы и Рыцари

Коронация короля Артура арт

Спальня во Дворце фэнтези

Король Ланселот на троне

Король гоблинов ДНД

Славянская мифология художница Василина

Темный Лорд Ирулана

Король фэнтези арт Трандуил

Князь Владимир из мультика три богатыря

Роберт Баратеон в молодости

Король Эдуард 5 в короне

Петир Бейлиш

Джон Хоу иллюстрации к Властелину колец

Встреча с королем фэнтези

Блич Барраган Луизенбарн

Гномы Белегоста

Коронация короля Артура арт

Сказочный дворец принцессы Тронный зал

Темное славянское фэнтези

3 Богатыря и Шамаханская царица 2

Аниме шахматы

Шелхабирон демон Льва

Старец фэнтези

Зимний рыцарь

Иоланта Драгонлэнс

Эйктюрнир Скандинавская мифология

Время приключений сладкое королевство

Тронный зал темного Властелина арт

Фэнтези лес

Владычица озера Король Артур арт

Чарльз Весс иллюстрации

Dungeons & Dragons сокровища

Правитель фэнтези

Code Geass шахматы

Король скелетов фэнтези

Сказочный Король

Корона обои

Принцы Диснея слэш

Myles Pinkney художник

Коронация королевы арт

“Король и четыре королевы” (the King and four Queens).

Спящая Царевна Жуковский

Стефан (Король Англии)

Король арт Минимализм

Комната Рапунцель Дисней

Тронный зал короля фэнтези

Джейми Ланистр на Железном троне

Оцени фото:

Комментарии (0)

Оставить комментарий

Жалоба!

Еще арты и фото:

Арты

31 марта 2023

Королевство Синдрия дворец

Тронный зал Червовой королевы

Принц Щелкунчик арт

Замок в лесу арт

Филипп 4 красивый

Корона фэнтези

Князь Киевский Алеша Попович

Замок Русалочки Ариэль

Художник Томас Кинкейд лошади повозка

Щелкунчик и мышиный Король мультфильм

Тронный зал темного Властелина арт

Тридевятое царство дворец акверель

Артист фэнтези

Принц арт

Трон короля и королевы арт

Король регис

Темный Король

Архилич арт

Дрогон Визерион Рейегаль хуманизация

Кощей Бессмертный King lich

Царица Королева Императрица

Сказочный мудрец

Последний Единорог Шмендрик

Сильмарион арт войско эльфов

Королевский Тронный зал аниме

Принцессы и Рыцари

Коронация короля Артура арт

Спальня во Дворце фэнтези

Король Ланселот на троне

Король гоблинов ДНД

Славянская мифология художница Василина

Темный Лорд Ирулана

Король фэнтези арт Трандуил

Князь Владимир из мультика три богатыря

Роберт Баратеон в молодости

Король Эдуард 5 в короне

Петир Бейлиш

Джон Хоу иллюстрации к Властелину колец

Встреча с королем фэнтези

Блич Барраган Луизенбарн

Гномы Белегоста

Коронация короля Артура арт

Сказочный дворец принцессы Тронный зал

Темное славянское фэнтези

3 Богатыря и Шамаханская царица 2

Аниме шахматы

Шелхабирон демон Льва

Старец фэнтези

Зимний рыцарь

Иоланта Драгонлэнс

Эйктюрнир Скандинавская мифология

Время приключений сладкое королевство

Тронный зал темного Властелина арт

Фэнтези лес

Владычица озера Король Артур арт

Чарльз Весс иллюстрации

Dungeons & Dragons сокровища

Правитель фэнтези

Code Geass шахматы

Король скелетов фэнтези

Сказочный Король

Корона обои

Принцы Диснея слэш

Myles Pinkney художник

Коронация королевы арт

“Король и четыре королевы” (the King and four Queens).

Спящая Царевна Жуковский

Стефан (Король Англии)

Король арт Минимализм

Комната Рапунцель Дисней

Тронный зал короля фэнтези

Джейми Ланистр на Железном троне

Оцени фото:

Комментарии (0)

Оставить комментарий

Жалоба!

Еще арты и фото:

Майя Шахматы

Человекоподобный шахматный движок нейронной сети

Захват человеческого стиля в шахматах

Цель Майи — сыграть человеческих ходов — не обязательно лучший ход. В результате у Maia более человеческий стиль, чем у предыдущих движков, и более 50% времени повторяются ходы, выполняемые игроками-людьми в онлайн-играх.

Во время обучения Майе дается позиция, которая произошла в реальной человеческой игре, и она пытается предсказать, какой ход был сделан. Просмотрев сотни миллионов позиций, Майя точно уловила, как люди разного уровня играют в шахматы.

Maia — это платформа глубокого обучения, похожая на AlphaZero/Leela, которая учится на онлайн-играх, а не на самостоятельных играх. Майя обучена миллионам игр и пытается предсказать ход человека в каждой увиденной позиции.

Мы обучили 9 версий Майи, по одной на каждую веху Эло между 1100 и 1900. Майя 1100 обучалась только на играх между игроками с рейтингом 1100 и так далее. Каждая версия узнала из 12 миллионов
человеческие игры и узнает, как обычно играют в шахматы на определенном уровне.

Мы измеряем «точность совпадения ходов», то есть насколько часто прогнозируемый ход Майи совпадает с ходом человека, сыгранным в реальных онлайн-играх.

Поскольку мы обучили 9 различных версий Майи, каждая из которых соответствует определенному уровню навыков, мы можем начать алгоритмически фиксировать, какие ошибки совершают игроки с определенным уровнем навыков и когда люди перестают их совершать.

В этом примере Майя предсказывают, что люди перестанут делать заманчивый, но неверный ход b6 примерно в 15:00.

В этой позиции уровни Майи 1100–1400 правильно предсказывают, что белые будут играть заманчиво, но неправильно.
двигаться
b6 (ход
играл в игру). Это угрожает ферзю, но после …Qxc5 большой перевес белых практически исчезает. Уровни Майи
1500–1900 гг.
предсказывают, что в среднем игроки с рейтингом 1500 и выше будут правильно играть bxa6, заставляя ферзевый фланг открываться для
решающий эффект.

Майя улавливает человеческий стиль на определенных уровнях мастерства

Вы также можете увидеть графики в нашей статье на arXiv или непосредственно в нашем репозитории

Мы протестировали каждую майю на 9 наборах из 500 000 позиций, возникших в реальных играх с людьми, по одной на каждый уровень рейтинга от 1100 до 1900. Каждая майя делала прогноз для каждой позиции, и мы измеряли результирующую точность сопоставления ходов в каждом наборе. .

Каждая Майя передает человеческий стиль на своем целевом уровне мастерства. Меньшие значения Maias лучше всего предсказывают ходы, сыгранные игроками с более низким рейтингом, тогда как более высокие значения Maias предсказывают ходы, сделанные игроками с более высокими рейтингами.

Вы также можете увидеть графики в нашей статье на arXiv или непосредственно в нашем репозитории

Для сравнения мы посмотрели, как Stockfish справляется с той же задачей прогнозирования. Мы установили различные ограничения глубины, от рассмотрения только текущей доски (D01) до возможности поиска на 15 слоев вперед (D15). Stockfish с ограниченной глубиной — самый популярный движок, против которого можно играть ради развлечения (например, функция «Играть с компьютером» на Lichess).

Мы также сравнили шахматы Лилы с различными моделями, начиная от очень слабой версии с рейтингом 800 и заканчивая версией с рейтингом 3200.

Модели вяленой рыбы и Лилы не предсказывают движения человека так, как Майя. Не менее важно и то, что они не соответствуют целевому уровню квалификации: кривые на графике относительно плоские в широком диапазоне уровней квалификации человека.

Прогнозирование ошибок

Вы также можете увидеть графики в нашей статье на arXiv или непосредственно в нашем репозитории

Майя особенно хорошо предсказывает человеческие ошибки. Точность сопоставления ходов любой модели увеличивается с качеством хода, поскольку хорошие ходы легче предсказать. Но даже когда игроки совершают ужасные промахи, Майя правильно предсказывает их примерно в 25% случаев. Эта способность понимать, как и когда люди могут совершать ошибки, может сделать Maia очень полезным инструментом обучения.

Персонализация для отдельных игроков
Ориентируясь на конкретного игрока, мы можем получить еще более высокую точность прогнозирования ходов по сравнению с Maias, ориентируясь только на рейтинг игрока.
В текущей работе мы выводим моделирование человеческой игры на новый уровень: можем ли мы предсказать ходы, которые сделал бы конкретный игрок-человек? Оказывается, персонализация Maia дает нам наибольший прирост производительности. Мы достигаем этих результатов путем тонкой настройки Maia: начиная с базовой Maia, скажем, Maia 1900, мы обновляем модель, продолжая обучение на играх отдельного игрока. Этот график показывает, что персонализированные Майи достигают точности до 65% при прогнозировании действий конкретных игроков.
Препринт этой работы доступен здесь.
Играйте с Майей и не только
Вы можете сами играть против Майи на Lichess! Вы можете играть в Maia 1100, Maia 1500 и Maia 1900.
Maia — это продолжающийся исследовательский проект, в котором шахматы используются в качестве примера того, как улучшить взаимодействие человека и ИИ. Мы надеемся, что Майя станет полезным инструментом обучения и с ней будет весело играть. Наши исследовательские цели включают в себя персонализацию Maia для отдельных игроков, описание видов ошибок, которые совершаются на каждом уровне рейтинга, запуск Maia в ваших играх и выявление повторяющихся предсказуемых ошибок и многое другое.
Эта работа еще не завершена, и мы хотели бы услышать ваше мнение. Пожалуйста дай нам знать
если у вас есть какие-либо отзывы или вопросы по электронной почте или Twitter.
paper
Прочтите полный исследовательский документ о Maia , который был опубликован на Международной конференции ACM SIGKDD 2020 по обнаружению знаний и интеллектуальному анализу данных (KDD 2020) .
Вы можете прочитать сообщение в блоге о Майе из Лаборатории вычислительных социальных наук или Microsoft Research.
Мы собираемся выпускать бета-версии средств обучения, учебных пособий и экспериментов на основе Maia (анализ ваших игр, персонализированные головоломки, тесты Тьюринга и т. д.). Если вы хотите узнать первым, вы можете подписаться на нашу рассылку здесь.
Если вы хотите увидеть еще несколько примеров предсказаний Майи, у нас есть инструмент, чтобы увидеть, в чем разные модели расходятся.
Код для обучения Maia можно найти в нашем репозитории Github.
Аннотация
По мере того, как искусственный интеллект становится все более интеллектуальным — в некоторых случаях достигая сверхчеловеческой производительности — у людей растет потенциал учиться у алгоритмов и сотрудничать с ними. Однако способы, которыми системы ИИ подходят к проблемам, часто отличаются от того, как это делают люди, и поэтому могут быть непонятными и трудными для изучения. Важнейшим шагом в преодолении этого разрыва между человеческим и искусственным интеллектом является моделирование отдельных действий, составляющих человеческое поведение, а не просто сопоставление совокупной человеческой деятельности.
Мы преследуем эту цель в модельной системе с долгой историей искусственного интеллекта: шахматах. Совокупная производительность шахматиста раскрывается по мере того, как он принимает решения в ходе игры. Сотни миллионов онлайн-игр, в которые играют игроки любого уровня квалификации, представляют собой богатый источник данных, в котором эти решения и их точный контекст записываются в мельчайших деталях. Применяя к этим данным существующие шахматные движки, включая реализацию AlphaZero с открытым исходным кодом, мы обнаруживаем, что они плохо предсказывают ходы человека.
Мы разрабатываем и представляем Maia, специализированную версию Alpha-Zero, обученную на человеческих шахматных играх, которая предсказывает ходы человека с гораздо большей точностью, чем существующие движки, и может достигать максимальной точности при прогнозировании решений, принимаемых игроками с определенным уровнем навыков в игре. настраиваемый способ. Для двойной задачи прогнозирования того, совершит ли человек большую ошибку при следующем шаге, мы разрабатываем глубокую нейронную сеть, которая значительно превосходит конкурентные базовые показатели. Взятые вместе, наши результаты показывают, что существует многообещающая разработка систем искусственного интеллекта с учетом взаимодействия людей путем предварительного точного моделирования детального принятия решений человеком.
Data
Все наши данные взяты из замечательного архива на database.lichess.org. Мы преобразовали необработанные дампы необработанных данных PGN в CSV и сделали CSV, который мы использовали для тестирования, доступным по адресу csslab.cs.toronto.edu/datasets.
Команда
Рид Макилрой-Янг
Университет Торонто, компьютерные науки
Эштон Андерсон
Университет Торонто, компьютерные науки
Сиддхартха Сен
Microsoft Research
Джон Клейнберг
Корнельский университет, информатика
Рассел Ван
Университет Торонто, компьютерные науки
Благодарности
Большое спасибо Lichess.org за предоставление человеческих игр, на которых мы обучались, и размещение наших моделей Maia, против которых вы можете играть. Эштона Андерсона частично поддержали грант NSERC, подарок Microsoft Research и грант CFI. Джон Клейнберг был частично поддержан премией Саймонса исследователя, стипендией факультета Ванневара Буша, грантом MURI и грантом Фонда Макартура.
Компьютерные шахматы и гуманизация технологий
Бэббидж, К. Отрывки из жизни философа (Лонгман, Грин, Лонгман, Робертс и Грин, Лондон, 1864 г.). Перепечатано в «Бэббидж и его вычислительные машины » (Дувр, Нью-Йорк, 1961).
МАТЕМАТИКА
Google Scholar
Виньерон, Х. La Nature 56–61 (1914).
Тьюринг, А.М. Быстрее, чем мысль (изд. Боуден, Б.В.) 286–310 (Питман, Лондон, 1953).
Google Scholar
Maynard Smith, J & Michie, D. New Scient. 12 , 367–369 (1961).
Google Scholar
Shannon, CE Phil. Маг. 41 , 256–275 (1950).
Артикул
Google Scholar
де Гроот, А. Мысль и выбор в шахматах (изд. Бэйлор, Г.В.) (Мутон, Париж, 1965).
Google Scholar
Бине, А. Psychologie des Grands Calculateurs et Joueurs d’Echecs (Hachette, Paris, 1894).
Google Scholar
Самуэль, А. IBM J. Res. Девл. 3 , 210–229 (1959).
Артикул
Google Scholar
Гринблатт, Р. Д., Истлейк, Д. Э. и Крокер, С.Д. Проц. ФЕОЦ. 801–810 (1967).
Хейс, Дж. Э. и Леви, Д. Н. Л. Чемпионат мира по компьютерным шахматам (Edinburgh University Press, 1976).
Google Scholar
Кондон, Дж. Х. и Томпсон, К. Успехи в компьютерных шахматах Vol. 3 (изд. Кларк, MRB) 45–54 (Пергамон, Оксфорд, 1982).
Книга
Google Scholar
Кнут, Д.Э. и Мур, Р. В. Искусственный интеллект 6 , 293–326 (1975).
Артикул
MathSciNet
Google Scholar
Берлинер, Диссертация Х., Университет Карнеги-Меллона, Питтсбург (1974).
Чейз В.Г. и Саймон Х.А. Когнит. Психол. 4 , 55–81 (1973).
Артикул
Google Scholar
Тан, С.Т. Успехи в компьютерных шахматах Том. 1 (изд. Кларк, MRB) 74–88 (Edinburgh University Press, 1977).
Google Scholar
Quinlan, J.R. Machine Intellingence Vol. 10 (редакторы Hayes, JE, Michie, D. & Pao, YH) 159–172 (Horwood, Chichestcr, 1982).
Google Scholar
Хант, Э.Б., Марин, Дж. и Стоун, П. Эксперименты по индукции (Академический, Нью-Йорк, 1966).
Google Scholar
Шапиро, А. и Ниблетт, Т.Б. Advances in Computer Chess 3 (изд. Кларк, MRB) 73–92 (Пергамон, Оксфорд, 1982).
Книга
Google Scholar
Шапиро, А. Диссертация, Отдел исследований машинного интеллекта. Эдинбургский университет (в процессе подготовки).
Кларк, М.Р.Б. Успехи в компьютерных шахматах Том. 1 (изд. Кларк, MRB) 108–115; Приложение: Король и ладья против короля, 116–118 (Edinburgh University Press, 1977).
МАТЕМАТИКА
Google Scholar
Комиссарчик Е. А. & Futer, AL Проблемы с Kybernet 29 , 211–220 (1974).
Google Scholar
Арлазаров В.Л. & Futer, AL Machine Intelligence Vol. 9 (ред. Хейс, Дж. Э., Мичи, Д. и Микулич, Л. И.) 361–371 (Хорвуд, Чичестер, 1979).
Google Scholar
Копек, Д. и Ниблетт, Т. Успехи в компьютерных шахматах 2 (изд. Кларк, MRB) 57–81 (Edinburgh University Press, 19)82).
Книга
Google Scholar
Кемени, Дж.Г. и др. Доклад президентской комиссии о происшествии на Три-Майл-Айленде . Вашингтон, округ Колумбия (1979).
Google Scholar
Мичи, Д. Информационный бюллетень SIGART. № 80 . 64–70 (1982).
Уотерман Д.