1 мин чтения
Коротко
Новая модель Otter показывает: человеческий ход зависит не только от позиции на доске. История партии и давление времени помогли небольшому AI превзойти Maia 2 в предсказании решений игроков.
Предсказать ход человека в шахматах оказалось важнее, чем просто хорошо оценить позицию. Otter учитывает последние 20 ходов и оставшееся время, поэтому пытается понять не идеальный ход, а то, что конкретный игрок, скорее всего, сделает сейчас.
В этом и состоит главный сдвиг. Традиционный подход смотрит на позицию почти изолированно: фигуры стоят так — модель предлагает вероятный ход. Otter добавляет контекст партии: предпочтения дебюта, постепенное изменение позиции и индивидуальные привычки игрока. Отдельный модуль учитывает контроль времени и давление часов.
Результат выглядит особенно интересно на фоне размера модели. Otter содержит 15,3 млн параметров, обучен на 6,1 млрд позиций из 117 млн быстрых партий на Lichess и превзошёл предыдущую модель Maia 2, используя значительно меньше параметров и данных.
Точность предсказания лучшего варианта составила 55,23%, а один из пяти наиболее вероятных ходов совпадал с ходом человека в 90,95% случаев. Максимум — 57,38% — модель показала в группе игроков с рейтингом 1900–1999. То есть контекст помогает не только новичкам: человеческие решения сильных игроков тоже заметно отличаются от абстрактно «лучшего» хода.
Но это не новый шахматный чемпион. Otter предсказывает выбор человека, а не доказывает, что сам лучше играет в шахматы. Кроме того, модель обучалась на быстрых партиях Lichess, поэтому из описания нельзя сделать вывод, что она так же хорошо работает в блице, классике или за пределами этой игровой среды. Код, обученные модели и журналы обучения опубликованы, но практическая проверка на других наборах данных ещё важнее красивых процентов.
Если AI учится угадывать ваши решения, для вас важнее история действий или давление времени? Источник: cs.AI updates on arXiv.org