А.Г. То есть в каждый конкретный момент позиция оценивается как единственно возможная сейчас?

Б.М. Да.

А.Р. Здесь некоторые нюансы всё же есть – как раз с этими статическими оценками. Глядя на позицию, например, можно сказать, что вот в этой позиции мы гарантированно выиграем столько-то и столько-то. Остался вопрос: как получить эту точную оценку, чтобы она была как можно более адекватна? Но построение оценочной функции с нейросетевым подходом заключается в том, что нейропрограмма, основанная на нейросети, производит огромное количество партий сама с собой, то есть происходит самообучение, настройка нейросети с той целью, чтобы значение оценки для тех позиций, которые выдаёт нейросеть, было как можно более адекватно. А мера адекватности здесь уже – это количество выигрышей.

Б.М. Сейчас я перебью опять. Этот подход и в шахматах осуществляется, хотя я не знаю, насколько успешно он применяются в Deep Thought или в более совершённых, более новых версиях этого Deep'а (я даже не выучил название последнего Deep'а). Deep Thought – это который обыграл Каспарова, а в следующих я даже не знаю, используют это или не используют. Я просто знаю, что в шахматах такой подход тоже есть.

А.Р. Собственно, всё нацелено на получение точной оценки некоторой позиции. И у нас в работе такая же цель преследуется, просто делается это несколько другими методами.

Опять же, если вернуться к нейросетевым методам, программа обучает нейросеть, исследователь это видит по специальным характеристикам, по некоторым графикам, по частоте поражений и побед. И когда считается, что нейросеть уже достаточно обучена, программе достаточно перебрать возможные количества случайных исходов, может быть, на один уровень заглянуть вниз и предусмотреть, как может пойти противник, и, предполагая, что оценка позиции якобы точная, программа уже делает ход. Вот, собственно, та программа, о которой Борис Феликсович уже говорил, «Джели-фиш», при достаточно небольшом количестве нейронов считается одной из самых сильных.