Так что же изменилось за
ТРИ года
Цитата:
1 Для хорошей работы желательны многоядерные архитектуры, специализированные матричные (тензорные) процессоры или, как минимум, современные графические.
2 Требуется длительный и ресурсоемкий этап обучения (для хорошей сети нужно порядка 70 млн игр).
К сожалению ресурсоемкость обучения и игры ничуть не снизились,а даже повысилась из за сетей большой размерности
Новые экономные алгоритмы пока возможно даже не открыты (изобретены), тут теория в большом долгу
Цитата:
3 Анализ случайных позиций плохой и, как следствие, дебютная книжка скорее вредна, чем полезна.
6 Для решения шахматных задач, этюдов, особенно с несуществующими позициями - малопригодны.
Это вряд ли серьезно будет решено, такова природа нейронный сетей, они учатся только на тех позициях какие встрчаются
Цитата:
4 Сила игры в эндшпиле и редко встречающихся позициях не очень высокая, оптимизация на быстрейший выигрыш пока отсутствует.
А вот это удалось решить, с этим все в порядке!!!
Цитата:
5 Тактическое виденье не очень хорошее. Могут проиграть за 1-2 хода.
И тут ситуация значительно улучшилась, но это обошлось не дешево, как в плане обучения, так и в плане роста размерности сети
Цитата:
7 Глубина поиска не очень высокая, что делает затруднительным эффективное использование эндшпильных баз.
Тут тоже ещё не все так гладко как бы хотелось, и ещё есть возможность роста, за счет снижения разрядности (вплодь до целочисленной)
Цитата:
8 Для длительного анализа все ещё требуется много ОЗУ (для адванса лучше сразу поставить 32 Gb ОЗУ )
Чем больше размерность сети - тем меньше она требует памяти ОЗУ
Цитата:
9 На данный момент игра не агрессивная и склонная к ничьим, поэтому в больших турнирах не занимает первое место
В принципе игра вполне нормальная, какой либо регулировки агрессивности наверное и не требуется, да это и мало возможно
