एआई वर्चस्व: लीला शतरंज। या कैसे एक पूरी तरह से खुला तंत्रिका नेटवर्क जीता

ईमानदारी से, मैं हैबर से बहुत निराश हूं। किसी ने पूरी तरह से खुले स्रोत के साथ एक तंत्रिका नेटवर्क दृष्टिकोण जीतने के रूप में ऐसी बात को उजागर क्यों नहीं किया, एह? और पूरी तरह से तंत्रिका नेटवर्क डेटा खोलें? वास्तव में, अच्छी तरह से, दीपमिन्द टेक्नोलॉजीज ने बताया कि कैसे उन्होंने एक शतरंज एआई को खुद के साथ खेलना सिखाया ... केवल अब वहां कोड बंद है, और प्रशिक्षण Google समूहों पर हुआ, और इस मामले में टिवन कर्नेल के साथ एनविडिया ट्यूरिंग पर वितरित नहीं किया गया। मुझे इस ओर ध्यान आकर्षित करने के लिए खुद अंग्रेज़ी विकिपीडिया को क्यों संपादित करना होगा?

ठीक है, कुछ मैं भावनाओं के साथ बहुत दूर चला गया , मुझे लगता है। (लीला का उल्लेख करने वाली टिप्पणियों में अभी भी एक कड़ी है।) यह लेख एक प्रयोग है: मुझे यह दिखाने का एक तरीका है कि मेरे अन्य लेख , जो बहुत लोकप्रिय हैं, मेरी राय में, यह कैसे प्रभावित करेंगे।

कहानी तब शुरू हुई जब मैंने अपने पुराने Nvidia Geforce GTX 770 को RTX 2080 Ti में अपग्रेड किया। ठीक है, यह देखते हुए कि इसकी लागत कितनी है , मैं इसे अधिकतम करना चाहता था। सबसे पहले मैंने रे ट्रेसिंग के साथ खेला, इसके बारे में पढ़ा कि यह NVIDIA ऑप्टिक्स के माध्यम से क्यूडीए के साथ कैसे काम करता है । मैंने पढ़ा कि कैसे एक व्यक्ति अन्य उद्देश्यों के लिए आरटी कोर का उपयोग करने में कामयाब रहा। इसे दोहराया। लेकिन लोगों को चमड़े की जैकेट से तलाक देने वाली टिप्पणियों की संख्या इतनी अधिक थी कि मैं इसके बारे में पढ़कर थक गया था। विशेष रूप से यह देखते हुए कि मुझे पता है कि पथ अनुरेखण फिल्म और गेमिंग उद्योग का सबसे महत्वपूर्ण एल्गोरिथ्म है, और यह एनवीडिया की खोज नहीं है। बिलकुल नहीं। यहां तक ​​कि हार्डवेयर।

फिर मैंने NVENC की ओर देखने का फैसला किया। मैं आम तौर पर एक freebie प्रेमी हूँ। जैसा कि यह निकला, इस हार्डवेयर एनकोडर में बहुत कुछ था। सबसे पहले, एनवीईएनसी के बारे में हैबर के बारे में सबसे लोकप्रिय लेख इस बारे में बात करता है कि डिबगर से लैस आपका चोर कैसे इसके लिए एक साथ एन्कोडिंग धाराओं की संख्या पर सीमा को तोड़ने में सक्षम था (और मेरा कार्ड, जैसा कि यह निकला, भयानक हो सकता है)। इसके अलावा, पैच, जैसा कि आमतौर पर होता है, केवल कुछ बाइट्स बदलता है।

फिर यह पता चला कि एनएफएफबीसी तकनीक (एक पूर्ण फ्रेम का अल्ट्राफास्ट कैप्चर) को भी जेफोर्स कार्ड पर सक्षम किया जा सकता है, यदि आप इस तकनीक को सक्रिय करने से पहले लुकिंग ग्लास फ्रेमवर्क के शीर्ष पर एक मैजिक पैच का उपयोग करते हैं (पैच को यहां देखा जा सकता है )।

तब मैं फ़ोटोशॉप में 30-बिट रंग चाहता था। दूसरों की सफलता को दोहराते हुए, मैंने एक बाइट पाया जो कि विंडोड मोड में ओपन ओपन सपोर्ट तक सीमित था (जैसा कि विंडएक्स और फुलस्क्रीन मोड में डायरेक्टएक्स में और फुलस्क्रीन मोड में ओपेन में 30-बिट कलर ने इस तरह काम किया)। और एनवीडिया ने पैच का अनावरण करने का वादा करते हुए इसके बारे में लिखा। शायद यह एक संयोग है, लेकिन उन्होंने गेम्सकॉम 2019 में इस प्रतिबंध को हटा दिया। लेकिन अभी भी HDR10 + (डायनेमिक HDR मेटाडेटा) के लिए अनौपचारिक समर्थन है।

तो, अब मैट्रिक्स त्वरक, तंत्रिका त्वरक, टेंसर नाभिक का समय आ गया है, जो आपको पसंद है उसे कॉल करें। यह थोड़ा अधिक जटिल था। मैं तुरंत कहूंगा कि मैं विश्वविद्यालय में तंत्रिका नेटवर्क पर एक व्याख्यान की देखरेख करता हूं, इसलिए मुझे इसका पता लगाना था। लेकिन कुछ वीडियो देखने के बाद जहां एक आदमी फ्लैपी बर्ड के माध्यम से जाने के लिए हजारों पक्षियों को जन्म देता है, और कुछ पीढ़ियों के बाद ये पक्षी घड़ी की कल की तरह बाधाओं को पार करते हैं, मैं इस विचार से प्रेरित था। सवाल था कि क्या लॉन्च किया जाए। और फिर मुझे याद आया कि हाल ही में Google ने यह दावा किया था कि उन्होंने अपने सबसे अच्छे खिलाड़ी को अपने AI के साथ हराया, जिसे "सामान्य" एल्गोरिदम का उपयोग करने से पहले असंभव माना जाता था। ईमानदारी से, वह Google DeepMind जटिल संस्करण से प्यार करता है। खैर, वह है, जिसने इसका आविष्कार किया था: अल्फ़ागो ली → अल्फ़ागो मास्टर → अल्फ़ागो ज़ीरो → अल्फ़ाज़ेरो (उत्तरार्द्ध पहले से ही शतरंज में, और शोगोव में हो सकता है, और सामान्य तौर पर, क्योंकि उन्होंने खेल के नियमों को समझाने के लिए एक लंबा तंत्र लागू किया है, यह) पोकर को अनुकूलित किया जा सकता है)। मुझे पोकर के बारे में पता है, अगर कुछ भी है, तो इसके बारे में नहीं लिखें, अन्यथा मैं आपको जानता हूं।

मेरा Google खोज "अल्फ़ाज़ो स्रोत कोड" कुछ भी नहीं निकला। खैर, यह है कि यह पता चला है कि वे कोड खोलने के लिए नहीं सोचा था! लेकिन मुझे यकीन नहीं हुआ। ठीक है, अर्थात्, एलोन मस्क भी OpenAI के लिए वकालत करते हैं (माना जाता है कि जब AI विकसित होता है, तो यह अधिक अध्ययन किया जाता है, या कुछ और लेखकों के कॉपीराइट से अधिक मुक्त होता है)। और यहाँ reddit पर मैं एक लिंक भर आया। जैसा कि यह निकला, डीपमाइंड के कुछ दयालु लोगों ने अभी भी स्रोत कोड का हिस्सा देने का फैसला किया, हालांकि, इसे सीधे पीडीएफ फाइल में प्रिंट करके। / फेसपालम

खैर, यहाँ मैंने तुरंत डाउनलोड किया और यहाँ से तंत्रिका नेटवर्क। और उसके साथ खेलने के बाद, मुझे एहसास हुआ कि किसी कारण से यह शतरंज नहीं खेलता है। मुझे यह समझने में लगभग 20 मिनट लगे कि यह नाटक चलता है, शतरंज नहीं, और शतरंज के लिए एक संस्करण खोजने के लिए एक और 40 मिनट। और यहाँ मैं हैरान था। सबसे पहले, वे पहले से ही खेल के लिए और प्रशिक्षण ( स्वैच्छिक और वितरित , इसके अलावा) के लिए एनवीडिया से टेंसर कर्नेल के समर्थन के साथ क्यूडा बैकेंड को लागू करने में कामयाब रहे हैं। दूसरी बात, उस क्षण में उन्होंने कंप्यूटर शतरंज की रैंकिंग में 1 स्थान के लिए स्टॉकफिश के साथ द्वंद्वयुद्ध किया था! मैं आधी रात सो नहीं पाया, टीसीईसी सुपर फाइनल देख रहा था और तंत्रिका नेटवर्क जीत गया! मैं तुरंत विकिपीडिया को संपादित करने के लिए भागा, जिसमें उस समय बहुत कम जानकारी थी, और अगले दिन सभी ने इसके बारे में लिखा! जैसा कि यह पता चला, खेल के दौरान लीला में केवल 2080 तिवारी और 2080 का एक गुच्छा होता था, अर्थात मेरा कार्ड काफी पर्याप्त था। यहाँ से न्यूरल नेटवर्क को डाउनलोड करने के बाद, मैंने इसे बहुत ही शांति से अपने कंप्यूटर पर लॉन्च किया! खैर, निश्चित रूप से, तंत्रिका नेटवर्क ने मुझे तोड़ दिया। इसे सेट अप करने का तरीका यहां बताया गया है।

व्यक्तिगत रूप से, मैंने वास्तव में HIARCS शतरंज एक्सप्लोरर शेल का उपयोग किया था। इसके अलावा, मैंने DroidFish में लीला का परीक्षण करने के लिए लोगों को Android पर भी दिया। एंड्रॉइड एक डिस्टिल्ड नेटवर्क का उपयोग करता है, सरल और छोटा है, लेकिन फिर भी कमजोर नहीं है।

सिद्धांत रूप में, मैं इंस्टॉलेशन निर्देशों को अधिक विस्तार से चित्रित कर सकता हूं, लिंक जोड़ सकता हूं, लिख सकता हूं: =))
वैसे, इस तरह के सवाल, क्या किसी ने NVENC और NVDEC के गैर-मानक उपयोग के बारे में सुना है? ऐसा लगता है कि गणितीय कार्यों को गति देने के लिए इसे अनुकूलित किया जा सकता है। मैंने इसके बारे में कहीं पढ़ा था, लेकिन कोई विवरण नहीं था।