Лекция 14: Нейросетевые модели пошаговой оптимизации, маршрутизации и тактических игр

14.5. Нейросетевой "подсказчик" в тактической игре

"Остап подошел к одноглазому, сидевшему за первой доской, и передвинул королевскую пешку с клетки е2 на клетку е4".

И. Ильф, Е. Петров. "Двенадцать стульев"

Схема пошаговой оптимизации наилучшим образом ложится на схему игры, где последовательные действия одного или нескольких игроков приводят к успеху, обусловленному правилами.

Единичное действие, чаще всего называемое ходом, должно либо статистически, либо комбинационно приводить к увеличению "качества" или к уменьшению "штрафа" на пути к победе (или к поражению). И здесь большое значение имеет не только длительный анализ всех возможных продолжений, грозящий цейтнотом, но и огромный опыт и фактические знания, переродившиеся в интуицию и позволяющие действовать механически в условиях блиц-турнира. Следовательно, должны быть реализованы механизмы запоминания и извлечения опыта и знаний в пошаговых действиях. Основным средством такой реализации является нейросеть - как природная, так и искусственная.

Рассмотрим игру в шахматы. Аналогом пункта в транспортной сети здесь является позиция на шахматной доске, состоящей из 64 клеток. Каждая клетка может быть пустой или иметь значение символа занимаемой фигуры.

То есть каждая клетка i может принимать значение из множества . При этом позиции являются симметричными относительно цвета фигур. Игроку, прибегающему к услугам "подсказчика", главное - указать: "фигуры мои - фигуры противника". Играть можно "самому с собой", как бы поворачивая доску после очередного хода. (Если "подсказчик" играет сам с собой, логично предположить, что такая игра всегда будет сводиться к ничьей?)

Тогда рецепторный слой однослойной логической нейронной сети должен состоять (рис. 14.6) из 64 групп нейронов. Каждая группа закреплена за одной клеткой и, в свою очередь, состоит из 13 нейронов-рецепторов. Каждый рецептор закреплен за одним из возможных значений клетки.

Рис. 14.6. Нейросетевой "подсказчик"

Ясно, что в подавляющем числе случаев значение клетки достаточно задавать с помощью единичного значения возбуждения единственного рецептора из тринадцати, соответствующих этой клетке. Так можно задавать позицию для определения следующего хода. Однако можно предусмотреть и неполную, предполагаемую с некоторой достоверностью информацию о значении клетки. Это справедливо, например, для случая игры "вслепую", тем более в сеансе одновременной игры, когда детали ситуации на отдельной доске могут быть забыты.

Целесообразно использовать приведенную выше целевую функцию с единичными синапсическими весами. Значения порогов несущественны; они могут быть положены равными нулю.

Комбинации возбуждения рецепторов должны приводить, в соответствии с непосредственными связями, к максимальному значению возбуждения того нейрона выходного слоя, с которым связан текст - рекомендация следующего хода. Текст может включать исторические ссылки, комментарии, мультимедийные эффекты и др.

Как говорилось, возможно попеременное обращение игроков к нейросети-"подсказчику". Тогда все нечетные обращения соответствуют белым, черные - черным. Однако интереснее игра живого шахматиста с компьютером.

Конечно, анализ колоссального опыта гроссмейстеров и литературы по теории шахмат не способен по всем возможным ситуациям и для белых и (симметрично) для черных определить абсолютно правильные ходы.

Да и объем информации колоссален! Останутся шахматные позиции без рекомендаций. Здесь необходимо исследовать, насколько указание нейрона, наиболее возбудившегося, может быть принято в качестве совета, - то есть насколько это хотя бы статистически соответствует правильному решению или, по крайней мере, не приводит к снижению качества. Следует ли "учить" нейросеть решению по данной комбинации или достаточно использовать ее способности ассоциативного мышления?

На этом пути может производиться совершенствование "подсказчика", что повышает интерес именно игры человека с машиной.