Робот который играет в шахматы
Перейти к содержимому

Робот который играет в шахматы

  • автор:

Робот-шахматист на базе Raspberry Pi

Share Button

Raspberry Turk — робот-шахматист на платформе Raspberry Pi. Это устройство, которое играет на шахматной доске, самостоятельно передвигая фигуры.

Разработчику Raspberry Turk, Джою Майеру (Joey Meyer), в ходе реализации своего проекта пришлось решить ряд непростых задач, таких как определение местонахождения фигур, тренировка нейросети для их опознания, создание манипулятора с сервоприводами и системы управления его движениями.

Процесс разработки задокументирован. На сайте проекта предоставлена вся информация, включая исходный программный код на Python.

В проекте используется Stockfish — шахматный движок с открытым исходным кодом, который считается самым мощным в мире.

Использованные компоненты: видеокамера, манипуляторы, сероприводы Dynamixel, захват Actobotics, стол, шахматы

Другие проекты на этой платформе:

  • Самодельный робот-собака Spot Micro
  • Вездеход из Lego с видео и bluetooth на Raspberry Pi
  • Роботизированная интеллектуальная система — РИС
  • Робот, собирающий кубик Рубика
  • Рекламный промо робот WayBot на Raspberry Pi
  • Drogerdy — танк, управляемый Raspberry Pi
  • Cambot — робот-фотограф на Raspberry Pi
  • Сундучок на Raspberry Pi, который распознает ваше лицо

Перейти в каталог DIY-проектов роботов

Как добавить робопроект в каталог?

Робот который играет в шахматы

Будь в курсе последних новостей из мира гаджетов и технологий

iGuides для смартфонов Apple

Создан шахматный робот, который оскорбляет соперников

Александр

Александр Кузнецов — 27 июля 2023, 13:30

Разработчик Ной Дэвис создал на базе компьютера Raspberry Pi Pic довольно странного робота. Он очень хорошо играет в шахматы, а когда выигрывает — надсмехается над соперником.

У робота есть механическая рука, которой он перемещает фигуры по доске. Под шахматной доской встроены соединённые проводами датчики, позволяющие ему анализировать положение фигур на доске, чтобы определять оптимальные ходы, ведущие в конечном итоге к победе. Чья сейчас очередь ходить, можно узнать по световому индикатору на доске (если горит синий, ход человека, красный — робота).

Робот выглядит примитивно и уродливо, но задействует искусственный интеллект, благодаря чему играет примерно так же хорошо, как самые продвинутые эмуляторы шахмат на компьютере. Также используется нейросетевой чат ChatGPT с эмуляцией голоса, с помощью которого шахматный робот придумывает и озвучивает обидные насмешки над проигравшим человеком.

Новаторский шахматный робот 18-го века был просто человеком, который прятался в коробке

Все уже давно привыкли к прорывам в науке и технологическому прогрессу. Живя в эпоху, когда технологии развиваются так быстро, что когда-то невообразимые успехи в вычислениях и различных операциях, совершаемые компьютерами и искусственным интеллектом, едва ли сейчас вызывают у кого-то удивление. Сегодня у каждого в кармане есть телефон, который заменяет кучу различных девайсов, и люди очень сильно злятся, когда он начинает тормозить или некорректно работать. Но когда-то технологические новинки собирали вокруг себя бурные толпы народа, и каждый такой прорыв казался равносильным волшебству.

Один из таких прорывов произошел в 1770 году, когда венгерский изобретатель по имени Вольфганг фон Кемпелен представил Механического Турка, автомат, способный побеждать людей в шахматы, чтобы произвести впечатление на императрицу Австрии. Это была поразительная машина: большой деревянный шкаф, где верхняя половина модели была мужчиной в тюрбане. За дверями шкафа находился впечатляюще сложный набор блестящих латунных трубок, шестерен, турбин и колес. Наверху была шахматная доска, над которой парила одна из рук турка.

Когда кого-то приглашали сыграть против автомата, турок двигался к фигуре, брал ее и делал ход. Он трижды кивнет, если поставит фигуру противника под шах, и покачает головой, если противник сделает невозможный ход. Кемпелен, который все время стоял у машины, часто заглядывал в маленькую, смутно похожую на гроб коробочку на краю стола. Общее впечатление было достаточно жутким — без сомнения, этому способствовало неизменное выражение лица таинственной фигуры в тюрбане, — что некоторые зрители были убеждены, будто в игре присутствуют сверхъестественные элементы.

Однако она была представлена как передовая технология. Когда шкаф был открыт, зрители могли видеть сквозь него, поражаясь сложности всего этого механизма. Помимо победы над почти всеми претендентами, турок мог выполнить технически сложный «тур коня», в котором конь ходит по каждой клетке на доске.

Шахматы всегда имели определенный статус в общественном воображении, символизирующий крайнюю, но очень человечную гениальность — кто-то, кто преуспевает в них, считался человеком, работающим на более глубоком уровне интеллекта, чем окружающие.

Машина произвела фурор после своего публичного дебюта, побеждая члена за членом королевского двора. Однако после нескольких демонстраций фон Кемпелен перестал показывать публике изобретение, утверждая, что всякий раз, когда кто-то хотел сыграть против него, его нужно было ремонтировать. Вместо этого он сосредоточился на других своих увлечениях: говорящих машинах. Прошло целое десятилетие после дебюта шахматного робота, когда его все же уговорили (приказали) выпустить его снова, а затем отправиться в турне по Европе от Лондона до Лейпцига. Собрались толпы народа и щедро заплатили за представление. Бенджамин Франклин играл против него в Париже. После того как его создатель умер, его новый владелец, Иоганн Непомук Мельцель, совершил поездку с шахматным роботом дальше: Наполеон проиграл ему после попытки сжульничать, Чарльз Кэрролл победил его в Балтиморе. Спустя десятилетия после своей первой игры Механический Турок оставался чудом. Только вот это было далеко не так.

На самом деле все это было наглым обманом. Высокотехнологичные атрибуты служили для отвлечения глаз, а то, как машина работала, в конечном счете, оказалось довольно банально: внутри сидел человек, который отлично играл в шахматы. Он мог снизу видеть, где находятся все шахматные фигуры, и управлял турком серией рычагов. Когда выполнялся «рыцарский тур», оператор вместе с ним следовал ряду инструкций.

Когда кто-то играл против Механического Турка, он играл против очень терпеливого, небольшого и искусного шахматиста, свернувшегося калачиком в шкафу. Внутренний механизм был разработан таким образом, чтобы каждая секция открывалась по очереди, а секретный игрок перемещался от одной части коробки к другой по мере необходимости. Похожий на гроб ящик наверху был бессмысленным отвлекающим маневром. Все это было гениально, но не в том смысле, в каком это было представлено публике.

Вот почему фон Кемпелен не был в восторге от шахматного робота несмотря на весь успех и ажиотаж вокруг него. Он знал, что это был просто дешевый трюк. Хотя всегда ходили слухи, что в кабинете проживало несколько небольших и талантливых шахматистов, однако никто так и не понял, как это все работало. Эдгар Аллан По пришел к выводу, что здесь должен быть человеческий фактор, когда он увидел, что турок проиграл игру.

В 1912 году, через 142 года после постройки Механического Турка, испанские инженеры представили «Эль-Аджедрецисту». Это была машина, которая действительно делала то, на что претендовал Турок, с некоторыми довольно серьезными оговорками — вместо целой партии в шахматы Эль-Аджедрециста могла сыграть только в самом конце, используя белого короля и ладью, чтобы поставить мат черному королю. Это был выдающийся успех даже с этими оговорками, разработанными с использованием аналоговых алгоритмов и претендующими на звание первой в истории компьютерной игры.

Только в 1997 году, когда знаменитый суперкомпьютер IBM Deep Blue обыграл номер один в мире шахмат Гарри Каспарова * , эта технология действительно достигла того уровня, о котором говорил фон Кемпелен в 1770 году: автомат, способный обыграть в шахматы кого угодно.

Так почему же тогда, за 200 лет до того, как это стало возможным, так много людей поверили в это изобретение? Хотя компьютеры показали, что в шахматы можно выиграть алгоритмически с помощью чистой математики, это достаточно сложная игра в руках простых людей, через которую можно понять характер человека. Агрессия, терпение, безрассудство, отчаяние, упорство, изящество — все это глубоко человеческие качества, которые можно разыграть на шахматной доске. Расчет — это одно, но шахматы требуют мышления. Машина, превосходящая человека в арифметике? Впечатляюще. Но машина, превосходящая человека в хитрости, изяществе и тактике? Это ощущается существенно по-другому, поэтому люди того времени были поражены увиденным и поверили своим глазам.

  • * — Каспаров Гарри Кимович признан иностранным агентом

Автор не входит в состав редакции iXBT.com (подробнее »)

Об авторе

Внеочередной любитель игр и всего, что с ними связано. Обладаю PS4, хоть и не являюсь сонибоем. Делюсь своим субъективным мнением по поводу отдельных тайтлов и всегда готов к дискуссиям. Пишу материалы ради удовольствия и чтобы отвлечься от болезни, с которой борюсь и которую точно одолею. Да и просто, всем добра, играйте во что нравится и наслаждайтесь.

Робот AlphaZero научился за 4 часа играть в шахматы и обыграл гроссмейстера

Робот по имени AlphaZero сумел научиться играть в шахматы в течение 4 часов. После этого он обыграл гроссмейстера, используя ходы, которые никогда не разрабатывались за 1500-летнюю историю игры. И это вызывает восторг и тревогу одновременно.

Роботы однажды уничтожат нас? Это вопрос, который все чаще затрагивает умы многих наших самых блестящих ученых и технических предпринимателей.

В этом году ведущий научный сотрудник Оксфорда, профессор Майкл Воулдридж, предупредил депутатов палаты лордов Великобритании о том, что искусственный интеллект может быть «изгоем». А также машины могут стать настолько сложными, что инженеры, которые их создают, больше не поймут их или не смогут предсказать, как они функционируют.

Да, это проблема, но «историческая» новая разработка делает непредсказуемые решения машинами ИИ наименее опасными. И все началось с игры в шахматы.

Нейросеть AlphaZero

Проект AlphaZero родился в Лондоне и является детищем британской компании DeepMind, разрабатывающей компьютерные программы, которые обучают самих себя. Позже, в 2014 году, компания DeepMind была куплена корпорацией Google за 400 миллионов фунтов стерлингов.

Сложный фрагмент программирования, который создал AlphaZero, можно более просто описать, как алгоритм — набор математических инструкций или правил, которые могут выработать ответы на проблемы.

Другим термином для данного процесса является инструмент «глубокого машинного обучения». Чем больше данных об ИИ, таких как процессы AlphaZero, тем больше он учится, перепрограммируя себя новыми знаниями.

Таким образом, его способности решать проблемы все сильнее усиливаются, умножая свой интеллект далеко за пределы возможностей человеческого мозга. В результате это не ограничено пределами человеческого мышления, как доказал его успех в шахматах.

AlphaZero — гениальный шахматист

AlphaZero, компьютерная программа ИИ, в этом месяце зарекомендовала себя, как величайший чемпион мира по шахматам, победив предыдущего обладателя титула, другую систему ИИ под названием Stockfish 8, в марафоне из 100 игр. В серии 100 игр против Stockfish, AlphaZero выиграл 25 игр, играя белыми, и три игры, играя черными. Остальные партии завершились вничью, побед у Stockfish не было.

Но самое интересное в AlphaZero то, что он обучил себя шахматам всего за четыре часа. Просто были даны правила, и в решающей партии ему поручено было научиться побеждать, играя против самого себя.

При этом он ассимилировал сотни лет знаний и тактики шахмат, но затем превзошел все предыдущие человеческие изобретения в игре.

В течение этих 240 минут практики программа не только научилась играть, но и разработала тактику, которая была непревзойденной новинкой. Некоторые из выигрышных ходов никогда не регистрировались в течение 1500 лет.

«Я всегда задавался вопросом, как это было бы, если бы более развитые виды высадились на Земле и показали нам, как они играют в шахматы. Теперь я это увидел», — сказал гроссмейстер Питер Хайне Нильсен, комментируя результаты AlphaZero.

В частности, разработчики отмечают, что в игре робот часто использовал короля для атаки. Такое в шахматной практике не применяет никто. Откуда такая тактика, остается загадкой.

Симон Уильямс, английский гроссмейстер, которого и победил робот, в шутку даже сказал: «6 декабря 2017 года AlphaZero занял трон в шахматном мире. Но в конечном счете, победив в решающей игре, может поработить человечество, превратив нас в домашних животных».

Искусственный интеллект друг или враг?

Этот вопрос мучает многих ученых и исследователей. С одной стороны машины очень быстро обучаются, интегрируются в разные человеческие процессы, но с другой стороны их самообучение иногда становится бесконтрольным.

Так, разработки известной компании DeepMind, которая принадлежит Google, используются для сканирования пациентов с раковыми заболеваниями головы и шеи, которые поражают более 11 000 человек в год в Великобритании.

Эксперты Google говорят, что ИИ способен научить себя читать эти сканы все быстрее и точнее, чем любой человек. Благодаря этому излучение может быть более точно нацелено на опухоли, одновременно минимизируя повреждение здоровых тканей мозга и шеи. То, что в настоящее время этот процесс у врачей и рентгенологов занимает до четырех часов, программа выполнит менее чем за час.

Так, DeepMind проанализирует 3000 или около того высокотехнологичных глазных сканирований, проводимых каждую неделю. В настоящее время только несколько экспертов могут интерпретировать результаты, что может вызвать задержки в лечении. Считается, что ИИ сможет намного быстрее справляться с поставленной перед ним задачей.

То, как мы почти не контролируем процесс глубокого обучения машин, которые скоро будут использоваться во всех областях нашей жизни, вызывает определенную тревогу. Уже сейчас ведущие ИТ-специалисты предупреждают, что алгоритмы глубокого обучения могут запускаться беспорядочно из-под контроля, потому что мы не знаем, чему они учат самих себя. ИИ очень быстро учится, порой даже чересчур.

Не выпускаем ли мы собственноручно джина из бутылки? Создавая ИИ, разработчики должны понимать над чем они работают, контролировать процесс самообучения машин, быть, прежде всего, ответственными за свое детище. В противном случае нас ждет последний матч, но он уже явно будет не на шахматной доске. Это будет битва не за пешку или короля, а битва за существование всего человечества.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *