Элли, бот Шахмата ИИ, учится играть как люди из 91 миллиона игр личессы

Йиминг Чжан не вырос, играя в шахматы. Как и многие другие люди, университет Карнеги -Меллона, доктор философии. Студент обнаружил серию Netflix «The Queen’s Gambit» во время пандемии и начал играть в Интернете. Тем не менее, он быстро понял, насколько неестественно он играл против шахматных ботов.

«После того, как я выучил правила, я был в нижних 10%, возможно, 20% игроков в Интернете», – сказал Чжан, который является частью Института языковых технологий (LTI) в Школе компьютерных наук CMU. «Для начинающих не интересно или поучительно играть против шахматных ботов, потому что движения, которые они совершают, часто причудливы и непостижимы для людей».

Разочарование Чжана побудил его развивать Эллишахматный бот, работающий искусственный интеллект Это демонстрирует преимущества инструментов ИИ, которые думают как люди. Он считает, что обучение будущих систем ИИ размышлять и обдумать сложные проблемы может создать лучшие агенты для использования в терапии, образовании и медицине.

«Была одержимость строительством сверхчеловеческого искусственного интеллекта, который лучше в математике или других разумных задачах, чем большинство людей», – сказала Дафна Ипполито, советник Чжана и доцент в LTI. «Но у нас есть много возможностей обучать моделей ИИ вести себя как люди, и я думаю, что это стоит изучить».

Элли играет аналогично человеку и может адаптироваться к различным сильным сторонам, от начинающего до эксперта. Он был обучен аналогично языковым моделям, которые лежат в основе современных чат -ботов, таких как CHATGPT. Но вместо того, чтобы кормить текст Элли из Интернета, команда обучила его на 91 миллион транскриптов из популярной лихессы для шахматной платформы. Разоблачение Элли на стенограммы из шахматных игр, в которых играли люди, научили его делать движения Человеческий игрок Сделал бы время, чтобы созерцать критические позиции и уйти в отставку, когда игра не поддается.

«Я взволнован тем, как адаптивные методы, которые мы использовали, объединяют классические процедуры поиска ИИ с моделированием человеческого поведения, и как эта комбинация лучше, чем любой метод сам по себе», – сказал Даниэль Фрид, доцент в LTI, который работал над проектом. “Методы, подобные тем, которые мы использовали, уже были применены в сложных играх, таких как Дипломатияи я рад видеть их использованные в других задачах, где ИИ должен действовать стратегически, но совместимых с человеком ».

Большинство шахматных двигателей построены с одной целью: победить. Они имитируют бесчисленные будущие движения, противопоставляя себя друг против друга в самосовершенствоваемом цикле с отсутствием человеческих данных. Этот подход приводит к тому, что системы с почти непревзойденной силой, такие как альфазеро или Stockfish, что делает их неприятными противниками для случайных игроков и начинающих.

«До Элли шахматный двигатель не существовал, который смоделировал, как люди думают», – сказал Чжан. “Шахматные боты мгновенно сделали шаги в сложных позициях, где людям потребуется время, чтобы рассмотреть различные варианты или продолжать играть в совершенно потерянных позициях, где люди обычно уходят в отставку. Это сделало шахматы ИИ, которые существовали, кажутся неестественными ».

Когда его спросили о планах на будущее, команда объяснила, что Элли Полностью открытый исходный коди собрал почти 10 000 игр С момента развертывания на лихессеПолем

«Наш проект имеет смысл, потому что он оценивает, как люди взаимодействуют с ИИ, который пытается быть человеком», – сказал Ипполито. “Мы также намеренно построили открытый исходный конец платформа, с которой люди могут построить ».

Элли была представлена в 2025 Международная конференция по обучению В Сингапуре одно из главных мест для исследований машинного обучения. Чжан, Ипполито и Фрид сотрудничали в проекте с Атуллом Полом Джейкобом, доктором философии. студент Массачусетского технологического института; и Вивиан Лай, исследователь из Visa.