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L'intelligence artificielle doit également calculer une variété de positions inégales par rapport à celles qui se produisent dans les tournois de haut niveau. Ces positions inégales se produisent rarement dans les vraies parties d'échecs, mais elles se produisent régulièrement dans le calcul interne de l'IA. Et les données doivent être massives. On doit peaufiner les connexions dans le réseau neural et cela nécessite une quantité monstrueuse de données. Amazon.fr : jeu echecs electronique. Si les données sont insuffisantes, alors l'IA ne peut pas reconnaitre la grande variété des Patterns qui se produisent dans les parties d'échecs. Lai a généré ces données en choisissant 5 millions de positions provenant des bases de données de logiciels d'échecs. Il a ensuite ajouté un mouvement aléatoire à chaque position avant de les utiliser dans l'entrainement. Au total, l'intelligence artificielle s'est entrainée avec 175 millions de positions. La technique habituelle pour entrainer une machine est d'évaluer manuellement chaque position et utiliser l'information pour apprendre à la machine si cette position est faible ou forte.
Un autre test détermine la compréhension du contrôle sur le centre de l'échiquier. Giraffe a obtenu une note de 15 000 sur ces tests. Lai a utilisé ce test sur différents niveaux de l'entrainement. Quand le processus a commencé, Giraffe a atteint rapidement la note de 6 000 et elle a dépassé les 9 700 en 72 heures. Lai a déclaré que cela correspond aux meilleurs moteurs d'échecs dans le monde. C'est remarquable parce que ces moteurs sont créés avec des évaluations sur des centaines de paramètres qui ont nécessité des années de modification. Et la plupart des moteurs se sont bien comportés aux maitres des échecs. Une intelligence artificielle apprend le jeu d'échecs en 72 heures et atteint un niveau de tournoi international - Actualités Intelligence artificielle et robotique. Cela signifie que l'intelligence artificielle de Lai a fait le même apprentissage en l'espace de 3 jours. Cette intelligence artificielle possède un niveau de FIDE International Master Lai a utilisé le même type de Machine Learning pour déterminer si un mouvement donné vaut la peine d'être effectué. C'est important parce que des recherches inutiles permettent de réduire les branches dans le calcul en améliorant l'efficacité.
Sur un niveau humain, Giraffe possède un rang de FIDE International Master. Et cela le place parmi les 2, 2% meilleurs joueurs d'échecs au monde. La technologie derrière cette intelligence artificielle est un réseau neural. Un réseau neural ou neuronal calcule l'information à la manière d'un cerveau humain. Echiquier électronique - King-Chess.fr. Il consiste en plusieurs couches de noeuds qui sont connectés et qui peuvent changer l'entrainement de l'IA. Ce processus d'entrainement utilise de nombreux exemples pour améliorer les connexions pour que le réseau produise une sortie spécifique selon une certaine entrée. Par exemple, un réseau neural peut reconnaitre une figure dans une image. Ces dernières années, les réseaux neuraux sont devenus populaires grâce à 2 avancées. La première est une meilleure compréhension pour peaufiner ces réseaux en fonction de leur apprentissage grâce à des machines beaucoup plus rapides. Et la seconde est la quantité massive de données pour entrainer ces réseaux. Cela permet aux développeurs d'intelligence artificielle de créer des réseaux qui sont organisés dans de nombreuses couches.