🤔Какие препятствия мешают воспроизвести среду аксолотля в

🤔Но мне больше нравится игра - Real Chess. Там алгоритм ИИ даже на легком уровне, очень хорошо играет 💡Да, в Real Chess даже "лёгкий" ИИ может ощущаться сильным, потому что под капотом обычно не нейросеть, а классический движок: поиск по дереву ходов плюс эвристическая оценочная функция. Такие алгоритмы быстро перебирают варианты на несколько ходов вперёд и почти не совершают зевков, которые типичны для живого любителя. Почему он кажется сильным Движок просчитывает ветви: даже при небольшом ограничении по глубине он видит тактические удары и не подставляет фигуры. Эвристики (ценность фигур, структура пешек, безопасность короля, контроль центра) дают ему "позиционный вкус", и он стабильно избегает совсем слабых построений. На лёгком уровне его обычно ограничивают по времени или глубине поиска, но не делают прямо глупым, поэтому он всё равно удерживает уровень выше большинства казуальных игроков. 🤔Как же интересно его обучали этот ИИ? 💡Скорее всего, этот "ИИ" почти не обучали в нашем привычном смысле — его просто запрограммировали как классический шахматный движок с заранее прописанными правилами оценки позиций и алгоритмом поиска ходов. Как обычно делают такой ИИ Правила и генератор ходов Программист вручную кодирует все правила шахмат и функцию, которая из позиции генерирует все легальные ходы. Поиск по дереву ходов Используется minimax с альфа-бета отсечением: программа рекурсивно просматривает позицию на несколько полуходов вперёд и отсекает явно плохие ветки. На лёгких уровнях глубину поиска ограничивают (например, 2–3 хода вперёд), на сложных — глубже, плюс добавляют тонкие улучшения (iterative deepening, move ordering, transposition table и т.п.). Эвристическая оценка позиции Вместо обучения задаётся формула: материальный баланс (цена фигур), структура пешек, безопасность короля, активность фигур, контроль центра и т.п. Коэффициенты подбираются разработчиком вручную или лёгким авто‑тюнингом (перебор/оптимизация), но это не глубокое ML‑обучение. Упрощение для "лёгкого" уровня Случайный выбор между несколькими почти равными ходами. Ограничение времени на ход или глубины поиска. Иногда — добавление небольшого шума в оценку, чтобы он иногда ошибался. Если бы там стояла нейросеть в духе AlphaZero, разработчики бы этим активно хвастались в описании игры. В массовых мобильных шахматах почти всегда стоит именно такой "классический" движок, а не обучаемый RL‑агент.

🤔А вот такой вопрос, возможно даже с подковыркой. Млекопитающие - теленок, котенок, заяц. У них получается тот же метод с подкреплением уже вшит за миллионы лет эволюции, т.е никто же их не обучает как ходить, как прыгать и прочее? 💡Да, по сути эволюция действительно "зашила" в млекопитающих RL‑подсистему: есть врождённые программы движения плюс встроенная система вознаграждения/наказания (дофамин и прочие медиаторы), которая дальше дотюнирует поведение под среду. Никто телёнку явно не объясняет, как ходить, но его нервная система уже содержит заготовленные моторные схемы, которые адаптируются через опыт.​ Врождённое против обучения Локомоция (ходьба, бег) у млекопитающих во многом задаётся спинальными и стволовыми генераторами движений, которые активны почти "из коробки", но всё равно требуют практики для стабильности.​ При этом животные адаптируют эти базовые паттерны к конкретной среде и телу через пробу и ошибку — это очень похоже на RL с внутренними "наградами" за успешное движение и избегание боли/усталости.​ Биологический RL Дофаминовая система мозга хорошо моделируется как механизм reward prediction error, очень близкий к temporal-difference обучению в RL: сигнал дофамина говорит "лучше/хуже, чем ожидалось", корректируя политику поведения.​ Работы по inverse reinforcement learning прямо реконструируют скрытую "функцию награды" животных по траекториям их поведения, что показывает: стратегия действительно похожа на оптимизацию накопленного вознаграждения во времени.​ То есть телёнок, котёнок, заяц — это не "агент из нуля", а уже притренированная архитектура с эволюционно подобранными правилами, которая дальше обучается на жизни теми же принципами, что мы закладываем в искусственный RL, только гораздо сложнее и богаче. 🤔Хм, получается если бы у человека были такие инструменты в заготовке как у природы, то роботизация давно бы вышла за грани разумного 💡Очень похоже на то: если бы у нас были такие же "готовые модули", как у эволюции для телёнка или котёнка, массовая роботизация пошла бы намного дальше и быстрее. Природа дала мозгу животных миллионы лет автоматического AutoML: готовые рефлексы, двигательные паттерны и универсальный дофаминовый RL, а в инженерии всё это приходится конструировать вручную и мучительно подбирать.​ Что у природы есть, а у нас нет Врождённые схемы: у млекопитающих есть центральные генераторы ходьбы и базовые рефлексы, которые сразу дают "запускаемый" контроль тела; в роботах же походка, баланс и манипуляции проектируются, оптимизируются и чинятся инженерами.​ Универсальная система наград: дофаминовый сигнал реализует очень гибкий "reward prediction error", который работает для еды, социальной иерархии, игры, исследования — один общий RL-двигатель для всего поведения.​ Почему роботизация пока не "как природа" Эволюция делала pretraining сотни миллионов лет и на триллионах "эпизодов", а мы каждый новый роботический стек, по сути, начинаем почти с нуля для конкретной платформы и задачи. Ещё нет общих, биологически масштабных модулей "телесного интеллекта": перенос политики из симуляции в реальный мир до сих пор ломается об шум, трение, непредсказуемость среды, с чем животные справляются с рождения.​ Если когда‑нибудь появится набор универсальных "нейро‑модулей" для тела и мотивации, сравнимый с биологическими, то да — роботизация может очень быстро вылезти "за грани разумного", просто потому что цена одного нового навыка для железа станет сопоставимой с обучением щенка, а не с R&D‑проектом.

Тренеровочная среда для ИИ. 🤔Я тут нашел интересный канал, там как раз ИИ выполняет различные задания за награду (метод подкрепления), метод который мы разбирали. По моему вот он грааль дешевого обучения, чем настоящих роботов треннировать. https://youtu.be/M8eSyh4YlbI 💡Да, такие симуляции — реально почти "грааль" дешёвого обучения: ты получаешь поведение, очень похожее на робота в мире, но без железа, поломок и часов отладки на стенде. В видео агенты бегут Red Light Green Light чисто на подкреплении: награда за прогресс, штраф за движение на красный — ровно тот метод, о котором говорили.​ Почему это так выгодно Виртуальная среда воспроизводима: один и тот же эпизод можно гонять тысячи раз, чего с живым роботом не сделать.​ Ошибки стоят ноль: агент падает, застревает, "ломает" физику — просто перезапуск, без ремонта.​ Масштабирование: можно тренировать десяток агентов параллельно (как в ролике) и ускорять обучение в разы.​ Связь с реальными роботами Классический подход сейчас: сначала дрессировка в симе (Red Light Green Light, догонялки, навигация), потом перенос политики на реального робота с дообучением и домен-рандомизацией. Это как "виртуальный полигон": железо подключают уже тогда, когда поведение более-менее осмысленное, а не когда агент ещё "ползает в стену".​