Когда шахматы становятся чёрным ящиком: как нейросети отходят от человеческого понимания игры

Автор: Денис Аветисян

Исследование показывает, что современные шахматные движки на базе трансформеров, демонстрируя высокую эффективность, всё дальше уходят от понятных человеку принципов игры, создавая проблему интерпретируемости.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Анализ внутренних представлений нейросетевых шахматных движков и сравнение их с человеческим пониманием концепций игры, в частности, на примере шахмат 960.

Несмотря на впечатляющие успехи в области искусственного интеллекта, вопрос о том, действительно ли ИИ понимает концепции так же, как человек, остается открытым. В работе ‘Exploring Human-AI Conceptual Alignment through the Prism of Chess’ исследуется эта проблема на примере шахмат, где анализируется 270-миллионная трансформерная модель, демонстрирующая игру на уровне гроссмейстера. Полученные результаты показывают, что хотя начальные слои модели эффективно кодируют человеческие шахматные концепции, более глубокие слои, определяющие ее превосходную производительность, отклоняются к нечеловеческим представлениям. Подтверждает ли это, что оптимизация производительности в ИИ неизбежно ведет к отдалению от человеческого понимания, и какие последствия это имеет для задач, требующих реального сотрудничества между человеком и ИИ?

По мере углубления в нейронную сеть, её представления о шахматных концепциях всё больше отдаляются от человеческого понимания, демонстрируя снижение точности с 70-85% в начальных слоях до 50-65% в поздних, причём в случае позиций Chess960 наблюдается нестабильность, указывающая на потерю связи с узнаваемыми образцами и неизбежный компромисс между интерпретируемостью и эффективностью.

Пределы Запоминания: Когда Шахматный ИИ Становится Уязвимым

Современные шахматные движки, достигнув уровня гроссмейстеров, часто полагаются на обширное запоминание и грубый перебор вариантов, уступая в концептуальном понимании игры. Такой подход испытывает трудности в незнакомых позициях и не воспроизводит нюансированное стратегическое мышление человека, особенно в вариациях, таких как Chess960. Зависимость от запоминания ограничивает обобщающую способность и адаптивность, препятствуя созданию истинно интеллектуального шахматного ИИ. Движки решают известные задачи, а не исследуют новые подходы, что проявляется в неспособности эффективно оценивать неизвестные позиции.

Анализ активаций на каждом слое нейронной сети показывает, что понимание стратегических концепций, изначально распознаваемых человеком, постепенно трансформируется в иные представления по мере углубления в обработку информации.

Совершенство в шахматах — это не только победа, но и то, как система стареет, как она учится, принимая энтропию и находя красоту в ней.

Зондирование Концепций: Раскрытие Стратегического Понимания

Исследователи использовали зондирующие методы, включая Sparse Concept Vectors, Logistic Regression и Neural Probes, для изучения способности 270-миллионной параметрической трансформерной модели (Ruoss et al. Model) формировать внутренние представления ключевых шахматных концепций. Эти методы позволили выявить, какие нейроны и слои наиболее чувствительны к стратегическим идеям, таким как контроль центра, позиции коней и пешечная игра. Послойный анализ позволил проследить эволюцию концептуальных представлений, предоставляя информацию о процессе обучения модели.

Общие результаты, представленные на рисунке 2, подтверждают тенденцию к исчезновению человеко-понятийных концепций по мере углубления обработки в нейронной сети.

Полученные данные указывают на то, как модель абстрагирует и комбинирует шахматные концепции для оценки позиций и выбора ходов.

Количественная Оценка Концептуального Соответствия в Шахматном ИИ

Для оценки степени концептуального соответствия модели Ruoss et al. использовался Стратегический Тестовый Набор (STS) – набор данных из 1500 шахматных позиций, помеченных стратегическими концепциями. Сравнивая внутренние представления модели с этими позициями, исследователи установили, что модель, в определенной степени, изучает представления основных шахматных концепций, указывая на потенциальный путь к созданию более интерпретируемого и человекоподобного ИИ.

Примеры человеко-понятийных категорий демонстрируют такие шахматные концепции, как прочный пост черного слона, закрепленного пешками на вражеской территории, слабая черная ферзь, находящаяся под атакой или скованная, белый король на краю доски без пешечной защиты и белая ладья на полуоткрытой линии без противодействия пешкой.

Влияние на Человеко-Интерпретируемый ИИ и За Его Пределами

Данное исследование подчеркивает важность приоритезации концептуального соответствия при разработке ИИ, а не только оптимизации производительности, для создания мощных и понятных систем. Недостаточно лишь достичь высокой точности; необходимо обеспечить соответствие логики, лежащей в основе решений ИИ, человеческому пониманию. Возможность зондирования и интерпретации внутренних представлений моделей ИИ открывает перспективы для отладки, совершенствования и создания более надежных систем. Полученные результаты выходят за рамки шахмат и предлагают ценные сведения о том, как создавать человеко-понятные возможности рассуждения в других сложных областях.

Любое улучшение стареет быстрее, чем ожидалось, подобно ускользающему мгновению, запечатленному в сложной сети временных взаимосвязей.

Исследование, посвященное сопоставлению концептуальных представлений в нейронных сетях и человеческом понимании шахмат, подтверждает закономерность старения любой системы. По мере увеличения глубины анализа, внутренние репрезентации шахматных движков всё больше отдаляются от интуитивно понятных концепций, что неизбежно приводит к потере интерпретируемости. Как заметил Брайан Керниган: «Отладка — это процесс удаления ошибок; программирование — процесс их внесения». В контексте данной работы, стремление к максимальной производительности, как и в программировании, неизбежно порождает сложности в понимании и интерпретации внутренних механизмов системы, демонстрируя, что стабильность и эффективность могут быть лишь временной задержкой перед неминуемым усложнением и потерей прозрачности.

Что впереди?

Исследование, представленное в данной работе, лишь подтверждает старую истину: каждая архитектура проживает свою жизнь. Высокая производительность шахматных движков, основанных на трансформерах, достигается ценой всё более отдаляющихся от человеческого понимания внутренних представлений. Это не недостаток, но закономерность – эволюция систем часто ведет к оптимизации под критерии, недоступные для внешнего наблюдателя. Попытки принудительной «выравнивания» с человеческими концепциями, вероятно, обречены на временный успех, поскольку улучшения стареют быстрее, чем мы успеваем их понять.

Будущие исследования, вероятно, сосредоточатся не на «прозрачности» моделей, а на разработке инструментов для оценки ценности этих внутренних представлений. Важно понять, какие аспекты шахматной игры движок действительно «понимает», а какие – лишь статистические закономерности, эффективно используемые для достижения победы. Разработка метрик, отражающих не «похожесть» на человеческое мышление, а устойчивость и адаптивность этих представлений, представляется более перспективной задачей.

В конечном счете, все системы стареют – вопрос лишь в том, делают ли они это достойно. Время – не метрика, а среда, в которой существуют системы, и попытки «заморозить» их в определенном состоянии, соответствующем текущему человеческому пониманию, выглядят наивными. Необходимо признать, что эволюция систем часто приводит к результатам, которые нам непонятны, но не обязательно неэффективны.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.26025.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-02 12:36