Featured image for shahmatnyj bot allie imitiruet chelovecheskoe povedenie blagodarya obucheniyu na 91 millione partij

Шахматный бот Allie имитирует человеческое поведение благодаря обучению на 91 миллионе партий

Отalexei

Исследователи из Университета Карнеги-Меллон создали шахматного ИИ-бота Allie, который совершает «человеческие» ходы и демонстрирует естественное поведение за счёт обучения на 91 миллионе реальных партий с платформы Lichess. Разработка открывает путь к созданию более понятных ИИ-ассистентов для обучения и терапии, сообщает Tech Xplore.

Проблема «неестественных» шахматных ботов

Идея проекта родилась из личного опыта аспиранта Имина Чжана: «Начинающим игрокам неинтересно и бесполезно играть против обычных ботов — их ходы часто выглядят странно и непонятно». Традиционные движки вроде Stockfish или AlphaZero оптимизированы исключительно для победы, мгновенно просчитывая миллионы вариантов. Это делает их поведение неестественным:

  • Отсутствие пауз на обдумывание ключевых позиций
  • Игра «до последнего» в заведомо проигранных ситуациях
  • Неадаптивность к уровню соперника

Как Allie училась «человечности»

Команда применила подход, аналогичный обучению языковых моделей, но вместо текстовых данных использовала записи партий с Lichess. Ключевые особенности:

  • 91 миллион игр как тренировочный датасет
  • Комбинация классического алгоритмического поиска с поведенческим моделированием
  • Способность адаптировать силу игры — от новичка до эксперта
  • Имитация человеческих паттернов: паузы для размышлений, своевременная сдача

Открытая платформа и перспективы

Проект полностью open-source, а бот уже сыграл 10 000 партий на Lichess. По словам профессора Дафны Ипполито, это исследование важно для изучения взаимодействия людей с «очеловеченным» ИИ. Технология применима не только в шахматах — аналогичные методы уже тестируются в сложных играх вроде Diplomacy и перспективны для образовательных ИИ-агентов.

Ирония в том, что создание «слабого» человеко-подобного ИИ оказалось сложнее, чем сверхчеловеческих систем. Allie — важный шаг к преодолению разрыва между машинной логикой и человеческим опытом. Особенно ценно, что модель открыта: в регионах, где доступ к коммерческим ИИ-сервисам ограничен, такие проекты могут стать основой для локальных обучающих платформ. Однако главный вызов — масштабирование подхода за пределы игр с чёткими правилами, где «человечность» сложнее формализовать.

Разработка представлена на конференции ICLR 2025. Попробовать Allie можно на Lichess.

Похожие записи