#статьи
Читерство ИИ в культовых настолках: как нейросети научились обыгрывать людей на интуиции
Как нейросеть из 1990‑х подарила компьютерам цифровую интуицию, обыграла всех в нарды и стала прообразом AlphaGo, разгромившей чемпионов по игре в го.
Автор статей про IT-технологии. Преподаватель, доцент. Инженер по первому образованию, по второму — журналист. Кандидат технических наук.
В сложных настольных играх даже огромная скорость вычислений суперкомпьютеров сама по себе не могла гарантировать победу. Уверенно громить людей в нардах и го программы смогли только после того, как нейронные сети позволили им обрести аналог человеческой интуиции. А началось всё с нейросети, которая показала людям, как надо играть в нарды.
Люди играют в различные варианты нардов более пяти тысяч лет и, казалось бы, должны знать о них всё. Однако нейронная сеть, едва освоив эту древнюю игру, нашла несколько необычных комбинаций, которые включили в свой арсенал даже профессиональные игроки.
Исследователь ИИ из компании IBM Джеральд Тезауро посвятил 15 лет жизни тому, чтобы компьютер смог играть в нарды. Венцом его исследований, проводившихся с 1987 по 2002 год, стала нейросетевая программа TD-Gammon. Она впервые в мире могла на равных соревноваться с чемпионами мира.
Но добиться этого было непросто. В нардах (в отличие от шахмат или шашек), кроме возможных действий игроков, необходимо также учитывать элемент случайности. Многое в них зависит от результатов бросков игральных костей (выпавшие числа определяют, на сколько пунктов допускается передвинуть фишки по игровой доске). Из-за этого дерево игры в нардах расширяется гораздо быстрее, чем в шахматах.
Тезауро смог создать нейросеть, которой не требовалось объяснять правила или демонстрировать, как играют профессионалы. Его программа обучалась полностью самостоятельно, проводя тысячи партий против самой себя. Это выгодно отличало её от применявшихся ранее подходов к обучению нейронных сетей, в которых требовалось участие экспертов.
В TD-Gammon использовался вариант обучения с подкреплением (reinforcement learning, RL). Алгоритм подавал в нейросеть расположение фишек на игровой доске. Проанализировав возможные ходы, сеть выдавала для каждого из них оценку, определяющую, насколько хорошим он может быть. Программа выбирала из полученных оценок самую высокую и совершала соответствующий ей ход.
Нейронная сеть вновь оценивала изменившуюся игровую ситуацию и подстраивала свои параметры (веса межнейронных связей) в зависимости от того, улучшил ли её предыдущий ход шансы на выигрыш или нет. По результатам каждой проведённой партии сеть получала «вознаграждение» за победу и стремилась повторять те решения, которые вели к получению этого вознаграждения, но при этом «забывала» те, что вели к поражению.
Изначально весами сети были заданы случайные значения. Поэтому первое время программа играла очень плохо и партии могли длиться сотни или тысячи ходов. Однако уже после нескольких десятков партий качество игры значительно улучшилось. Для полноценного обучения нейросети потребовалось провести около 300 тысяч партий против самой себя.
В 1992–1995 годах Джеральд Тезауро представил свою разработку общественности и организовал ряд матчей, в которых TD-Gammon сражалась с лучшими игроками в нарды в мире. Программа не только показала уровень игры, сравнимый с уровнем профессионалов, но и смогла удивить мастеров свежими и нестандартными решениями.
«TD-Gammon оценивает игровые ситуации намного лучше, чем я. Только в некоторых технических моментах я могу претендовать на определённое преимущество перед этой программой. Её сильная сторона — это возможность оценки сложных игровых позиций, в которых ключом является предположение, а не точный расчёт. И в этом она превосходит людей.
Вместо глупых машин, которые просто могут вычислять быстрее человека (например, играющих в шахматы компьютеров), TD-Gammon учится на собственном опыте почти так же, как это делают игроки. При этом у неё нет эмоциональной предвзятости. Она способна изучить любую игровую позицию и дать ей правильную оценку. Люди не могут делать это с такой же степенью совершенства».
Кит Вулси,
вице-чемпион мира по нардам 1996 года (цитата)
Программа TD-Gammon оказала влияние на сообщество экспертов по нардам. Стиль её игры сильно отличался от традиционных стратегий — и во многих случаях оказывался эффективнее. Это привело к значительным изменениям в позиционном мышлении профессиональных игроков.
Например, TD-Gammon научилась разыгрывать определённые начальные позиции не так, как было принято среди экспертов. Когда при первом броске на костях выпадало сочетание 2–1, 4–1 или 5–1, профессиональные игроки до появления TD-Gammon практически всегда совершали типовой ход: они перемещали фишку с 6‑го пункта на 5‑й. Такой элемент игры называется «слоттинг». Однако нейросеть в той же ситуации предпочитала делать неожиданный манёвр: она сдвигала фишку с 24-го на 23-й пункт. Такой элемент игры противоположен предыдущему и называется «сплитирование».
Обычная начальная позиция в
коротких нардах. До появления TD-Gammon при выпадании на костях, например, чисел 4–1 большинство профессионалов совершали типовой ход, перемещая первую фишку с 13-го на 9-й пункт и вторую — с 6-го пункта на 5-й. Однако нейросеть использовала более перспективный вариант: 13–9 и 24–23
Изображение: Gerald Tesauro / Temporal Difference Learning and TD-Gammon / Communications of the ACM, March 1995 / Vol. 38, No. 3Последующий компьютерный анализ (метод, называемый Rollout) показал, что решение нейросети с большей вероятностью ведёт к улучшению игровой ситуации. Вдохновившись манерой игры TD-Gammon, профессионалы начали экспериментировать с первым ходом по примеру умной программы и добились успеха. Через несколько лет популярный ранее слоттинг практически исчез из дебютов турнирных игр. Так нейросеть способствовала изменению игры в нарды.
Секрет неожиданного успеха TD-Gammon заключался в том, что программа являлась «самоучкой». В процессе обучения игре в нарды она не имела доступа к каким-либо экспертным знаниям (а следовательно, и к скрытым в них стереотипам).
Программа при принятии каждого решения ориентировалась только на конкретную игровую ситуацию и в процессе обучения формировала алгоритм комплексной оценки положения фишек на доске, напоминающий человеческую интуицию.
Такой подход отличается от метода классических шахматных компьютеров, которые перебирают возможные комбинации действий на большую глубину. Отличается он и от манеры игры людей-экспертов, которые оперируют не только интуитивной оценкой игровой ситуации, но также предпочитают полагаться на шаблонные ходы, логические рассуждения и подсчёты.
«Вместо того чтобы пытаться подражать людям, TD-Gammon развивает собственное чувство позиционного суждения, учась на опыте игры против самой себя. Может показаться, что отказ от опыта мастеров-людей ставит нейросеть в невыгодное положение. Но на самом деле это освобождает её, в том смысле, что программе не мешают человеческие предубеждения и стереотипы, которые могут быть ошибочными или неэффективными. Мы видим на практике, что результатом процесса самообучения TD-Gammon является невероятно сложная функция оценки игровой ситуации, которая, по крайней мере в некоторых случаях, превосходит позиционное суждение людей — игроков мирового класса».
Джеральд Тезауро,
разработчик программы TD-Gammon (цитата)
В дальнейшем Тезауро успешно работал в команде программистов IBM, создавших суперкомпьютер Watson. Его богатый опыт по обучению нейросетей игре в нарды пригодился при подготовке ИИ Watson к участию в телепередаче Jeopardy! (американский аналог «Своей игры»). В 2011 году компьютер сыграл против чемпионов Jeopardy! Брэда Руттера и Кена Дженнингса и победил их. Это была настоящая сенсация!
Watson обыгрывает знатоков в Jeopardy!
Кадр: IBM Research / Watson and the Jeopardy! Challenge / YouTubeЗа годы, прошедшие с момента появления TD-Gammon, компьютеры достигли поистине сверхчеловеческих успехов в классических настольных играх.
Программа Chinook, разработанная командой во главе с канадским профессором Джонатаном Шеффером, удерживает звание чемпиона по шашкам среди людей и машин с 1994 года. В 1996 году её даже внесли в Книгу рекордов Гиннесса как первую программу, выигравшую чемпионат мира.
Шахматные компьютеры также не дают шансов гроссмейстерам с момента эпохальной победы IBM Deep Blue в 1997 году. Уже много лет гроссмейстеры не играют с вычислительными машинами, поскольку шансов на победу у людей попросту не осталось.
Чемпион мира по шахматам играет против компьютера Deep Blue в 1997 году
Фото: Bernie Nunez / Getty ImagesОднако принципы работы компьютеров для чемпионской игры, созданных в 1990–2010 годах, не были похожи на TD-Gammon. Они не использовали нейросети, а полагались на поиск оптимального хода путём перебора возможных вариантов развития партии по дереву игры.
Такой подход зарекомендовал себя для шашек и шахмат, но не подходил для популярной в Азии игры под названием «го». Долгое время она оставалась последним оплотом человечества. До 2015 года лучшие программы могли похвастать лишь любительским уровнем игры. Специалисты по ИИ полагали, что создать программу, способную обыграть экспертов в го, удастся в лучшем случае не раньше 2025 года.
Проблема состояла в запредельной сложности игры, которую были неспособны просчитать компьютеры, работающие по классическим принципам шахматных программ. Наглядно проиллюстрировать сложность го относительно других настолок позволяет размер дерева игры, который можно оценить с помощью несложной формулы:
bd,
где b — примерное число возможных ходов в каждой позиции (степень ветвления дерева), d — средняя длина партии (глубина дерева игры).
В таблице приведём значения этих параметров для нескольких популярных игр.
Параметры сложности настольных игр
Название игрыСтепень ветвления дерева (b)Глубина дерева игры (d)Крестики-нолики49Шашки2,870Шахматы3570Нарды25055Го250150
Теоретически, если построить полное дерево игры, то программа, работающая по нему, никогда не проиграет. Однако на практике просчитать такое дерево очень сложно.
Подставив в формулу значения из таблицы, мы легко убедимся, что для элементарных крестиков-ноликов его размер составит 49 = 262 144, а для шашек это уже будет 2,870 = 20001482841082030545089749452286.
Два начальных уровня дерева игры для крестиков-ноликов
Изображение: Wikimedia CommonsСоздателям шашечной программы Chinook потребовалось 18 лет непрерывных вычислений для построения полного дерева игры. Над задачей одновременно работало несколько десятков компьютеров. На пике их число доходило до 200.
В 2007 году Джонатан Шеффер объявил о завершении вычислений. В статье с говорящим названием «Шашки решены» он доказал, что его программа имеет информацию обо всех мыслимых комбинациях действий в шашках. А следовательно, она даже теоретически не может проиграть.
Максимум, на что может рассчитывать её соперник, — это свести партию к ничьей. Но даже для достижения такого скромного результата человеку придётся действовать без единой ошибки, что практически невозможно.
Для шахмат построить полное дерево игры пока не представляется возможным. Поэтому компьютеры, подобные Deep Blue, работают с его версией, сокращённой и в «глубину», и в «ширину». Алгоритмы позволяют просматривать не все возможные комбинации до конца партии, а лишь наиболее вероятные на некоторое количество ходов вперёд. Этого оказалось достаточно для уверенной победы над любым гроссмейстером, поскольку человек не способен просчитывать действия на столь дальнюю перспективу.
Однако этот подход не позволяет программам достойно играть в го из-за огромной сложности игры. Если мы посмотрим на таблицу, то увидим, что размер дерева для го на 80 порядков превосходит аналогичный параметр дерева для шахмат, что больше числа атомов во Вселенной. Просчитать такое количество вариантов не способен ни один суперкомпьютер в мире.
И тогда вместо описанного выше поиска «грубой силы» специалисты британского стартапа Deep Mind решили обратиться к опыту нейросетевой программы для игры в нарды TD-Gammon. Спустя 20 лет после её появления они сумели реализовать заложенные в ней идеи на новом, более высоком техническом уровне. Это позволило Deep Mind создать в 2015 году AlphaGo, показавшую чемпионские результаты в го.
Как и TD-Gammon, AlphaGo использовала нейронную сеть для оценки возможных действий. Для обучения сети использовался тот же подход с подкреплением (Reinforcement Learning). И сеть также обучалась самостоятельно, проводя тысячи партий против самой себя и получая «вознаграждения» за действия, приводящие к выигрышу.
Конечно, с момента появления TD-Gammon наука ушла далеко вперёд. Поэтому в распоряжении Deep Mind были более продвинутые технологии, чем у Джеральда Тезауро в 1995 году. В AlphaGo применили две очень сложные по своему внутреннему устройству нейросети и намного более совершенные методы их обучения (глубокое обучение). Но общие идеи построения программ были очень похожи.
Одна нейронная сеть AlphaGo, названная «стратегической» сетью (policy network), предсказывает следующий ход и используется для сужения поиска, чтобы рассматривать только те ходы, которые с наибольшей вероятностью приведут к выигрышу. Другая нейронная сеть, названная «оценочной» (value network), затем используется для уменьшения глубины дерева поиска — оценки вероятности победы в каждой позиции вместо поиска до конца игры.
Алгоритм поиска AlphaGo похож на мышление человека. В отличие от Deep Blue, который перебирал миллионы позиций, AlphaGo прогнозирует развитие ситуации, словно предвосхищая оставшуюся часть игры в своём нейросетевом «воображении». Стратегическая сеть предлагает варианты ходов, а оценочная сеть проницательно определяет качество каждого из них и выбирает самый перспективный. Некоторые эксперты по ИИ назвали этот метод «цифровой интуицией».
В 2015 году AlphaGo выиграла у трёхкратного чемпиона Европы Фань Хуэя со счётом 5:0. А в 2016 году прошёл эпичный матч программы против профессионала высшего ранга (величайшего игрока в го, выигравшего 18 международных титулов) Ли Седоля, завершившийся победой нейросети со счётом 4:1.
Ли Седоль играет против AlphaGo в марте 2016 года
Фото: Handout / Getty ImagesИ вновь эксперты, как и в истории с TD-Gammon, были поражены игрой программы. Энди Джексон, вице-президент Американской ассоциации го, назвал AlphaGo «чем-то вроде компьютеризированного афериста».
Нейросеть, оставаясь в рамках правил игры, раз за разом находила нестандартные ходы, ведущие к победе. Многие решения нейронной сети эксперты, комментировавшие матч, поначалу называли ошибками, но потом убеждались, что эти «ошибки» вели программу к победе и были частью успешной стратегии.
«Очевидно, что AlphaGo отличается прежде всего тем, что она играет не так, как играет человек. Всё совершенно не то, к чему я привык, и мне было трудно к этому приспособиться…
Вера в человеческое творчество и наши традиционные знания об игре го были поставлены под сомнение моим опытом игры против компьютера. И я понимаю, что мне есть над чем поработать в этом направлении…»
Ли Седоль,
профессиональный игрок в го (цитата)
Проигравший нейросети за год до того Фань Хуэй признался журналистам, что благодаря матчу против нейросети он стал лучше видеть элементы игры, которых не замечал ранее. Пересмотрев свои представления о го, эксперт изменил манеру игры и сумел улучшить собственный рейтинг на 300 позиций.
А одна из сильнейших женщин — игроков в го Чо Хе Ён, наблюдая за действиями компьютера, эмоционально заявила, что хотела бы учиться у AlphaGo.
«Я люблю AlphaGo! Я хочу учиться у неё и извлечь уроки из её игры! Кажется, что AlphaGo знает всё!»
Чо Хе Ён,
профессиональный игрок в го (цитата)
Несмотря на то, что Ли Седоль сумел выиграть одну партию, независимые комментаторы сошлись во мнении, что машина полностью переиграла человека. Некоторые ходы, сделанные AlphaGo, противоречили классической теории го, но доказали свою эффективность в матче против Ли Седоля. Сегодня профессионалы активно используют эти находки нейросети в своих партиях.
Цифровая интуиция, сформированная нейросетями в процессе обучения с подкреплением, позволила им уверенно обыгрывать людей даже в самые сложные настолки. Это достижение отправило в утиль силовые подходы на основе перебора вариантов, применявшиеся успешными шахматными компьютерами предыдущих поколений.
Приобретая навыки в процессе игры против самих себя, новые системы искусственного интеллекта усвоили неожиданно эффективные способы оценки игровых ситуаций. Теперь у компьютеров есть интуиция, которая работает лучше человеческой.
Наблюдая за действиями машин, профессионалы смогут узнать много нового и интересного о тех играх, которым они посвятили жизнь. Пришло время не только учить ИИ, но и учиться у него.
Научитесь: Философия искусственного интеллекта
Узнать больше
<!DOCTYPE html>
<html class="l-html" lang="ru">
<head>
<script>
mindbox = window.mindbox || function() { mindbox.queue.push(arguments); };
mindbox.queue = mindbox.queue || [];
mindbox('create', {
endpointId: 'skillbox.skillboxMediaWebsite'
});
</script>
<script src="https://api.s.mindbox.ru/scripts/v1/tracker.js" async></script>
<script>window.yaContextCb = window.yaContextCb || []</script>
<script src="https://yandex.ru/ads/system/context.js" async></script>
<!-- Google Tag Manager -->
<script async data-skip-moving="true" type="text/javascript">
/** Google Tagmanager */
;(function (w, d, s, l, i) {
w[l] = w[l] || [];
w[l].push({
'gtm.start':
new Date().getTime(), event: 'gtm.js'
});
var f = d.getElementsByTagName(s)[0],
j = d.createElement(s), dl = l != 'dataLayer' ? '&l=' + l : '';
j.async = true;
j.src = 'https://www.googletagmanager.com/gtm.js?id=' + i + dl;
f.parentNode.insertBefore(j, f);
})(window, document, 'script', 'dataLayer', 'GTM-NLCGQ25');
window.dataLayer = window.dataLayer || [];
function gtag() {
window.dataLayer.push(arguments);
}
gtag('js', new Date());
gtag('config', 'GTM-NLCGQ25');
</script>
<!-- End Google Tag Manager -->
<!-- Retail Rocket -->
<script type="text/javascript">
var rrPartnerId = "6048a0d097a52514f050731f";
var rrApi = {};
var rrApiOnReady = rrApiOnReady || [];
rrApi.addToBasket = rrApi.order = rrApi.categoryView = rrApi.view =
rrApi.recomMouseDown = rrApi.recomAddToCart = function() {};
(function(d) {
var ref = d.getElementsByTagName('script')[0];
var apiJs, apiJsId = 'rrApi-jssdk';
if (d.getElementById(apiJsId)) return;
apiJs = d.createElement('script');
apiJs.id = apiJsId;
apiJs.async = true;
apiJs.src = "//cdn.retailrocket.ru/content/javascript/tracking.js";
ref.parentNode.insertBefore(apiJs, ref);
}(document));
</script>
<!-- End Retail Rocket -->
<meta charset="UTF-8"/>
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"/>
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge"/>
<meta name="google-site-verification" content="UA-kf725UpqwkHenFmDQ05SW115fL9UdD9uXiFy-ibQ"/>
<meta name="robots" content="index, follow"/>
<link rel="dns-prefetch" href="//fonts.googleapis.com">
<link rel="shortcut icon" href="/favicon.ico">
<link rel="canonical" href="https://skillbox.ru/media/code/chiterstvo-ii-v-kultovykh-nastolkakh-kak-neyroseti-nauchilis-obygryvat-lyudey-na-intuitsii/">
<link rel="preload" href="https://marketplace.canva.com/EAD2962NKnQ/2/0/1600w/canva-rainbow-gradient-pink-and-purple-zoom-virtual-background-_Tcjok-d9b4.jpg" as="image" />
<link rel="preload" href="https://via.placeholder.com/1170x250/92c952" as="image" />
<link rel="preload" href="https://via.placeholder.com/768x250/40E0D0" as="image" />
<link rel="preload" href="https://via.placeholder.com/375x250/ffbcee" as="image" />
<title>Как ИИ обманывает людей в настольные игры / Skillbox Media</title>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />
<meta name="keywords" content="ии, настольные игры, нейросети, нарды, шахматы, крестики нолики, alphago" />
<meta name="description" content="Нейросети сначала научились играть в нарды, шахматы и крестики-нолики, а позже AlphaGo переиграла чемпиона по игре в го." />
<link href="/bitrix/cache/css/s1/media/kernel_main/kernel_main_v1.css?177096852510536" type="text/css" rel="stylesheet" />
<link href="/bitrix/js/ui/fonts/opensans/ui.font.opensans.css?16341171742599" type="text/css" rel="stylesheet" />
<link href="/bitrix/js/main/popup/dist/main.popup.bundle.css?163411696226345" type="text/css" rel="stylesheet" />
<link href="//cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/Swiper/4.5.1/css/swiper.min.css" type="text/css" rel="stylesheet" />
<link href="/bitrix/cache/css/s1/media/page_a1ad23d5ae1fea4c6ac7c690c80a4763/page_a1ad23d5ae1fea4c6ac7c690c80a4763_v1.css?1771490810746236" type="text/css" rel="stylesheet" />
<link href="/bitrix/cache/css/s1/media/template_176a7c2453ad8025fa7d27f65ba6a4b1/template_176a7c2453ad8025fa7d27f65ba6a4b1_v1.css?1771490810442835" type="text/css" data-template-style="true" rel="stylesheet" />
<script type="text/javascript">if(!window.BX)window.BX={};if(!window.BX.message)window.BX.message=function(mess){if(typeof mess==='object'){for(let i in mess) {BX.message[i]=mess[i];} return true;}};</script>
<script type="text/javascript">(window.BX||top.BX).message({'JS_CORE_LOADING':'Загрузка...','JS_CORE_NO_DATA':'- Нет данных -','JS_CORE_WINDOW_CLOSE':'Закрыть','JS_CORE_WINDOW_EXPAND':'Развернуть','JS_CORE_WINDOW_NARROW':'Свернуть в окно','JS_CORE_WINDOW_SAVE':'Сохранить','JS_CORE_WINDOW_CANCEL':'Отменить','JS_CORE_WINDOW_CONTINUE':'Продолжить','JS_CORE_H':'ч','JS_CORE_M':'м','JS_CORE_S':'с','JSADM_AI_HIDE_EXTRA':'Скрыть лишние','JSADM_AI_ALL_NOTIF':'Показать все','JSADM_AUTH_REQ':'Требуется авторизация!','JS_CORE_WINDOW_AUTH':'Войти','JS_CORE_IMAGE_FULL':'Полный размер'});</script>
<script type="text/javascript" src="/bitrix/js/main/core/core.js?1634117028565340"></script>
<script>BX.setJSList(['/bitrix/js/main/core/core_ajax.js','/bitrix/js/main/core/core_promise.js','/bitrix/js/main/polyfill/promise/js/promise.js','/bitrix/js/main/loadext/loadext.js','/bitrix/js/main/loadext/extension.js','/bitrix/js/main/polyfill/promise/js/promise.js','/bitrix/js/main/polyfill/find/js/find.js','/bitrix/js/main/polyfill/includes/js/includes.js','/bitrix/js/main/polyfill/matches/js/matches.js','/bitrix/js/ui/polyfill/closest/js/closest.js','/bitrix/js/main/polyfill/fill/main.polyfill.fill.js','/bitrix/js/main/polyfill/find/js/find.js','/bitrix/js/main/polyfill/matches/js/matches.js','/bitrix/js/main/polyfill/core/dist/polyfill.bundle.js','/bitrix/js/main/core/core.js','/bitrix/js/main/polyfill/intersectionobserver/js/intersectionobserver.js','/bitrix/js/main/lazyload/dist/lazyload.bundle.js','/bitrix/js/main/polyfill/core/dist/polyfill.bundle.js','/bitrix/js/main/parambag/dist/parambag.bundle.js']);
BX.setCSSList(['/bitrix/js/main/lazyload/dist/lazyload.bundle.css','/bitrix/js/main/parambag/dist/parambag.bundle.css']);</script>
<script type="text/javascript">(window.BX||top.BX).message({'AMPM_MODE':false});(window.BX||top.BX).message({'MONTH_1':'Январь','MONTH_2':'Февраль','MONTH_3':'Март','MONTH_4':'Апрель','MONTH_5':'Май','MONTH_6':'Июнь','MONTH_7':'Июль','MONTH_8':'Август','MONTH_9':'Сентябрь','MONTH_10':'Октябрь','MONTH_11':'Ноябрь','MONTH_12':'Декабрь','MONTH_1_S':'января','MONTH_2_S':'февраля','MONTH_3_S':'марта','MONTH_4_S':'апреля','MONTH_5_S':'мая','MONTH_6_S':'июня','MONTH_7_S':'июля','MONTH_8_S':'августа','MONTH_9_S':'сентября','MONTH_10_S':'октября','MONTH_11_S':'ноября','MONTH_12_S':'декабря','MON_1':'янв','MON_2':'фев','MON_3':'мар','MON_4':'апр','MON_5':'май','MON_6':'июн','MON_7':'июл','MON_8':'авг','MON_9':'сен','MON_10':'окт','MON_11':'ноя','MON_12':'дек','DAY_OF_WEEK_0':'Воскресенье','DAY_OF_WEEK_1':'Понедельник','DAY_OF_WEEK_2':'Вторник','DAY_OF_WEEK_3':'Среда','DAY_OF_WEEK_4':'Четверг','DAY_OF_WEEK_5':'Пятница','DAY_OF_WEEK_6':'Суббота','DOW_0':'Вс','DOW_1':'Пн','DOW_2':'Вт','DOW_3':'Ср','DOW_4':'Чт','DOW_5':'Пт','DOW_6':'Сб','FD_SECOND_AGO_0':'#VALUE# секунд назад','FD_SECOND_AGO_1':'#VALUE# секунду назад','FD_SECOND_AGO_10_20':'#VALUE# секунд назад','FD_SECOND_AGO_MOD_1':'#VALUE# секунду назад','FD_SECOND_AGO_MOD_2_4':'#VALUE# секунды назад','FD_SECOND_AGO_MOD_OTHER':'#VALUE# секунд назад','FD_SECOND_DIFF_0':'#VALUE# секунд','FD_SECOND_DIFF_1':'#VALUE# секунда','FD_SECOND_DIFF_10_20':'#VALUE# секунд','FD_SECOND_DIFF_MOD_1':'#VALUE# секунда','FD_SECOND_DIFF_MOD_2_4':'#VALUE# секунды','FD_SECOND_DIFF_MOD_OTHER':'#VALUE# секунд','FD_SECOND_SHORT':'#VALUE#с','FD_MINUTE_AGO_0':'#VALUE# минут назад','FD_MINUTE_AGO_1':'#VALUE# минуту назад','FD_MINUTE_AGO_10_20':'#VALUE# минут назад','FD_MINUTE_AGO_MOD_1':'#VALUE# минуту назад','FD_MINUTE_AGO_MOD_2_4':'#VALUE# минуты назад','FD_MINUTE_AGO_MOD_OTHER':'#VALUE# минут назад','FD_MINUTE_DIFF_0':'#VALUE# минут','FD_MINUTE_DIFF_1':'#VALUE# минута','FD_MINUTE_DIFF_10_20':'#VALUE# минут','FD_MINUTE_DIFF_MOD_1':'#VALUE# минута','FD_MINUTE_DIFF_MOD_2_4':'#VALUE# минуты','FD_MINUTE_DIFF_MOD_OTHER':'#VALUE# минут','FD_MINUTE_0':'#VALUE# минут','FD_MINUTE_1':'#VALUE# минуту','FD_MINUTE_10_20':'#VALUE# минут','FD_MINUTE_MOD_1':'#VALUE# минуту','FD_MINUTE_MOD_2_4':'#VALUE# минуты','FD_MINUTE_MOD_OTHER':'#VALUE# минут','FD_MINUTE_SHORT':'#VALUE#мин','FD_HOUR_AGO_0':'#VALUE# часов назад','FD_HOUR_AGO_1':'#VALUE# час назад','FD_HOUR_AGO_10_20':'#VALUE# часов назад','FD_HOUR_AGO_MOD_1':'#VALUE# час назад','FD_HOUR_AGO_MOD_2_4':'#VALUE# часа назад','FD_HOUR_AGO_MOD_OTHER':'#VALUE# часов назад','FD_HOUR_DIFF_0':'#VALUE# часов','FD_HOUR_DIFF_1':'#VALUE# час','FD_HOUR_DIFF_10_20':'#VALUE# часов','FD_HOUR_DIFF_MOD_1':'#VALUE# час','FD_HOUR_DIFF_MOD_2_4':'#VALUE# часа','FD_HOUR_DIFF_MOD_OTHER':'#VALUE# часов','FD_HOUR_SHORT':'#VALUE#ч','FD_YESTERDAY':'вчера','FD_TODAY':'сегодня','FD_TOMORROW':'завтра','FD_DAY_AGO_0':'#VALUE# дней назад','FD_DAY_AGO_1':'#VALUE# день назад','FD_DAY_AGO_10_20':'#VALUE# дней назад','FD_DAY_AGO_MOD_1':'#VALUE# день назад','FD_DAY_AGO_MOD_2_4':'#VALUE# дня назад','FD_DAY_AGO_MOD_OTHER':'#VALUE# дней назад','FD_DAY_DIFF_0':'#VALUE# дней','FD_DAY_DIFF_1':'#VALUE# день','FD_DAY_DIFF_10_20':'#VALUE# дней','FD_DAY_DIFF_MOD_1':'#VALUE# день','FD_DAY_DIFF_MOD_2_4':'#VALUE# дня','FD_DAY_DIFF_MOD_OTHER':'#VALUE# дней','FD_DAY_AT_TIME':'#DAY# в #TIME#','FD_DAY_SHORT':'#VALUE#д','FD_MONTH_AGO_0':'#VALUE# месяцев назад','FD_MONTH_AGO_1':'#VALUE# месяц назад','FD_MONTH_AGO_10_20':'#VALUE# месяцев назад','FD_MONTH_AGO_MOD_1':'#VALUE# месяц назад','FD_MONTH_AGO_MOD_2_4':'#VALUE# месяца назад','FD_MONTH_AGO_MOD_OTHER':'#VALUE# месяцев назад','FD_MONTH_DIFF_0':'#VALUE# месяцев','FD_MONTH_DIFF_1':'#VALUE# месяц','FD_MONTH_DIFF_10_20':'#VALUE# месяцев','FD_MONTH_DIFF_MOD_1':'#VALUE# месяц','FD_MONTH_DIFF_MOD_2_4':'#VALUE# месяца','FD_MONTH_DIFF_MOD_OTHER':'#VALUE# месяцев','FD_MONTH_SHORT':'#VALUE#мес','FD_YEARS_AGO_0':'#VALUE# лет назад','FD_YEARS_AGO_1':'#VALUE# год назад','FD_YEARS_AGO_10_20':'#VALUE# лет назад','FD_YEARS_AGO_MOD_1':'#VALUE# год назад','FD_YEARS_AGO_MOD_2_4':'#VALUE# года назад','FD_YEARS_AGO_MOD_OTHER':'#VALUE# лет назад','FD_YEARS_DIFF_0':'#VALUE# лет','FD_YEARS_DIFF_1':'#VALUE# год','FD_YEARS_DIFF_10_20':'#VALUE# лет','FD_YEARS_DIFF_MOD_1':'#VALUE# год','FD_YEARS_DIFF_MOD_2_4':'#VALUE# года','FD_YEARS_DIFF_MOD_OTHER':'#VALUE# лет','FD_YEARS_SHORT_0':'#VALUE#л','FD_YEARS_SHORT_1':'#VALUE#г','FD_YEARS_SHORT_10_20':'#VALUE#л','FD_YEARS_SHORT_MOD_1':'#VALUE#г','FD_YEARS_SHORT_MOD_2_4':'#VALUE#г','FD_YEARS_SHORT_MOD_OTHER':'#VALUE#л','CAL_BUTTON':'Выбрать','CAL_TIME_SET':'Установить время','CAL_TIME':'Время','FD_LAST_SEEN_TOMORROW':'завтра в #TIME#','FD_LAST_SEEN_NOW':'только что','FD_LAST_SEEN_TODAY':'сегодня в #TIME#','FD_LAST_SEEN_YESTERDAY':'вчера в #TIME#','FD_LAST_SEEN_MORE_YEAR':'более года назад'});</script>
<script type="text/javascript">(window.BX||top.BX).message({'WEEK_START':'1'});</script>
<script type="text/javascript">(window.BX||top.BX).message({'LANGUAGE_ID':'ru','FORMAT_DATE':'DD.MM.YYYY','FORMAT_DATETIME':'DD.MM.YYYY HH:MI:SS','COOKIE_PREFIX':'BITRIX_SM','SERVER_TZ_OFFSET':'10800','UTF_MODE':'Y','SITE_ID':'s1','SITE_DIR':'/','USER_ID':'','SERVER_TIME':'1771655623','USER_TZ_OFFSET':'0','USER_TZ_AUTO':'Y','bitrix_sessid':'a7c946106a67bdc2cdeb4461290aa442'});</script>
<script type="text/javascript" src="/bitrix/js/main/date/main.date.js?159955296434530"></script>
<script type="text/javascript" src="/bitrix/js/main/popup/dist/main.popup.bundle.js?1634116962109107"></script>
<script type="text/javascript" src="/bitrix/js/main/core/core_date.js?163411653136080"></script>
<script type="text/javascript" src="/bitrix/js/ui/vue/vue2/prod/dist/vue.bundle.js?1635848017173206"></script>
<script type="text/javascript" src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/Swiper/4.5.1/js/swiper.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="//cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/fingerprintjs2/2.1.0/fingerprint2.min.js"></script>
<script type="text/javascript">BX.setCSSList(['/bitrix/js/main/core/css/core_date.css','/setka/css/setka_skillbox.css','/local/templates/.default/components/bitrix/news.detail/article/style.css','/static/css/newarticle.css','/local/templates/media/libs/jquery.formstyler.css','/local/templates/media/fonts/graphik-font/stylesheet.css','/static/css/main.css','/local/templates/media/template_styles.css']);</script>
<script src="https://cdn.skillbox.pro/frontend-libs/promo-banner/5.10.1/banner-plugin.min.js"></script>
<script type="text/javascript" async src="https://relap.io/api/v6/head.js?token=sI73Ph6a5BnkqK2o"></script>
<meta property="og:title" content="Читерство ИИ в культовых настолках: как нейросети научились обыгрывать людей на интуиции" />
<meta property="og:description" content="Как нейросеть из 1990-х подарила компьютерам цифровую интуицию, обыграла всех в нарды и стала прообразом AlphaGo, разгромившей чемпионов по игре в го." />
<meta property="og:url" content="https://skillbox.ru/media/code/chiterstvo-ii-v-kultovykh-nastolkakh-kak-neyroseti-nauchilis-obygryvat-lyudey-na-intuitsii/" />
<meta property="og:type" content="article" />
<meta property="og:site_name" content="skillbox.ru" />
<meta property="og:locale" content="ru_RU" />
<meta property="og:image" content="https://248006.selcdn.ru/main/iblock/a7e/a7e4ba755188f515c191696b8ce29935/bb1a795bbf8c03601f5b679327ab3073.jpg" />
<meta name="relap-image" content="https://248006.selcdn.ru/main/iblock/a7e/a7e4ba755188f515c191696b8ce29935/bb1a795bbf8c03601f5b679327ab3073.jpg" />
<meta property="og:image:width" content="600" />
<meta property="og:image:height" content="315" />
<meta property="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta property="twitter:image" content="https://248006.selcdn.ru/main/iblock/a7e/a7e4ba755188f515c191696b8ce29935/bb1a795bbf8c03601f5b679327ab3073.jpg" />
<meta property="vk:image" content="https://248006.selcdn.ru/main/iblock/569/5699d285f6fddc6ecbdcb82517312e14/7304c67806d161ab5a2e92a03862cc33.jpg" />
<meta property="article:author" content="Александр Цуриков" />
<meta property="article:tag" content="статьи" />
<meta property="article:section" content="Код" />
<script type="text/javascript" src="/static/js/vendor.js?1771489421543641"></script>
<script type="text/javascript" src="/local/assets/js/common.js?177148933727419"></script>
<script type="text/javascript" src="/static/js/main.js?1771489421125222"></script>
<script type="text/javascript" src="/local/templates/media/js/main.js?17714893372418"></script>
<script type="text/javascript" src="/local/components/prmedia/popup.subscribe/templates/.default/script.js?17714893376820"></script>
<script type="text/javascript" src="/local/templates/.default/components/bitrix/news.detail/article/infinity.js?177148933713735"></script>
<script type="text/javascript" src="/local/templates/.default/components/bitrix/news/articles/script.js?1771489337246"></script>
<script type="text/javascript" src="/setka/js/setka_skillbox.js?1771489337106775"></script>
<script type="text/javascript" src="/local/templates/.default/components/bitrix/news.detail/article/script.js?17714893377503"></script>
<script type="text/javascript">var _ba = _ba || []; _ba.push(["aid", "84a6082a990bbac8858fb733b97bed30"]); _ba.push(["host", "skillbox.ru"]); (function() {var ba = document.createElement("script"); ba.type = "text/javascript"; ba.async = true;ba.src = (document.location.protocol == "https:" ? "https://" : "http://") + "bitrix.info/ba.js";var s = document.getElementsByTagName("script")[0];s.parentNode.insertBefore(ba, s);})();</script>
</head>
<body>
<div class="js-sticky-delimiter"></div>
<div class="bx-panel"></div>
<!-- Google Tag Manager (noscript) -->
<noscript>
<iframe src="https://www.googletagmanager.com/ns.html?id=GTM-NLCGQ25" height="0" width="0"
style="display:none;visibility:hidden"></iframe>
</noscript>
<!-- End Google Tag Manager (noscript) -->
<svg class="app-svg-visually-hidden" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">
<defs>
<path id="def-arrow-down-a" d="M223 20813l4 5 4-5z"/>
<path id="def-arrow-a" d="M1044.6 803.2a.81.81 0 01-.5.18.8.8 0 01-.8-.8v-3.24c-2.97.1-5.17.88-6.52 2.3a4.86 4.86 0 00-1.39 3.29.8.8 0 01-.75.83h-.04a.79.79 0 01-.79-.74c-.22-3.78.69-6.76 2.69-8.84a10.76 10.76 0 016.81-3.07v-3.3a.8.8 0 011.29-.63l7.91 6.39a.8.8 0 010 1.25zm.3-11.73v2.42a.5.5 0 01-.03.1.8.8 0 01-.05.21.78.78 0 01-.47.42.67.67 0 01-.25.05h-.01c-.06 0-3.93-.04-6.46 2.62-.8.85-1.4 1.87-1.74 2.99 1.79-1.7 4.55-2.57 8.21-2.57.44 0 .8.36.8.8v2.4l5.85-4.72z"/>
<path id="def-be-a" d="M55.6 29.58h6.12v-1.59H55.6zm.64 5.74s.26-2.23 2.58-2.23c2.32 0 2.26 2.23 2.26 2.23zm-3.23 1.27S52.56 42 58.72 42c0 0 5.26.37 5.26-3.81H61.4s-.09 1.59-2.58 1.59c0 0-2.58.17-2.58-2.55l7.74-.01c-.08-.32.9-6.42-5.16-6.36-5.77.05-5.81 5.73-5.81 5.73zm-10.34 2.8v-4.24H47s1.7.16 1.7 2.24c0 1.76-1.06 1.99-1.7 2zM47 29.61s1.16.06 1.16 1.62-.76 1.64-1.49 1.64h-4v-3.26zm4.33 1.3c0-2.68-1.81-3.91-4.26-3.91H39v15.01h8.07s4.92.15 4.92-4.43c0 0 .22-3.73-2.9-3.73 0 0 2.24-.25 2.24-2.94z"/>
<path id="def-briefcase-a" d="M855 13538c0-1.7 1.3-3 3-3s3 1.3 3 3v7c0 1.7-1.3 3-3 3s-3-1.3-3-3v-7z"/>
<path id="def-comments-a" d="M752 8958l-4 4v-12a1 1 0 011-1h11a1 1 0 011 1v7a1 1 0 01-1 1zm12-6v13l-3.2-4H751l2-2h9v-8h1c1 0 1 .45 1 1z"/>
<path id="def-eaye-a" d="M630 8956.22c0 1.04-3.58 5.21-8 5.21s-8-4.26-8-5.21c0-1.05 3.58-5.22 8-5.22s8 4.17 8 5.22zm-5 0h-3v-3.13a3.13 3.13 0 100 6.26 3.07 3.07 0 003-3.13z"/>
<path id="def-file-a" d="M493 9457a2 2 0 01-1.98-2v-16a2 2 0 011.98-2h19.82c1.13 0 2.07.87 2.15 2v16a2.15 2.15 0 01-2.15 2zm0-18v8.83l5.3-4.59a.98.98 0 011.35.05l5.34 5.39 3.27-2.48a.98.98 0 011.36.16l3.35 4.07V9439zm19.97 14.55l-4.27-5.18-3.21 2.43c-.4.3-.95.26-1.3-.09l-5.3-5.35-5.9 5.1v4.54h19.98zm-6.1-10.55a1.98 1.98 0 113.97.04 1.98 1.98 0 01-3.97-.04z"/>
<path id="def-gplus-a" d="M466 10169a4 4 0 013.87-3.99 4.14 4.14 0 012.93.99c-.33.36-.67.71-1.03 1.04-.72-.42-1.58-.75-2.41-.46a2.52 2.52 0 00-1.67 3.23c.41 1.35 2.09 2.1 3.4 1.52a2.22 2.22 0 001.33-1.51c-.78-.01-1.56 0-2.34-.03v-1.36h3.9a4.45 4.45 0 01-.83 3.2c-1 1.28-2.88 1.66-4.4 1.16a4 4 0 01-2.75-3.79z"/><path id="def-gplus-b" d="M476.34 10166h1.32l.01 1.33H479v1.33l-1.33.01v1.33h-1.33l-.01-1.33H475v-1.33l1.33-.01.01-1.33z"/>
<path id="def-inst-a" d="M1480.93 332c-3.5 0-3.95.02-5.32.07-1.37.07-2.3.28-3.14.6-.84.34-1.57.77-2.28 1.5a6.36 6.36 0 00-1.5 2.28 9.84 9.84 0 00-.6 3.14c-.07 1.37-.07 1.82-.07 5.32s.02 3.96.07 5.32c.07 1.37.28 2.31.6 3.14.34.85.77 1.58 1.5 2.29a6.51 6.51 0 002.28 1.5c.82.3 1.77.53 3.14.6 1.37.07 1.82.07 5.32.07s3.96-.02 5.32-.07a9.48 9.48 0 003.14-.6 6.14 6.14 0 002.29-1.5 6.36 6.36 0 001.5-2.29c.3-.81.53-1.77.6-3.14.07-1.36.07-1.82.07-5.32s-.02-3.95-.07-5.32a9.48 9.48 0 00-.6-3.14 6.14 6.14 0 00-1.5-2.28 6.36 6.36 0 00-2.29-1.5 9.84 9.84 0 00-3.14-.6c-1.38-.05-1.82-.07-5.32-.07zm0 2.32c3.45 0 3.85.02 5.22.07 1.27.05 1.94.26 2.4.45.6.25 1.03.52 1.48.97.45.45.73.89.97 1.5.18.44.39 1.14.45 2.39.07 1.37.07 1.76.07 5.21s-.01 3.85-.07 5.22a6.55 6.55 0 01-.45 2.4c-.24.6-.52 1.03-.97 1.48-.45.45-.88.73-1.49.97-.45.18-1.14.39-2.39.45-1.37.07-1.77.07-5.22.07-3.45 0-3.84-.01-5.21-.07a6.55 6.55 0 01-2.4-.45 4.11 4.11 0 01-1.49-.97 4.11 4.11 0 01-.97-1.49 7.52 7.52 0 01-.45-2.39c-.07-1.37-.07-1.77-.07-5.22 0-3.45.02-3.84.07-5.21.05-1.27.26-1.95.45-2.4.25-.6.52-1.04.97-1.49.45-.45.89-.72 1.5-.97a7.52 7.52 0 012.39-.45c1.35-.05 1.76-.07 5.21-.07z"/><path id="def-inst-b" d="M1480.93 349.2a4.3 4.3 0 110-8.59 4.3 4.3 0 010 8.6zm0-10.93a6.62 6.62 0 100 13.24 6.62 6.62 0 000-13.24z"/><path id="def-inst-c" d="M1486.27 338.01a1.54 1.54 0 113.09 0 1.54 1.54 0 01-3.09 0z"/>
<path id="def-like-down-a" d="M1004.33 543.66c-1.1 0-2.45-.86-2.61-3.31-.05-1.41.11-2.82.48-4.19h-2.96c-2.15 0-3.42-1.35-3.42-2.67 0-.39.05-.77.17-1.13a2.4 2.4 0 01-.99-2.03 2.35 2.35 0 011.02-2.05c-.12-.34-.18-.7-.17-1.06.86-.6 1.2-1.7.86-2.7 0-2.52 3.45-2.52 4.57-2.52h2.85c1.3.06 2.56.4 3.71 1 .67.36 1.41.6 2.18.67h3.23c.25 0 .5.11.65.31.12.14 1.1 1.47 1.1 4.69.03 1.8-.28 3.6-.9 5.31a.83.83 0 01-.67.5c-.03 0-3.27.4-4.85 1.98a10.32 10.32 0 00-2.8 5.94 1.4 1.4 0 01-1.45 1.26zm-6.84-10.17c0 .34.52 1 1.75 1h4.06a.83.83 0 01.8 1.1c-.5 1.5-.73 3.07-.72 4.65.08 1.1.44 1.6.79 1.72a11.94 11.94 0 013.23-6.67c1.57-1.58 4.2-2.18 5.32-2.38.41-1.37.62-2.8.61-4.24a8.18 8.18 0 00-.56-3.34h-2.75c-1-.07-1.97-.35-2.85-.81a7.53 7.53 0 00-3.04-.85h-2.85c-1.32 0-2.9.15-2.9.85-.02.11.02.22.09.3a.73.73 0 01.75.77.92.92 0 01-.85.87.85.85 0 00-.85.77c-.05.22.01.44.17.6.42.07.71.45.67.88a.87.87 0 01-.86.77.77.77 0 00-.83.85.8.8 0 00.87.85c.46.01.82.4.81.85 0 .43-.33.78-.76.8-.09.21-.12.44-.1.66z"/>
<path id="def-like-up-a" d="M944.67 520c1.1 0 2.45.87 2.61 3.32.05 1.4-.11 2.82-.48 4.18h2.96c2.15 0 3.42 1.36 3.42 2.67 0 .39-.05.77-.17 1.14a2.4 2.4 0 01.99 2.02c.04.81-.35 1.59-1.02 2.05.12.34.18.7.17 1.07-.86.6-1.2 1.7-.86 2.69 0 2.52-3.45 2.52-4.57 2.52h-2.85a8.94 8.94 0 01-3.71-.99 5.67 5.67 0 00-2.18-.67h-3.23a.83.83 0 01-.65-.32c-.12-.14-1.1-1.47-1.1-4.68-.03-1.81.28-3.62.9-5.32a.83.83 0 01.67-.5c.03 0 3.27-.4 4.85-1.98a10.32 10.32 0 002.8-5.93 1.4 1.4 0 011.45-1.27zm6.84 10.17c0-.34-.52-1-1.75-1h-4.06a.83.83 0 01-.8-1.1c.5-1.5.73-3.07.72-4.65-.08-1.1-.44-1.6-.79-1.72a11.94 11.94 0 01-3.23 6.67c-1.57 1.58-4.2 2.19-5.32 2.38a14.38 14.38 0 00-.61 4.25 8.18 8.18 0 00.56 3.33h2.75c1 .07 1.97.35 2.85.82.94.49 1.98.78 3.04.85h2.85c1.32 0 2.9-.15 2.9-.86a.35.35 0 00-.09-.3.73.73 0 01-.75-.77.92.92 0 01.85-.87c.44 0 .81-.33.85-.77a.65.65 0 00-.17-.6.81.81 0 01-.67-.87.87.87 0 01.86-.78.77.77 0 00.83-.85.8.8 0 00-.87-.85.83.83 0 01-.81-.85c0-.43.33-.78.76-.8.09-.21.12-.43.1-.66z"/>
<path id="def-like-a" d="M701.32 8960.32a.95.95 0 01-.95.95h-5.72c-.96 0-1.92-.95-2.87-.95h-.95v-6.68c.04-.6.4-1.12.95-1.36a4.78 4.78 0 002.87-4.37v-.96a.95.95 0 01.95-.95h.95c.53 0 .95.43.95.95v5.73h3.82a.9.9 0 01.96.96zm-14.31.95v-9.54h1.9a.96.96 0 01.97.95v7.64a.96.96 0 01-.96.95zm.99-8.3a.48.48 0 10.88.38.48.48 0 00-.88-.38z"/>
<path id="def-link-a" d="M626.02 1163.93l-.02 15.99 13.02.01v-4a.86.86 0 01.24-.68.9.9 0 01.66-.28 1 1 0 011 1v4.95a1 1 0 01-.29.7 1 1 0 01-.71.29H625a1 1 0 01-.71-.29 1 1 0 01-.29-.7V1163a1 1 0 011-1h3.95a1 1 0 011 1 .89.89 0 01-.93.93z"/><path id="def-link-b" d="M641.95 1171a1 1 0 01-1-1v-5.59l-9.25 9.3a.99.99 0 01-1.41-.01.99.99 0 01.01-1.41l9.24-9.29h-5.56a1 1 0 01-1-1 1 1 0 011-1h7.97a1 1 0 011 1v8a1 1 0 01-1 1z"/>
<path id="def-mail-a" d="M1058 261c0-.6-.4-1-1-1h-14c-.6 0-1 .4-1 1l8 6.5z"/><path id="def-mail-b" d="M1042 262.5v8.5c0 .6.4 1 1 1h14c.6 0 1-.4 1-1v-8.5l-8 6.5z"/>
<path id="def-outside-a" d="M1204.24 9231.16h-10.05c-.92 0-1.67-.75-1.67-1.68v-4.2c0-.46.38-.84.84-.84a.81.81 0 01.8.84v4.2h10.08v-16.8h-10.08v4.2a.81.81 0 01-.8.84.84.84 0 01-.84-.84v-4.2c0-.93.75-1.68 1.67-1.68h10.05c.92 0 1.67.75 1.67 1.68v16.8c0 .93-.75 1.68-1.67 1.68zm-15.56-10.92h11.37a.84.84 0 110 1.68h-11.36l1.91 1.92a.84.84 0 11-1.18 1.2l-3.35-3.36a.86.86 0 01-.24-.6v-.02a.83.83 0 01.24-.58l3.35-3.36a.83.83 0 011.18 0c.33.33.33.87 0 1.2z"/>
<path id="def-pencil-a" d="M1190.84 9818.68a.64.64 0 01-.19.13l-.07.06-4.42 1.82c-.1.05-.21.07-.32.07a.83.83 0 01-.77-1.15l1.84-4.4v-.02a.38.38 0 01.09-.13l.08-.13v-.01l10.82-10.82-.44-.44-3.56 3.57a.83.83 0 01-1.18-1.18l4.16-4.15a.81.81 0 011.17 0l1.03 1.03 1.86-1.86a.84.84 0 011.17 0l2.58 2.58c.33.32.33.85 0 1.18zm-2.88-1.7l-.58 1.41 1.41-.58zm.88-1.47l1.41 1.4 10.24-10.23-1.4-1.4zm12.69-12.68l-1.27 1.27 1.4 1.4 1.28-1.27z"/>
<path id="def-phone-a" d="M732.62 41c-2.25 0-6.37-2.73-10.24-6.78a33.08 33.08 0 01-5.22-6.96c-1.33-2.53-1.52-4.32-.56-5.31l2.91-2.72c.17-.16.4-.24.63-.23.24.02.46.13.61.32l3.79 4.58c.23.28.28.68.12 1.01l-1.47 3.08 5.24 5.48 2.93-1.54a.83.83 0 01.96.12l4.38 3.96c.17.16.28.38.3.63a.97.97 0 01-.22.67l-2.53 3.02c-.33.34-.81.67-1.63.67zm-14.76-17.78c-.15.21-.25 1.09.83 3.15 1.06 2 2.8 4.32 4.93 6.55 3.87 4.06 7.53 6.25 9 6.25.2 0 .3-.04.33-.08l1.94-2.3-3.27-2.95-2.98 1.56a.84.84 0 01-1.01-.17l-6.12-6.42a.92.92 0 01-.16-1.05l1.48-3.12-2.82-3.42z"/>
<path id="def-plus-a" d="M1223.33 4172.67h-6.66v6.66a.67.67 0 01-1.34 0v-6.66h-6.66a.67.67 0 010-1.34h6.66v-6.66a.67.67 0 011.34 0v6.66h6.66a.67.67 0 010 1.34z"/>
<path id="def-search-a" d="M1092.53 24.87a6.7 6.7 0 10-.05 13.4 6.7 6.7 0 00.05-13.4zm12.1 18.85a.95.95 0 01-1.35 0l-5.4-5.43a8.62 8.62 0 111.35-1.35l5.4 5.43c.37.37.37.98 0 1.35z"/>
<path id="def-shape-a" d="M879 13323h-4a1 1 0 01-1-1v-4a1 1 0 011-1h.85c-1.29-8.14-8.38-15.22-16.85-16.81v.81a1 1 0 01-1 1h-4a1 1 0 01-1-1v-.81c-8.47 1.6-15.56 8.67-16.85 16.81h.85a1 1 0 011 1v4a1 1 0 01-1 1h-4a1 1 0 01-1-1v-4a1 1 0 011-1h1.13c1.03-7.24 6.24-13.76 13.07-17h-6.48a1.98 1.98 0 01-1.72 1.01c-.97 0-1.8-.69-1.98-1.65a2 2 0 011.28-2.23 2 2 0 012.42.87H853v-1a1 1 0 011-1h4a1 1 0 011 1v1h12.27a2.01 2.01 0 110 2h-6.47c6.83 3.24 12.04 9.76 13.07 17H879a1 1 0 011 1v4a1 1 0 01-1 1zm-43-4h-2v2h2zm21-21h-2v2h2zm21 21h-2v2h2zm-22.93-12.51a.52.52 0 01.1-.18l.01-.03.03-.03a1 1 0 01.2-.21l.06-.04c.06-.04.12-.08.19-.1l.04-.02.09-.01.05-.01.16-.03.15.03h.04l.11.01.04.02.19.1.02.02.02.01a.92.92 0 01.24.25l.02.03c.04.05.08.12.1.18l.03.05c.02.07 2.33 7.26 8.51 10.59.26.14.45.39.51.68a.97.97 0 01-.2.82 23.7 23.7 0 00-3.99 8.81 8.02 8.02 0 012.21 5.57 1 1 0 01-1 1h-14a1 1 0 01-1-1 8.02 8.02 0 012.21-5.57 23.66 23.66 0 00-3.99-8.8 1 1 0 01.31-1.51c6.21-3.34 8.49-10.52 8.51-10.59l.03-.04zm.93 20.49a6 6 0 00-5.92 5.02h11.84a6 6 0 00-5.92-5.02zm-4.06-.9a8.17 8.17 0 018.12 0 25.8 25.8 0 013.47-7.78 20.33 20.33 0 01-6.53-6.96v6.93a2 2 0 01-.97 3.73 2.03 2.03 0 01-2.03-2 2 2 0 011-1.7v-6.96a20.33 20.33 0 01-6.53 6.96 25.8 25.8 0 013.47 7.78z"/>
<path id="def-strawberry-a" d="M873.26 13427.96a7.49 7.49 0 01-4.13-1.21 20.45 20.45 0 012.02 8.92c0 10.41-17.26 18.25-28.46 18.25-3.71 0-6.53-.86-8.17-2.48l-.1-.1c-3.9-4.01-2.65-13.97.62-21.78 3.77-9.01 9.53-14.39 15.41-14.39 3.1 0 6.17.68 8.97 1.99a8.12 8.12 0 01-.65-1.24c-1.09-2.7-.53-5.87 1.68-9.44a1 1 0 011.11-.45c.21.06 5.12 1.38 6.8 5.49.8 2.19.7 4.61-.29 6.72 1.25-.51 2.58-.79 3.92-.83 5.12 0 7.74 4.75 8.4 7.26a.97.97 0 01-.45 1.1 12.95 12.95 0 01-6.68 2.19zm-36.36 2.36c-3.42 8.19-3.85 16.84-.97 19.69l.08.09c1.26 1.18 3.62 1.82 6.68 1.82a38.27 38.27 0 0017.26-4.82c3.43-1.92 9.18-5.96 9.18-11.43a18.4 18.4 0 00-18.68-18.5c-5.93 0-10.89 6.79-13.55 13.15zm29.59-18.05c-.97-2.38-3.49-3.6-4.73-4.07-1.52 2.71-1.89 5.05-1.12 6.96.96 2.37 3.48 3.6 4.73 4.08 1.52-2.71 1.89-5.05 1.12-6.97zm5.5 7.13c-1.75.08-3.45.6-4.95 1.51.59 1.54 2.36 5.06 6.22 5.06 1.75-.08 3.45-.6 4.94-1.5-.59-1.55-2.36-5.07-6.21-5.07zm-13.43 13.54h3v3h-3zm-4-5h3v3h-3zm2 13h-3v-3h3zm-7-8h3v3h-3zm0-9h3v3h-3zm2 22h-3v-3h3zm-7-8h3v3h-3zm0-9h3v3h-3zm-5 14h3v3h-3zm0-9h3v3h-3z"/>
<path id="def-telegram-a" d="M823.8 272.93l-4.09 20.05c-.3 1.42-1.16 1.76-2.36 1.1l-6.52-4.77-3.13 3c-.55.47-.75.66-1.27.65-.5 0-.74-.3-1.03-1.1l-2.4-7.29-6.26-1.94c-1.01-.32-1.06-1.66.31-2.05l25.01-9.39c1.14-.52 2.18 0 1.74 1.74zm-17.39 18.55l.6-5.26 11.83-10.54c.31-.36.09-.88-.61-.42l-14.24 8.87z"/>
<path id="def-tm-a" d="M1406.46 346.34l13.28-8.34c.65-.44.86.05.57.39l-11.02 9.91-.57 4.96zm16.84-12.16l-23.32 8.83c-1.27.37-1.24 1.62-.3 1.93l5.84 1.82 2.24 6.86c.28.75.5 1.04.96 1.04.49 0 .67-.18 1.19-.62.58-.55 1.5-1.43 2.92-2.83l6.08 4.49c1.12.62 1.92.3 2.21-1.04l3.8-18.85c.41-1.63-.55-2.12-1.62-1.63z"/>
<path id="def-trash-a" d="M1175 9805h-1.09l-1.8 13.12a2.15 2.15 0 01-2.11 1.88h-8a2.14 2.14 0 01-2.1-1.88l-1.78-13.12H1157a1 1 0 010-2h5v-1a3 3 0 013-3h2a3 3 0 013 3v1h5a1 1 0 010 2zm-7-3a1 1 0 00-1-1h-2a1 1 0 00-1 1v1h4zm-7.87 3l1.75 12.9c.02.05.07.09.12.1h8c.06-.01.1-.05.12-.11l1.78-12.89zm6.87 3h2v6h-2zm-4 0h2v6h-2z"/>
<path id="def-triangle-a" d="M1238 6883l7.22 7.22 7.22-7.22z"/>
<path id="def-user-circle-a" d="M1265.24 30.18a10 10 0 01-2.18 10.9 6.94 6.94 0 00-4.7-4.69 5 5 0 10-4.66.01c-2.24.72-4 2.47-4.72 4.71a10 10 0 1116.26-10.93zm-6.22 1.82a3 3 0 11-6-.01 3 3 0 016 .01zm-8.3 10.48c.4-2.6 2.65-4.5 5.28-4.48 2.73 0 5.1 1.96 5.27 4.37l.03.09a9.9 9.9 0 01-10.57.02zM1256 46a12.01 12.01 0 000-24 12 12 0 100 24z"/>
<path id="def-vb-a" d="M955.45 276.38c.68 3.25.79 6.51-.02 9.76-.14.57-.36 1.11-.58 1.65-.84 2.05-2.5 3.13-4.57 3.73-1.63.48-3.31.69-5 .82-.89.07-2.29.03-3.18.02-.76-.01-.55-.04-1.04.45-.96.97-1.84 1.82-2.76 2.84a28 28 0 01-1.35 1.35v-4.93c0-.25-.07-.4-.3-.5-.26-.1-.5-.24-.75-.34a6.95 6.95 0 01-4.35-4.98 19.93 19.93 0 01-.51-6.16c.07-1.4.26-2.79.64-4.15a6.8 6.8 0 013.48-4.25 13.83 13.83 0 014.79-1.47 25.9 25.9 0 019.8.59 8.9 8.9 0 013.5 1.69 6.59 6.59 0 012.2 3.88zm-12.05-1.52c.54.04 1.07.15 1.6.28 1.98.5 3.52 1.53 4.32 3.43.42.99.63 2.02.7 3.08.02.27.15.42.43.42.27-.01.38-.19.39-.43.02-.21.01-.42.01-.64a7.41 7.41 0 00-1.39-4.12c-1.49-1.96-3.43-2.7-6-2.82-.31-.02-.49.1-.51.42-.01.31.21.36.45.38zm4.39 4.61c.11.4.21.81.26 1.22.03.27-.03.64.42.65.32.01.4-.13.43-.67a4.58 4.58 0 00-.68-2.46c-.96-1.52-2.37-2.16-4.16-2.32-.28-.03-.48.08-.52.37-.05.3.14.44.41.48.55.08 1.08.22 1.6.4a3.32 3.32 0 012.24 2.33zm-2.22-1.46a2.29 2.29 0 00-.89-.22c-.38.03-.58.19-.58.45.01.33.3.33.52.39l.27.06c.72.19 1.13.65 1.27 1.36.03.13.04.27.08.4.06.18.18.31.4.31.21-.01.34-.13.39-.32l.04-.35a2.4 2.4 0 00-1.5-2.08zm4.89 7.94c-.78-.65-1.6-1.25-2.47-1.78-1.02-.62-1.77-.45-2.47.49l-.11.14c-.32.39-.72.54-1.22.4a5.89 5.89 0 01-1.51-.74 6.76 6.76 0 01-2.77-3.19c-.35-.82-.19-1.35.54-1.88l.28-.2c.55-.45.68-.89.37-1.52a9.94 9.94 0 00-2.3-3.05 1.3 1.3 0 00-.97-.36 2.9 2.9 0 00-2.62 2.74c-.01.37.08.78.24 1.17 2.23 5.38 6.16 9.1 11.6 11.36.4.17.82.27 1.25.15a3.75 3.75 0 002.55-2.16c.28-.61.14-1.13-.39-1.57z"/>
<path id="def-ynadex-a" d="M471.93 10326.44h-.59c-.92 0-1.8-.64-1.8-2.24 0-1.67.83-2.35 1.68-2.35h.7v4.59zm.92-5.44h-1.6c-1.55 0-2.87 1.13-2.87 3.33 0 1.32.64 2.3 1.78 2.78l-2.13 3.68c-.07.12 0 .21.1.21h1c.08 0 .14-.03.17-.1l1.93-3.6h.7v3.6c0 .05.04.1.1.1h.86c.08 0 .11-.04.11-.1v-9.77c0-.09-.06-.13-.15-.13z"/>
<path id="def-ytube-a" d="M1343.37 349.72v-9.44l6.27 4.72zm-7.81-14.03a3.54 3.54 0 00-3.56 3.51v11.6a3.54 3.54 0 003.56 3.51h19.88a3.54 3.54 0 003.56-3.5V339.2a3.54 3.54 0 00-3.56-3.51h-19.88z"/>
</defs>
<symbol id="icon-arrow-chevron" viewBox="0 0 9 15"><path d="M7.07.862L0 7.93 7.072 15l1.06-1.06-6.011-6.01L8.13 1.922 7.07.862z"/></symbol>
<symbol id="icon-arrow-down" viewBox="0 0 8 5"><use xlink:href="#def-arrow-down-a" transform="translate(-223 -20813)"/></symbol>
<symbol id="icon-arrow-left" viewBox="0 0 18 12"><path d="M.1 6.3c-.1-.3 0-.6.1-.8l4.3-4.3c.3-.3.7-.3 1 0 .3.3.3.7 0 1l-3 3.1h14.1c.4 0 .7.3.7.7 0 .4-.3.7-.7.7H2.5l3.1 3.1c.3.3.3.8 0 1-.2.2-.3.2-.4.3-.2.1-.5 0-.7-.2L.2 6.6c-.1-.1-.1-.2-.1-.3z"/></symbol>
<symbol id="icon-arrow-menu" viewBox="0 0 10 5"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M0 0l5 5 5-5H0z"/></symbol>
<symbol id="icon-arrow-right" viewBox="0 0 15 12"><path d="M14.19 5.77c.11.26.05.57-.15.78l-4.32 4.33a.72.72 0 01-1.02 0 .72.72 0 010-1.02l3.09-3.1H.69A.72.72 0 010 6.04c0-.38.31-.7.69-.72h11.1L8.7 2.23a.73.73 0 01.33-1.21c.24-.06.51.01.69.19l4.32 4.32a.6.6 0 01.15.24z"/></symbol>
<symbol id="icon-arrow" viewBox="0 0 20 17"><use xlink:href="#def-arrow-a" transform="translate(-1033 -789)"/></symbol>
<symbol id="icon-be" viewBox="0 0 25 16"><use xlink:href="#def-be-a" transform="translate(-39 -27)"/></symbol>
<symbol id="icon-be2-mob" viewBox="0 0 34 34"><path d="M15.426 16.508s1.507-.112 1.507-1.879S15.7 12 14.138 12H9v9.875h5.138s3.137.099 3.137-2.915c0 0 .137-2.452-1.85-2.452zm-4.162-2.753h2.874s.699 0 .699 1.027c0 1.028-.411 1.177-.877 1.177h-2.696v-2.204zm2.742 6.365h-2.742v-2.64h2.874s1.041-.013 1.041 1.357c0 1.142-.761 1.271-1.173 1.283zM23.408 12.582h-4.074v1.216h4.074v-1.216zM21.458 14.513c-3.797 0-3.794 3.793-3.794 3.793s-.26 3.775 3.794 3.775c0 0 3.38.193 3.38-2.626H23.1s.058 1.062-1.584 1.062c0 0-1.737.116-1.737-1.718h5.116s.56-4.286-3.437-4.286zm1.545 2.968h-3.244s.213-1.522 1.738-1.522 1.506 1.522 1.506 1.522z"/></symbol>
<symbol id="icon-be2" viewBox="0 0 56 56"><path d="M27.475 27.946s1.987-.148 1.987-2.479c0-2.33-1.625-3.467-3.685-3.467H19v13.024h6.777s4.137.13 4.137-3.844c0 0 .18-3.234-2.439-3.234zm-5.489-3.631h3.791s.921 0 .921 1.355-.542 1.551-1.156 1.551h-3.556v-2.906zm3.616 8.394h-3.616v-3.48h3.79s1.374-.018 1.374 1.788c0 1.506-1.004 1.677-1.548 1.692zM38.004 22.767H32.63v1.604h5.373v-1.604zM35.432 25.314c-5.009 0-5.004 5.003-5.004 5.003s-.344 4.98 5.004 4.98c0 0 4.456.254 4.456-3.464h-2.292s.077 1.4-2.088 1.4c0 0-2.291.154-2.291-2.266h6.748s.738-5.653-4.533-5.653zm2.037 3.915H33.19s.28-2.008 2.291-2.008c2.013 0 1.987 2.008 1.987 2.008z"/></symbol>
<symbol id="icon-briefcase" viewBox="834 13519 48 44"><path d="M836.5 13563c-1.4 0-2.5-1.2-2.5-2.6v-19.4c0 .6.4 1 1 1h1v18.4c0 .3.2.6.5.6h42.9c.3 0 .5-.3.5-.6v-18.4h1c.6 0 1-.4 1-1s-.4-1-1-1h-1v-10.4c0-.3-.2-.5-.5-.6h-42.9c-.3 0-.5.3-.5.6v10.4h-1c-.6 0-1 .4-1 1v-11.4c0-1.4 1.1-2.5 2.5-2.6H849v1c0 .6.4 1 1 1s1-.4 1-1v-1h14v1c0 .6.4 1 1 1 .3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.4.3-.7v-1h12.5c1.4 0 2.5 1.2 2.5 2.6v30.9c0 1.4-1.1 2.6-2.5 2.6h-43zm18.4-21H836v-2h18.9c.6 0 1 .4 1 1s-.4 1-1 1zm25.1-2v2h-18.9c-.6 0-1-.4-1-1s.4-1 1-1H880zm-13-16.8c0-2.3-1.9-4.2-4.2-4.2h-9.6c-2.3 0-4.2 1.9-4.2 4.2v3.8h2v-3.8c0-1.2 1-2.2 2.2-2.2h9.6c1.2 0 2.2 1 2.2 2.2v3.8h2v-3.8z"/><clipPath id="def-briefcase-b"><use xlink:href="#def-briefcase-a" overflow="visible"/></clipPath><g clip-path="url(#def-briefcase-b)"><path stroke-width="4" stroke-miterlimit="50" d="M855 13538c0-1.7 1.3-3 3-3s3 1.3 3 3v7c0 1.7-1.3 3-3 3s-3-1.3-3-3v-7z"/></g></symbol>
<symbol id="icon-burger" viewBox="0 0 20 14"><g fill-rule="evenodd"><path d="M0 0h20v2H0zM0 6h20v2H0zM0 12h20v2H0z"/></g></symbol>
<symbol id="icon-cancel-circle" viewBox="0 0 24 24"><path d="M12 24a12 12 0 110-24 12 12 0 010 24zm0-22a10 10 0 100 20 10 10 0 000-20zm4.71 13.29L13.41 12l3.3-3.29a1 1 0 00-.02-1.4 1 1 0 00-1.4-.02L12 10.59l-3.29-3.3a1 1 0 00-1.4.02 1 1 0 00-.02 1.4l3.3 3.29-3.3 3.29a1 1 0 00.02 1.4 1 1 0 001.4.02l3.29-3.3 3.29 3.3a1 1 0 001.42 0 1 1 0 000-1.42z"/></symbol>
<symbol id="icon-clip" viewBox="0 0 25 22"><path d="M12.1 21.37a1.02 1.02 0 01-.71-1.73L21.74 9.11a4.19 4.19 0 000-5.87 4.04 4.04 0 00-5.78 0l-12 12.21c-.59.49-.94 1.2-.97 1.97.05.49.28.95.63 1.29.31.35.77.53 1.23.48.74-.17 1.4-.57 1.89-1.15l9.42-9.58a.98.98 0 011.41 0c.39.4.39 1.04 0 1.44l-9.42 9.58A5.3 5.3 0 015.1 21.2a3.37 3.37 0 01-2.89-1.05A4.16 4.16 0 011 17.54a4.62 4.62 0 011.55-3.53l12-12.2a6.03 6.03 0 018.6 0 6.24 6.24 0 010 8.74L12.8 21.07a.98.98 0 01-.7.3z"/></symbol>
<symbol id="icon-clock" viewBox="0 0 24 24"><path d="M0 12a12 12 0 1124 0 12 12 0 01-24 0zm2 0a10 10 0 1020 0 10 10 0 00-20 0zm14 5a1 1 0 00.71-1.71L13 11.59V5a1 1 0 00-1-1 1 1 0 00-1 1v7a1 1 0 00.08.38c.05.12.12.24.21.33l4 4c.19.18.45.29.71.29z"/></symbol>
<symbol id="icon-close-menu" viewBox="0 0 16 16"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M15.636 2.303L13.97.636 8.136 6.469 2.303.636.636 2.303 6.47 8.136.636 13.97l1.667 1.667 5.833-5.833 5.833 5.833 1.667-1.666-5.833-5.834 5.833-5.833z"/></symbol>
<symbol id="icon-close" viewBox="0 0 16 15"><g fill-rule="evenodd"><path d="M1.963.045l13.791 12.86-1.364 1.463L.6 1.508z"/><path d="M14.39.045L.6 12.905l1.364 1.463 13.79-12.86z"/></g></symbol>
<symbol id="icon-comments" viewBox="0 0 16 16"><use xlink:href="#def-comments-a" transform="translate(-748 -8949)"/></symbol>
<symbol id="icon-eaye" viewBox="0 0 16 11"><use xlink:href="#def-eaye-a" transform="translate(-614 -8951)"/></symbol>
<symbol id="icon-fb" viewBox="0 0 13 25"><path d="M8.44 25V13.6h3.83l.58-4.45H8.44V6.31c0-1.28.36-2.16 2.2-2.16H13V.18A29.7 29.7 0 009.57 0c-3.4 0-5.73 2.07-5.73 5.87v3.28H0v4.45h3.84V25z"/></symbol>
<symbol id="icon-fb2-mob" viewBox="0 0 34 34"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M18.415 24.638v-7.131h2.457l.366-2.784h-2.823v-1.776c0-.8.23-1.351 1.411-1.351h1.514v-2.49A21.931 21.931 0 0019.14 9c-2.182 0-3.677 1.295-3.677 3.672v2.051H13v2.784h2.463v7.13h2.952z"/></symbol>
<symbol id="icon-fb2" viewBox="0 0 56 56"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M30.142 38.625V29.22h3.24l.483-3.671H30.14v-2.343c0-1.056.305-1.782 1.862-1.782H34V18.14a28.937 28.937 0 00-2.902-.14c-2.877 0-4.849 1.708-4.849 4.843v2.706H23v3.671h3.25v9.405h3.892z"/></symbol>
<symbol id="icon-file" viewBox="0 0 24 20"><use xlink:href="#def-file-a" transform="translate(-491 -9437)"/></symbol>
<symbol id="icon-github-mob" viewBox="0 0 34 34"><path d="M17.2 10c-3.978 0-7.2 3.307-7.2 7.386 0 3.263 2.063 6.031 4.923 7.007.36.07.492-.16.492-.355 0-.175-.006-.64-.009-1.256-2.003.445-2.425-.99-2.425-.99-.328-.853-.801-1.081-.801-1.081-.652-.458.05-.449.05-.449.723.052 1.103.761 1.103.761.642 1.13 1.685.803 2.097.615.065-.478.25-.803.456-.988-1.599-.185-3.28-.82-3.28-3.65 0-.806.28-1.464.741-1.981-.08-.187-.324-.938.063-1.955 0 0 .603-.198 1.98.757a6.754 6.754 0 011.8-.25 6.754 6.754 0 011.8.25c1.368-.955 1.971-.757 1.971-.757.387 1.017.144 1.768.072 1.955.46.517.738 1.175.738 1.981 0 2.838-1.683 3.462-3.285 3.644.252.222.486.674.486 1.366 0 .989-.009 1.783-.009 2.023 0 .193.126.424.495.35 2.881-.969 4.942-3.739 4.942-6.997 0-4.079-3.224-7.386-7.2-7.386z"/></symbol>
<symbol id="icon-github" viewBox="0 0 56 56"><path d="M27.913 19C22.436 19 18 23.362 18 28.741c0 4.305 2.84 7.955 6.778 9.242.496.092.677-.21.677-.468 0-.232-.008-.844-.012-1.657-2.758.588-3.34-1.306-3.34-1.306-.45-1.125-1.102-1.425-1.102-1.425-.898-.604.07-.592.07-.592.995.068 1.518 1.004 1.518 1.004.884 1.49 2.32 1.059 2.887.81.09-.63.344-1.059.628-1.302-2.202-.244-4.515-1.082-4.515-4.814 0-1.063.384-1.932 1.02-2.614-.112-.246-.446-1.236.086-2.578 0 0 .83-.26 2.727.999a9.676 9.676 0 012.478-.329 9.676 9.676 0 012.478.329c1.883-1.26 2.714-.999 2.714-.999.532 1.342.198 2.332.099 2.578a3.737 3.737 0 011.016 2.614c0 3.742-2.317 4.566-4.523 4.805.347.293.67.89.67 1.803 0 1.303-.013 2.35-.013 2.667 0 .255.173.56.681.463 3.966-1.279 6.804-4.932 6.804-9.23 0-5.38-4.439-9.741-9.913-9.741z"/></symbol>
<symbol id="icon-gplus" viewBox="0 0 13 8"><use xlink:href="#def-gplus-a" transform="translate(-466 -10165)"/><use xlink:href="#def-gplus-b" transform="translate(-466 -10165)"/></symbol>
<symbol id="icon-head" viewBox="0 0 54 45"><g transform="translate(2 2)" fill-rule="evenodd"><path d="M9.23 19.458v17.61s14.232 8.328 28.462 0V19.231" fill-rule="nonzero"/><path stroke-width="3" fill-rule="nonzero" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" d="M46.923 13.25L22.99 0 0 14.007l23.179 13.44L46.923 13.25V30"/><path d="M9.23 19.458v17.61s14.232 8.328 28.462 0V19.231" stroke-width="3" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/><circle stroke-width="3" fill-rule="nonzero" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" cx="47.308" cy="32.692" r="2.692"/><path d="M32.733 18.745c.53.295 1.074.575 1.604.87 1.302.7 2.468-1.164 1.181-1.865-3.694-1.99-7.403-3.98-11.097-5.957-.53-.294-1.075-.575-1.604-.869-1.302-.7-2.468 1.163-1.181 1.864 3.694 1.99 7.403 3.981 11.097 5.957zM36.733 15.745c.53.295 1.074.575 1.604.87 1.302.7 2.468-1.164 1.181-1.865a4281.61 4281.61 0 00-11.097-5.957c-.53-.294-1.075-.575-1.604-.869-1.302-.7-2.468 1.163-1.181 1.864 3.694 1.99 7.403 3.981 11.097 5.957z" fill-rule="nonzero"/></g></symbol>
<symbol id="icon-inst" viewBox="0 0 26 26"><use xlink:href="#def-inst-a" transform="translate(-1468 -332)"/><use xlink:href="#def-inst-b" transform="translate(-1468 -332)"/><use xlink:href="#def-inst-c" transform="translate(-1468 -332)"/></symbol>
<symbol id="icon-instagram-mob" viewBox="0 0 34 34"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M24.027 20.23a3.801 3.801 0 01-3.797 3.797h-6.433A3.801 3.801 0 0110 20.23v-6.433A3.801 3.801 0 0113.797 10h6.433a3.801 3.801 0 013.797 3.797v6.433zm-7.014-7.052a3.84 3.84 0 00-3.835 3.835 3.84 3.84 0 003.835 3.836 3.84 3.84 0 003.836-3.836 3.84 3.84 0 00-3.836-3.835zm0 6.848A3.016 3.016 0 0114 17.013 3.016 3.016 0 0117.013 14a3.016 3.016 0 013.013 3.013 3.016 3.016 0 01-3.013 3.013zm2.794-7.077c0-.625.509-1.133 1.133-1.133.625 0 1.134.508 1.134 1.133s-.509 1.134-1.134 1.134a1.135 1.135 0 01-1.133-1.134z"/></symbol>
<symbol id="icon-instagram" viewBox="0 0 56 56"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M37.5 32.492a5.014 5.014 0 01-5.008 5.008h-8.484A5.014 5.014 0 0119 32.492v-8.484A5.014 5.014 0 0124.008 19h8.484a5.014 5.014 0 015.008 5.008v8.484zm-9.25-9.3a5.064 5.064 0 00-5.058 5.058c0 2.79 2.269 5.059 5.058 5.059 2.79 0 5.059-2.27 5.059-5.059 0-2.79-2.27-5.058-5.059-5.058zm0 9.032a3.978 3.978 0 01-3.974-3.974 3.978 3.978 0 013.974-3.974 3.978 3.978 0 013.974 3.974 3.978 3.978 0 01-3.974 3.974zm3.685-9.334c0-.825.67-1.495 1.494-1.495.825 0 1.495.67 1.495 1.495 0 .824-.67 1.495-1.495 1.495-.824 0-1.494-.67-1.494-1.495z"/></symbol>
<symbol id="icon-like-down" viewBox="0 0 20 22"><use xlink:href="#def-like-down-a" transform="translate(-995 -522)"/></symbol>
<symbol id="icon-like-up" viewBox="0 0 20 22"><use xlink:href="#def-like-up-a" transform="translate(-934 -520)"/></symbol>
<symbol id="icon-like" viewBox="0 0 16 16"><use xlink:href="#def-like-a" transform="translate(-687 -8946)"/></symbol>
<symbol id="icon-link" viewBox="0 0 19 21"><use xlink:href="#def-link-a" transform="translate(-624 -1161)"/><use xlink:href="#def-link-b" transform="translate(-624 -1161)"/></symbol>
<symbol id="icon-mail" viewBox="0 0 16 12"><use xlink:href="#def-mail-a" transform="translate(-1042 -260)"/><use xlink:href="#def-mail-b" transform="translate(-1042 -260)"/></symbol>
<symbol id="icon-minus-zoom" viewBox="0 0 26 2"><path stroke-linecap="square" stroke-miterlimit="50" stroke-width="2" d="M1.5 1h23.19"/></symbol>
<symbol id="icon-outside" viewBox="0 0 21 21"><use xlink:href="#def-outside-a" transform="translate(-1185 -9211)"/></symbol>
<symbol id="icon-pencil" viewBox="0 0 20 21"><use xlink:href="#def-pencil-a" transform="translate(-1185 -9800)"/></symbol>
<symbol id="icon-phone" viewBox="0 0 21 22"><use xlink:href="#def-phone-a" transform="translate(-716 -19)"/></symbol>
<symbol id="icon-play-circle" viewBox="0 0 24 24"><path d="M12 24a12 12 0 110-24 12 12 0 010 24zM2 12a10 10 0 1020 0 10 10 0 00-20 0z"/><path d="M11.01 14.52c-.05.28.1.55.35.67.25.13.55.07.74-.14l2.85-2.94c.26-.27.27-.7.02-.98l-2.83-2.94a.69.69 0 00-.75-.13.67.67 0 00-.38.65z"/></symbol>
<symbol id="icon-play-reviews" viewBox="0 0 9 9"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M8.074 4.507c0 .41-.745.741-.745.741l-5.854 2.91a.619.619 0 01-.563-.054.649.649 0 01-.294-.494V1.392A.586.586 0 01.895.853a.557.557 0 01.595.01l5.839 2.903s.745.331.745.741z"/></symbol>
<symbol id="icon-play" viewBox="0 0 17 17"><path d="M17 9.02c0 .88-1.6 1.59-1.6 1.59L2.84 16.86c-.4.16-.84.12-1.21-.12A1.4 1.4 0 011 15.68V2.33c-.03-.47.2-.92.6-1.16.39-.24.89-.23 1.27.02L15.4 7.43s1.6.71 1.6 1.59z"/></symbol>
<symbol id="icon-plus-zoom" viewBox="0 0 24 24"><path d="M23 13H13v10a1 1 0 01-1 1 1 1 0 01-1-1V13H1a1 1 0 01-1-1 1 1 0 011-1h10V1a1 1 0 011-1 1 1 0 011 1v10h10a1 1 0 011 1 1 1 0 01-1 1z"/></symbol>
<symbol id="icon-plus" viewBox="0 0 16 16"><use xlink:href="#def-plus-a" transform="translate(-1208 -4164)"/></symbol>
<symbol id="icon-search" viewBox="0 0 22 22"><use xlink:href="#def-search-a" transform="translate(-1083 -22)"/></symbol>
<symbol id="icon-shape" viewBox="0 0 48 38"><use xlink:href="#def-shape-a" transform="translate(-832 -13296)"/></symbol>
<symbol id="icon-share" viewBox="0 0 26 24"><path d="M21.03 8a3.95 3.95 0 01-3.02-1.41l-9.08 4.54c.12.55.13 1.11.02 1.66l9.06 4.61a3.98 3.98 0 11-.9 1.79l-9.05-4.61a4 4 0 11-.05-5.22l9.1-4.55A4 4 0 1121.03 8zm0 14a2 2 0 002-2 2 2 0 10-2 2zm-18-10a2 2 0 104 0 2 2 0 00-4 0zm16-8a2 2 0 104 0 2 2 0 00-4 0z"/></symbol>
<symbol id="icon-smile" viewBox="0 0 23 24"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M11.5 23.278c-6.351 0-11.5-5.148-11.5-11.5C0 5.427 5.149.278 11.5.278S23 5.427 23 11.778c-.005 6.35-5.15 11.495-11.5 11.5zm0-21.083a9.583 9.583 0 00-9.583 9.583 9.584 9.584 0 1019.167 0A9.599 9.599 0 0011.5 2.195zm-6.613 12.87a7.38 7.38 0 006.613 4.38 7.333 7.333 0 006.613-4.38.957.957 0 00-.93-1.427.96.96 0 00-.796.603 5.277 5.277 0 01-9.774 0 .959.959 0 00-1.726.824zm10.447-3.287a1.917 1.917 0 110-3.833 1.917 1.917 0 010 3.833zM5.75 9.862a1.917 1.917 0 103.833 0 1.917 1.917 0 00-3.833 0z"/></symbol>
<symbol id="icon-socials" viewBox="0 0 40 40"><g fill-rule="evenodd"><circle cx="20" cy="20" r="20"/><path d="M20.021 31h-.485C13.717 31 9 26.08 9 20.009c0-6.07 4.717-10.991 10.536-10.991.309-.024.619-.024.928 0 5.819 0 10.536 4.92 10.536 10.99C31 26.08 26.283 31 20.464 31h-.443zm0-2.198h.316c4.655 0 8.43-3.937 8.43-8.793s-3.775-8.793-8.43-8.793h-.632c-4.655 0-8.43 3.937-8.43 8.793s3.775 8.793 8.43 8.793h.316z"/><path d="M19.382 31C13.648 31 9 26.08 9 20.009c0-6.07 4.648-10.991 10.382-10.991.305-.024.61-.024.914 0 .252.02.488.138.665.33 5.385 5.95 5.385 15.338 0 21.29a.998.998 0 01-1.142.252.992.992 0 01-.437.11zm.322-19.784h-.238c-4.588 0-8.306 3.937-8.306 8.793s3.718 8.793 8.306 8.793a.981.981 0 01.26 0c4.23-5.007 4.23-12.58 0-17.586h-.022z" clip-rule="evenodd"/><path d="M19.91 30.967a1.101 1.101 0 01-.419-.077 1.101 1.101 0 01-1.21-.253c-5.708-5.95-5.708-15.337 0-21.288a1.1 1.1 0 01.704-.33 6.664 6.664 0 011.012 0C26.074 9.02 31 13.94 31 20.01S26.074 31 19.997 31l-.088-.033zm-.353-19.783a13.177 13.177 0 000 17.585c.091-.012.184-.012.275 0 4.861 0 8.802-3.936 8.802-8.792s-3.94-8.793-8.802-8.793h-.275z" clip-rule="evenodd"/><path d="M27.944 17H11.056C10.473 17 10 16.552 10 16s.473-1 1.056-1h16.888c.583 0 1.056.448 1.056 1s-.473 1-1.056 1zM27.944 25H11.056C10.473 25 10 24.552 10 24s.473-1 1.056-1h16.888c.583 0 1.056.448 1.056 1s-.473 1-1.056 1z"/></g></symbol>
<symbol id="icon-strawberry" viewBox="0 0 49 48"><use xlink:href="#def-strawberry-a" transform="translate(-832 -13406)"/></symbol>
<symbol id="icon-telegram" viewBox="0 0 29 24"><use xlink:href="#def-telegram-a" transform="translate(-795 -271)"/></symbol>
<symbol id="icon-telegram2-mob" viewBox="0 0 34 34"><path d="M14.95 19.329l-.25 3.528c.358 0 .514-.154.7-.34l1.683-1.607 3.486 2.553c.64.356 1.09.168 1.263-.588L24.12 12.15c.204-.946-.341-1.316-.964-1.084l-13.452 5.15c-.918.357-.904.869-.156 1.1l3.44 1.07 7.988-4.998c.375-.25.717-.112.436.137L14.95 19.33z"/></symbol>
<symbol id="icon-telegram2" viewBox="0 0 56 56"><path d="M25.848 30.985l-.331 4.653c.473 0 .678-.203.924-.447l2.22-2.121 4.598 3.367c.843.47 1.437.223 1.665-.776l3.018-14.143.001-.001c.268-1.247-.45-1.734-1.272-1.428L18.929 26.88c-1.211.47-1.193 1.145-.206 1.451l4.536 1.411 10.536-6.593c.495-.328.946-.146.575.182l-8.522 7.653z"/></symbol>
<symbol id="icon-tm" viewBox="0 0 26 22"><use xlink:href="#def-tm-a" transform="translate(-1399 -334)"/></symbol>
<symbol id="icon-trash" viewBox="0 0 20 21"><use xlink:href="#def-trash-a" transform="translate(-1156 -9799)"/></symbol>
<symbol id="icon-triangle" viewBox="0 0 16 8"><use xlink:href="#def-triangle-a" transform="translate(-1237 -6883)"/></symbol>
<symbol id="icon-tw" viewBox="0 0 18 15"><path d="M18 1.75c-.66.3-1.37.5-2.12.59A3.7 3.7 0 0017.5.27c-.71.43-1.5.74-2.34.91a3.68 3.68 0 00-6.39 2.56c0 .3.03.58.09.85A10.45 10.45 0 011.25.69 3.75 3.75 0 002.4 5.68a3.67 3.67 0 01-1.68-.47v.05a3.75 3.75 0 002.97 3.67 3.51 3.51 0 01-1.67.06 3.7 3.7 0 003.45 2.6A7.33 7.33 0 010 13.14a10.37 10.37 0 005.66 1.68c6.79 0 10.51-5.7 10.51-10.64l-.01-.49A7.35 7.35 0 0018 1.76z"/></symbol>
<symbol id="icon-twitter-mob" viewBox="0 0 34 34"><path d="M24.406 12.386a6.16 6.16 0 01-1.702.466 2.937 2.937 0 001.3-1.632c-.572.34-1.202.58-1.873.715a2.952 2.952 0 00-5.109 2.02c0 .233.02.458.068.672a8.36 8.36 0 01-6.087-3.089 2.957 2.957 0 00.908 3.947 2.917 2.917 0 01-1.335-.363v.032a2.967 2.967 0 002.366 2.902c-.24.066-.502.097-.774.097-.189 0-.38-.01-.56-.05a2.981 2.981 0 002.76 2.057 5.934 5.934 0 01-3.661 1.26c-.242 0-.475-.011-.707-.04a8.314 8.314 0 004.53 1.325c5.435 0 8.406-4.502 8.406-8.404 0-.13-.004-.257-.01-.382a5.89 5.89 0 001.48-1.533z"/></symbol>
<symbol id="icon-twitter" viewBox="0 0 56 56"><path d="M38 21.828c-.707.31-1.46.515-2.244.615a3.874 3.874 0 001.713-2.153 7.783 7.783 0 01-2.47.943 3.894 3.894 0 00-6.738 2.664c0 .308.026.605.09.887a11.025 11.025 0 01-8.028-4.074 3.922 3.922 0 00-.533 1.969 3.9 3.9 0 001.73 3.237 3.847 3.847 0 01-1.76-.48v.043a3.913 3.913 0 003.12 3.827 3.887 3.887 0 01-1.02.129c-.25 0-.502-.015-.738-.067.505 1.543 1.937 2.677 3.64 2.714a7.827 7.827 0 01-4.83 1.66c-.32 0-.626-.013-.932-.052a10.966 10.966 0 005.976 1.748c7.167 0 11.086-5.938 11.086-11.085a9.95 9.95 0 00-.014-.503A7.77 7.77 0 0038 21.828z"/></symbol>
<symbol id="icon-user-circle" viewBox="0 0 24 24"><use xlink:href="#def-user-circle-a" transform="translate(-1244 -22)"/></symbol>
<symbol id="icon-vb" viewBox="0 0 25 27"><use xlink:href="#def-vb-a" transform="translate(-931 -270)"/></symbol>
<symbol id="icon-view-list" viewBox="0 0 15 15"><path d="M0 6V0h15v6zm0 9V9h15v6z"/></symbol>
<symbol id="icon-view-tile" viewBox="0 0 15 15"><path d="M0 6V0h6v6zm9 0V0h6v6zm0 9V9h6v6zm-9 0V9h6v6z"/></symbol>
<symbol id="icon-vk" viewBox="0 0 22 14"><path d="M10.61 13.8h1.3s.39-.04.59-.27c.19-.2.18-.59.18-.59s-.02-1.8.78-2.07c.8-.26 1.82 1.75 2.91 2.52.81.58 1.44.46 1.44.46l2.89-.05s1.52-.09.8-1.33c-.06-.1-.42-.92-2.15-2.59-1.82-1.75-1.58-1.47.61-4.5 1.33-1.84 1.87-2.97 1.7-3.45-.16-.46-1.14-.34-1.14-.34l-3.26.02s-.24-.03-.42.08-.29.36-.29.36-.52 1.43-1.2 2.64c-1.46 2.57-2.04 2.7-2.27 2.54-.56-.37-.42-1.49-.42-2.28 0-2.49.36-3.52-.71-3.79A5.26 5.26 0 0010.43 1c-1.16-.01-2.15.01-2.7.29-.38.19-.66.61-.49.63.22.03.71.14.97.51.33.47.32 1.53.32 1.53s.19 2.92-.45 3.29c-.44.25-1.04-.26-2.34-2.59-.66-1.19-1.16-2.5-1.16-2.5s-.1-.25-.27-.38c-.21-.16-.5-.21-.5-.21l-3.1.02s-.47.01-.64.22c-.15.19-.01.58-.01.58s2.43 5.89 5.17 8.87c2.52 2.72 5.38 2.54 5.38 2.54z"/></symbol>
<symbol id="icon-vk2-mob" viewBox="0 0 34 34"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M16.79 21.913h.947a.77.77 0 00.436-.201.795.795 0 00.13-.459s-.016-1.399.573-1.608c.588-.209 1.336 1.351 2.13 1.954.297.259.68.383 1.063.346l2.123-.032s1.116-.073.589-1.03a7.642 7.642 0 00-1.582-2.002c-1.337-1.35-1.153-1.134.451-3.473.978-1.424 1.367-2.3 1.245-2.67a.866.866 0 00-.832-.257l-2.4.016a.463.463 0 00-.305.056.702.702 0 00-.214.282 15.134 15.134 0 01-.886 2.042c-1.062 1.978-1.49 2.082-1.665 1.962-.405-.29-.306-1.15-.306-1.77 0-1.913.268-2.717-.511-2.926a4.053 4.053 0 00-1.123-.12 4.804 4.804 0 00-1.987.225c-.275.144-.48.466-.351.49.273.03.524.167.703.386.165.37.246.774.237 1.182 0 0 .145 2.26-.329 2.54-.32.194-.764-.2-1.719-1.993a17.581 17.581 0 01-.848-1.938.803.803 0 00-.198-.29.84.84 0 00-.367-.16l-2.276.016a.723.723 0 00-.466.169.581.581 0 00-.016.442s1.788 4.559 3.805 6.859c.99 1.217 2.427 1.931 3.95 1.962z"/></symbol>
<symbol id="icon-vk2" viewBox="0 0 56 56"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M28.274 34.074h1.25c.213-.024.413-.117.574-.265.117-.177.177-.39.172-.605 0 0-.02-1.845.755-2.12.776-.276 1.763 1.78 2.811 2.576.391.342.895.506 1.4.456l2.802-.042s1.47-.096.775-1.358a10.079 10.079 0 00-2.085-2.64c-1.763-1.782-1.522-1.495.594-4.582 1.29-1.877 1.804-3.033 1.642-3.52a1.143 1.143 0 00-1.098-.34l-3.163.021a.61.61 0 00-.403.075.925.925 0 00-.282.37 19.972 19.972 0 01-1.17 2.694c-1.4 2.61-1.964 2.747-2.196 2.588-.534-.382-.403-1.516-.403-2.333 0-2.524.353-3.584-.675-3.86a5.345 5.345 0 00-1.48-.16 6.336 6.336 0 00-2.62.298c-.363.19-.635.615-.464.646.36.039.691.221.927.51.218.487.325 1.02.312 1.558 0 0 .192 2.98-.433 3.352-.423.254-1.007-.265-2.267-2.63a23.184 23.184 0 01-1.118-2.556 1.06 1.06 0 00-.262-.382 1.109 1.109 0 00-.484-.212l-3.002.021a.953.953 0 00-.615.223.767.767 0 00-.02.583s2.358 6.013 5.018 9.046c1.305 1.606 3.2 2.548 5.209 2.588z"/></symbol>
<symbol id="icon-yandex" viewBox="0 0 5 11"><path d="M4.847 0H3.259C1.7 0 .376 1.169.376 3.438c0 1.36.64 2.364 1.783 2.86L.028 10.092c-.07.123 0 .22.111.22h.99c.083 0 .139-.028.166-.097L3.231 6.49h.697v3.726c0 .041.041.097.097.097h.864c.083 0 .111-.042.111-.11V.138C5 .04 4.944 0 4.847 0zm-.92 5.61h-.584c-.92 0-1.81-.66-1.81-2.31 0-1.719.835-2.42 1.684-2.42h.71v4.73z" fill-rule="nonzero"/></symbol>
<symbol id="icon-ynadex" viewBox="0 0 5 10"><use xlink:href="#def-ynadex-a" transform="translate(-468 -10321)"/></symbol>
<symbol id="icon-ytube" viewBox="0 0 27 20"><use xlink:href="#def-ytube-a" transform="translate(-1332 -335)"/></symbol>
</svg>
<div class="header-banner topBanner" data-type="header" style="display: block; position: sticky; top: 0; z-index: 999;">
<a data-source="210574" data-banner="226288" class="universal-notice js-universal-notice-notice universal-notice--webp universal-notice--bitrix universal-notice--active" href="https://skillbox.ru/sale/main/?utm_source=media&utm_medium=banners&utm_campaign=all_all_media_banners_banners_header_all_all_skillbox" target="_blank" style="--banner-bg: #5927E9;--banner-color: #fff;--button-font-color: #000000;--button-bg-color: #FFFFFF;--banner-img-left: url(https://cdn.skillbox.pro/mainsite/banners/promo_picture_left/602754/f9ac17dd-a1d4-46c6-aa14-4f7b949defd1.png);--banner-img-left-webp: url(https://cdn.skillbox.pro/mainsite/banners/promo_picture_left/602754/f9ac17dd-a1d4-46c6-aa14-4f7b949defd1.webp);--banner-img-center: url(https://cdn.skillbox.pro/mainsite/banners/promo_picture_center/602507/232fc4a5-b130-4af2-a629-bdb293a4dd2e.png);--banner-img-center-webp: url(https://cdn.skillbox.pro/mainsite/banners/promo_picture_center/602507/232fc4a5-b130-4af2-a629-bdb293a4dd2e.webp);--banner-img-center-mobile: url(https://cdn.skillbox.pro/mainsite/banners/promo_picture_center/602507/232fc4a5-b130-4af2-a629-bdb293a4dd2e.png);--banner-img-center-mobile-webp: url(https://cdn.skillbox.pro/mainsite/banners/promo_picture_center/602507/232fc4a5-b130-4af2-a629-bdb293a4dd2e.webp);--banner-img-right: url(https://cdn.skillbox.pro/mainsite/banners/promo_picture_right/602755/ad7a7fe5-b8d3-47a3-885b-51a7971c12a9.png);--banner-img-right-webp: url(https://cdn.skillbox.pro/mainsite/banners/promo_picture_right/602755/ad7a7fe5-b8d3-47a3-885b-51a7971c12a9.webp);">
<span class="universal-notice__wrapper">
<b class="universal-notice__title">
Скидка до 55% и 3 курса в подарок
</b>
<span class="universal-timer js-universal-notice-timer js-universal-notice-active">
<span class="universal-timer__days js-universal-notice-days">2 дня</span>
<span class="js-universal-notice-hours">13</span>
:<span class="js-universal-notice-minutes">30</span>
:<span class="js-universal-notice-seconds">09</span>
</span>
<span class="universal-notice__button">Выбрать курс</span>
</span>
</a><script>
document.addEventListener('DOMContentLoaded', () => {
// Установите конечную дату
const deadline = new Date();
deadline.setDate(5);
deadline.setHours(0, 0, 0);
// Найдите элементы DOM
var timer = document.querySelector('.universal-timer');
const elDays = timer.querySelector('.js-universal-notice-days');
const elHours = timer.querySelector('.js-universal-notice-hours');
const elMinutes = timer.querySelector('.js-universal-notice-minutes');
const elSeconds = timer.querySelector('.js-universal-notice-seconds');
// Функция обновления таймера
const updateTimer = () => {
const now = new Date();
let diff = Math.max(0, deadline - now);
if (diff === 0) {
let lastDayOfMonth = new Date(now.getFullYear(), now.getMonth() + 1, 0);
let lastDay = lastDayOfMonth.getDate();
if (lastDay - now.getDate() < 4) {
deadline.setMonth(deadline.getMonth() + 1, 1);
} else {
deadline.setDate(deadline.getDate() + 4);
}
diff = Math.max(0, deadline - now);
}
// Time calculations for days, hours, minutes and seconds
var days = Math.floor(diff / (1000 * 60 * 60 * 24));
var hours = Math.floor((diff % (1000 * 60 * 60 * 24)) / (1000 * 60 * 60)).toString();
var minutes = Math.floor((diff % (1000 * 60 * 60)) / (1000 * 60)).toString();
var seconds = Math.floor((diff % (1000 * 60)) / 1000).toString();
if (timer) {
let dayTitles = ['день', 'дня', 'дней'];
let daySuffix = dayTitles[(days % 100 > 4 && days % 100 < 20) ? 2 : [2, 0, 1, 1, 1, 2][days % 10 < 5 ? days % 10 : 5]]
elDays.innerHTML = days + ' ' + daySuffix;
elHours.innerHTML = hours.padStart(2, '0');
elMinutes.innerHTML = minutes.padStart(2, '0');
elSeconds.innerHTML = seconds.padStart(2, '0');
}
};
updateTimer();
const timerId = setInterval(updateTimer, 1000);
});
</script>
<style>@font-face{font-display:swap;font-family:Graphik;font-weight:500;font-style:normal;src:url(https://248006.selcdn.ru/Shared/fonts/GraphikLCTT-VA-Medium.woff2) format("woff2")}@font-face{font-display:swap;font-family:Graphik;font-weight:700;font-style:normal;src:url(https://248006.selcdn.ru/Shared/fonts/GraphikLCTT-VA-Bold.woff2) format("woff2")}.universal-notice{position:sticky;z-index:5;top:0;box-sizing:border-box;text-decoration:none;display:none;justify-content:space-between;overflow:hidden;color:var(--banner-color);background-color:var(--banner-bg);font-family:Graphik,sans-serif;-webkit-font-smoothing:antialiased;-moz-osx-font-smoothing:grayscale;transition:opacity .25s ease-in-out}.universal-notice--active{display:flex}.universal-notice--bitrix{z-index:1000}.universal-notice *,.universal-notice ::after,.universal-notice ::before{box-sizing:inherit}.universal-notice::after,.universal-notice::before{display:none;width:194px;height:56px;content:"";background-size:194px 56px;background-repeat:no-repeat}.universal-notice--no-webp::before{background-image:var(--banner-img-left)}.universal-notice--no-webp::after{background-image:var(--banner-img-right)}.universal-notice--webp::before{background-image:var(--banner-img-left-webp)}.universal-notice--webp::after{background-image:var(--banner-img-right-webp)}.universal-notice--new-design{position:static;margin:4px;border-radius:16px}.universal-notice--new-design::after,.universal-notice--new-design::before{width:166px;height:48px;background-size:166px 48px}.universal-notice__wrapper{display:grid;grid-template-columns:1fr auto;align-items:center;grid-gap:12px;padding:12px;width:100%}.universal-notice--new-design .universal-notice__wrapper::after{height:48px}.universal-notice__title{font-weight:500;font-size:15px;line-height:16px}.universal-notice--new-design .universal-notice__title{font-size:14px;line-height:15px}.universal-timer{display:none;font-feature-settings:"tnum";font-variant-numeric:tabular-nums;font-weight:500;font-size:24px;line-height:26px}.universal-notice--new-design .universal-timer{font-size:22px;line-height:24px}.universal-timer__days{margin-right:8px}.universal-notice__button{grid-column:2/3;padding:6px 16px;border-radius:6px;color:var(--button-font-color);background-color:var(--button-bg-color);font-weight:500;font-size:14px;line-height:20px}.universal-notice-sticky{position:fixed;z-index:5;top:0;left:0;width:100%;padding:11px 8px;color:var(--banner-color);background-color:var(--banner-bg);text-align:center;transition:transform .3s ease-in-out;will-change:transform;transform:translateY(-200%)}.universal-notice-sticky--show{transform:translateY(0)}@media (min-width:360px) and (max-width:0px){.universal-notice__wrapper{padding:0 12px;grid-template-columns:1fr 56px auto}.universal-notice__wrapper::after{grid-column:2/3;grid-row:1/2;width:100%;height:56px;background-size:cover;background-repeat:no-repeat;content:""}.universal-notice--new-design .universal-notice__wrapper{grid-template-columns:1fr 48px auto}.universal-notice--no-webp .universal-notice__wrapper::after{background-image:var(--banner-img-center-mobile)}.universal-notice--webp .universal-notice__wrapper::after{background-image:var(--banner-img-center-mobile-webp)}.universal-notice__button{grid-column:3/4}}@media (min-width:360px){.universal-notice__wrapper{padding:0 12px;grid-template-columns:1fr 56px auto}.universal-notice__wrapper::after{grid-column:2/3;grid-row:1/2;width:100%;height:56px;background-size:cover;background-repeat:no-repeat;content:""}.universal-notice--new-design .universal-notice__wrapper{grid-template-columns:1fr 48px auto}.universal-notice--no-webp .universal-notice__wrapper::after{background-image:var(--banner-img-center-mobile)}.universal-notice--webp .universal-notice__wrapper::after{background-image:var(--banner-img-center-mobile-webp)}.universal-notice__button{grid-column:3/4}}@media (min-width:768px){.universal-notice::before{background-position:right center;flex-shrink:0;display:block}.universal-notice--no-webp .universal-notice__wrapper::after{background-image:var(--banner-img-center)}.universal-notice--webp .universal-notice__wrapper::after{background-image:var(--banner-img-center-webp)}}@media (min-width:768px) and (max-width:0px){.universal-notice::before{background-position:right center;flex-shrink:0;display:block}.universal-notice--no-webp .universal-notice__wrapper::after{background-image:var(--banner-img-center)}.universal-notice--webp .universal-notice__wrapper::after{background-image:var(--banner-img-center-webp)}}@media (min-width:1024px){.universal-notice::after,.universal-notice::before{width:250px;height:72px;background-size:250px 72px}.universal-notice--new-design{height:64px;border-radius:32px}.universal-notice--new-design::after,.universal-notice--new-design::before{width:226px;height:64px;background-size:226px 64px}.universal-notice__wrapper{grid-template-columns:1fr 72px auto;grid-gap:24px;padding-right:16px;padding-left:24px}.universal-notice__wrapper::after{height:72px}.universal-notice--new-design .universal-notice__wrapper{grid-template-columns:1fr 64px auto}.universal-notice--new-design .universal-notice__wrapper::after{height:64px}.universal-notice__title{font-size:24px;line-height:26px}.universal-notice--new-design .universal-notice__title{font-size:22px;line-height:24px}.universal-notice__button{padding:10px 24px;border-radius:8px}.universal-notice-sticky{padding:14px 24px}}@media (min-width:1024px) and (max-width:0px){.universal-notice::after,.universal-notice::before{width:250px;height:72px;background-size:250px 72px}.universal-notice--new-design{height:64px;border-radius:32px}.universal-notice--new-design::after,.universal-notice--new-design::before{width:226px;height:64px;background-size:226px 64px}.universal-notice__wrapper{grid-template-columns:1fr 72px auto;grid-gap:24px;padding-right:16px;padding-left:24px}.universal-notice__wrapper::after{height:72px}.universal-notice--new-design .universal-notice__wrapper{grid-template-columns:1fr 64px auto}.universal-notice--new-design .universal-notice__wrapper::after{height:64px}.universal-notice__title{font-size:24px;line-height:26px}.universal-notice--new-design .universal-notice__title{font-size:22px;line-height:24px}.universal-notice__button{padding:10px 24px;border-radius:8px}.universal-notice-sticky{padding:14px 24px}}@media (min-width:1280px){.universal-notice::before{flex-shrink:1}.universal-notice::after{background-position:left center;display:block}.universal-notice__wrapper{grid-template-columns:1fr 72px minmax(202px,auto) auto;min-width:940px;max-width:1020px;padding-right:24px}.universal-notice--new-design .universal-notice__wrapper{grid-template-columns:1fr 64px minmax(202px,auto) auto}.universal-timer.js-universal-notice-active{display:flex}.universal-notice__timer-nuxt{display:flex}.universal-notice__button{grid-column:4/5}}@media (min-width:1280px) and (max-width:0px){.universal-notice::before{flex-shrink:1}.universal-notice::after{background-position:left center;display:block}.universal-notice__wrapper{grid-template-columns:1fr 72px minmax(202px,auto) auto;min-width:940px;max-width:1020px;padding-right:24px}.universal-notice--new-design .universal-notice__wrapper{grid-template-columns:1fr 64px minmax(202px,auto) auto}.universal-timer.js-universal-notice-active{display:flex}.universal-notice__timer-nuxt{display:flex}.universal-notice__button{grid-column:4/5}}@media (min-width:1400px) and (max-width:0px){.universal-notice::before{flex-shrink:0}.universal-notice::after{flex-shrink:0}}@media (min-width:1400px){.universal-notice::before{flex-shrink:0}.universal-notice::after{flex-shrink:0}}</style> </div>
<script>
document.addEventListener("DOMContentLoaded", function(event) {
window.TopBanner = true;
});
$(document).ready(function () {
$.ajax({
url: '/local/ajax/advert.php',
type: 'POST',
data: {
'type': 'top-banner-show',
'id': 226288,
'section_id': 0,
},
success: function (result) {
}
});
});
$(document).on('click', '.header-banner', function () {
$.ajax({
url: '/local/ajax/advert.php',
type: 'POST',
data: {
'type': 'top-banner-click',
'id': 226288,
'section_id': 0,
},
success: function (result) {
}
});
var page = window.location;
var $article = $('section[data-article-text]');
var pageId = $article.data('articleid');
if(pageId === undefined)
{
pageId = 0;
}
window.dataLayer.push({
'event': 'go_to_course',
'courseID': 226288,
'page': page,
'pageID': pageId
});
});
</script>
<header class="header">
<div id="menu" class="header__wrapper container">
<div class="header__logo link-active">
<a href="/media/" class="header__media-main-link">
<img src="/local/templates/media/images/logo/skillbox-media.svg" alt="Skillbox"/>
</a>
<a href="/media/code/" class="header__media-category-link">
<span class="header__media-category js-category ">Код</span>
</a>
</div>
<a href="/media/about-media/" v-if="!isMobile" rel="nofollow" class="menu-nav__link menu-nav__link--about" target="_blank" style="display: none">
Про медиа
</a>
<button v-if="!isMobile" v-show="!isMobile" rel="nofollow" class="toggle-menu header__toggle toggle-menu--course"
@click="openCourseMenu()"
:class="{ 'toggle-menu--active': isOpenCourseMenu }"
style="display: none">
Онлайн-курсы
<svg width="13" height="12" viewBox="0 0 13 12" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"
:class="{
'animated-chevron--default': isOpenCourseMenu,
'animated-chevron--active animated-chevron--default': ! isOpenCourseMenu
}"
class="animated-chevron toggle-menu__arrow select-arrow select-arrow--small">
<line x1="6.48415" y1="5.92242" x2="11.4909" y2="10.9291" stroke="currentColor" stroke-width="1.78"
class=" animated-chevron__line animated-chevron__line1 animated-chevron__line1--default"></line>
<line x1="6.3701" y1="5.9224" x2="11.3768" y2="0.915678" stroke="currentColor" stroke-width="1.78"
class="animated-chevron__line"></line>
<line x1="1.36337" y1="10.9291" x2="6.3701" y2="5.9224" stroke="currentColor" stroke-width="1.78"
class="animated-chevron__line animated-chevron__line2 animated-chevron__line2--default"></line>
<line x1="1.47743" y1="0.915681" x2="6.48415" y2="5.9224" stroke="currentColor" stroke-width="1.78"
class="animated-chevron__line"></line>
</svg>
</button>
<a href="https://skillbox.ru/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=button_main_skillbox&utm_term=mainskillbox" v-if="!isMobile" v-show="!isMobile" rel="nofollow" class="menu-nav__link menu-nav__link-ml0 menu-nav__link--main" target="_blank" style="display: none">
Главная Skillbox
<svg width="14" height="14" viewBox="0 0 14 14" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
<path d="M3.9375 10.0618L9.9161 4.08203" stroke="black" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/>
<path d="M3.93811 3.93665H10.0631V10.0616" stroke="black" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/>
</svg>
</a>
<div v-if="isOpenCourseMenu && !isMobile" class="menu-block menu-block--desktop" @click="closeCourseMenu($event)" style="display: none">
<div class="menu-block__wrapper menu-block__wrapper--desktop">
<div class="menu-block__content vue-container">
<span class="menu-block__title">
Направления обучения
</span>
<ul class="menu-directions menu-block__direction">
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/courses/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=button_courses_all&utm_term=button" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="All directions">
Все направления
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/code/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=button_courses_code&utm_term=button" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="Code">
Программирование
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/design/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=button_courses_design&utm_term=button" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="Design">
Дизайн
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/management?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=button_courses_management&utm_term=button" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="Management">
Управление
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/marketing?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=button_courses_marketing&utm_term=button" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="Marketing">
Маркетинг
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/games?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=button_courses_games&utm_term=button" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="GameDev">
Игры
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/multimedia?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=button_courses_multimedia&utm_term=button" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="">
Кино и Музыка
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/psychology?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=button_courses_psychology&utm_term=button" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="Development">
Психология
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/health?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=button_courses_health&utm_term=button" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="Development">
Здоровье
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/spo/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=button_courses_spo&utm_term=button" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="Development">
Цифровой колледж
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/general-development/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=button_courses_general-development&utm_term=button" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="Education">
Общее развитие
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/engineering/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=button_courses_engineering&utm_term=button" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="engineering">
Инженерия
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/english/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=button_courses_english&utm_term=button" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="english">
Английский язык
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/other/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=button_courses_other&utm_term=button" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="Other">
Другое
</a>
</li>
</ul>
</div>
</div>
</div>
<div v-show="isOpenMenu" class="menu-block" @click="closeMenu($event)" style="display: none">
<div class="menu-block__wrapper">
<div class="menu-block__content vue-container">
<h2 class="menu-block__header">Редакции</h2>
<div class="tab-nav" data-tab-parent="" data-action="index">
<div class="tab-nav__item">
<a class="" data-tab-name="media_nav" data-section-id="0" data-code="All directions" href="/media/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-1.png" alt=""/>
Все
</a>
</div>
<div class="tab-nav__item tab-nav__item--custom tab-nav__item--spec"
data-nav-parent-item>
<a
data-tab-name="media_nav"
data-code=""
href="/media/topic/history/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-19.png"
alt=""/>
Истории</a>
</div>
<div class="tab-nav__item">
<a class=""
data-tab-name="media_nav"
data-section-id="8"
data-code="Design"
href="/media/design/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-2.png" alt=""/>
Дизайн</a>
</div>
<div class="tab-nav__item">
<a class="tab-active"
data-tab-name="media_nav"
data-section-id="10"
data-code="Code"
href="/media/code/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-3.png" alt=""/>
Код</a>
</div>
<div class="tab-nav__item">
<a class=""
data-tab-name="media_nav"
data-section-id="18"
data-code="GameDev"
href="/media/gamedev/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-4.png" alt=""/>
Геймдев</a>
</div>
<div class="tab-nav__item">
<a class=""
data-tab-name="media_nav"
data-section-id="21"
data-code="Business"
href="/media/business/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-9.png" alt=""/>
Бизнес</a>
</div>
<div class="tab-nav__item">
<a class=""
data-tab-name="media_nav"
data-section-id="9"
data-code="Marketing"
href="/media/marketing/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-5.png" alt=""/>
Маркетинг</a>
</div>
<div class="tab-nav__item">
<a class=""
data-tab-name="media_nav"
data-section-id="11"
data-code=""
href="/media/management/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-6.png" alt=""/>
Управление</a>
</div>
<div class="tab-nav__item">
<a class=""
data-tab-name="media_nav"
data-section-id="29"
data-code=""
href="/media/cinemusic/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-22.png" alt=""/>
Кино</a>
</div>
<div class="tab-nav__item">
<a class=""
data-tab-name="media_nav"
data-section-id="36"
data-code=""
href="/media/music/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-23.png" alt=""/>
Музыка</a>
</div>
<div class="tab-nav__item">
<a class=""
data-tab-name="media_nav"
data-section-id="34"
data-code=""
href="/media/photo/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-20.png" alt=""/>
Проектная фотография</a>
</div>
<div class="tab-nav__item">
<a class=""
data-tab-name="media_nav"
data-section-id="17"
data-code="Development"
href="/media/growth/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-7.png" alt=""/>
Развитие</a>
</div>
<div class="tab-nav__item">
<a class=""
data-tab-name="media_nav"
data-section-id="33"
data-code=""
href="/media/health/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-16.png" alt=""/>
Здоровье</a>
</div>
<div class="tab-nav__item">
<a class=""
data-tab-name="media_nav"
data-section-id="32"
data-code=""
href="/media/money/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-17.png" alt=""/>
Деньги</a>
</div>
<div class="tab-nav__item">
<a class=""
data-tab-name="media_nav"
data-section-id="22"
data-code="Education"
href="/media/education/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-8.png" alt=""/>
Образование</a>
</div>
<div class="tab-nav__item">
<a class=""
data-tab-name="media_nav"
data-section-id="31"
data-code=""
href="/media/edtech/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-11.png" alt=""/>
EdTech</a>
</div>
<div class="tab-nav__item">
<a class=""
data-tab-name="media_nav"
data-section-id="30"
data-code=""
href="/media/corptrain/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-10.png" alt=""/>
Корп. обучение</a>
</div>
<div class="tab-nav__item">
<a class=""
data-tab-name="media_nav"
data-section-id="35"
data-code=""
href="/media/skillbox-blog/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-21.png" alt=""/>
Блог Skillbox</a>
</div>
<div class="tab-nav__item tab-nav__item--custom tab-nav__item--spec"
data-nav-parent-item>
<a
data-tab-name="media_nav"
data-code=""
href="https://skillbox.ru/media/glossary/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-18.png"
alt=""/>
Глоссарий</a>
</div>
<div class="tab-nav__item tab-nav__item--custom tab-nav__item--spec"
data-nav-parent-item>
<a
data-tab-name="media_nav"
data-code=""
href="/media/topic/specials/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-13.png"
alt=""/>
Спецпроекты</a>
</div>
<div class="tab-nav__item tab-nav__item--custom tab-nav__item--spec"
data-nav-parent-item>
<a
data-tab-name="media_nav"
data-code=""
href="https://skillbox.ru/course/career-guide-free/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-15.png"
alt=""/>
Профориентация</a>
</div>
</div>
<h2 class="menu-block__header">Онлайн-курсы</h2>
<ul class="menu-directions menu-block__direction">
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/courses/" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="All directions">
Все направления
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/code/" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="Code">
Программирование
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/design/" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="Design">
Дизайн
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/marketing/" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="Marketing">
Маркетинг
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/management/" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="Management">
Управление
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/games/" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="GameDev">
Игры
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/multimedia/" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="">
Мультимедиа
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/psychology/" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="Development">
Психология
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/general-development/" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="Education">
Общее развитие
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/engineering/" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="engineering">
Инженерия
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/english/" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="english">
Английский язык
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/other/" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="Other">
Другое
</a>
</li>
</ul>
<a href="/media/about-media/" rel="nofollow" class="menu-nav__link">
Про медиа
</a>
<a href="https://skillbox.ru/" rel="nofollow" class="menu-nav__link">
Главная Skillbox
<svg width="14" height="14" viewBox="0 0 14 14" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
<path d="M3.9375 10.0618L9.9161 4.08203" stroke="black" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/>
<path d="M3.93811 3.93665H10.0631V10.0616" stroke="black" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/>
</svg>
</a>
</div>
</div>
</div>
<button v-if="isMobile" class="menu-toggle"
@click="openMenu()"
:class="{ 'menu-toggle--opened': isOpenMenu }" style="opacity: 0">
<span v-if="isOpenMenu" class="menu-toggle__line"></span>
<svg v-if="!isOpenMenu" width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
<path d="M24 5.5H0V4H24V5.5ZM24 11.5H0V13H24V11.5ZM24 19H0V20.5H24V19Z" fill="black"/>
</svg>
</button>
</div>
<script>
BX.Vue.create({
el: '#menu',
data: {
isOpenMenu: false,
isOpenCourseMenu: false,
isMobile: false,
isSubOpen: false,
display: 'none'
},
computed: {
isMobile() {
const w = window.innerWidth
|| document.documentElement.clientWidth
|| document.body.clientWidth;
return w < 1024;
}
},
methods: {
openMenu() {
this.isOpenMenu = !this.isOpenMenu;
document.getElementsByTagName('body')[0].classList.toggle('scroll-locked');
window.addEventListener('keyup', this.closeMenu);
},
closeMenu(event) {
if (event.target.classList.contains('menu-block') || event.keyCode === 27) {
this.isOpenMenu = false;
document.getElementsByTagName('body')[0].classList.remove('scroll-locked');
window.removeEventListener('keyup', this.closeMenu);
}
},
openCourseMenu() {
this.isOpenCourseMenu = !this.isOpenCourseMenu;
if (this.isOpenCourseMenu) {
document.getElementsByTagName('body')[0].classList.add('scroll-locked');
window.addEventListener('keyup', this.closeCourseMenu);
} else {
document.getElementsByTagName('body')[0].classList.remove('scroll-locked');
window.removeEventListener('keyup', this.closeCourseMenu);
}
},
closeCourseMenu(event) {
if (event.target.classList.contains('menu-block') || event.keyCode === 27) {
this.isOpenCourseMenu = false;
document.getElementsByTagName('body')[0].classList.remove('scroll-locked');
window.removeEventListener('keyup', this.closeCourseMenu);
}
},
openSub() {
this.isSubOpen = !this.isSubOpen;
},
isMobileFn() {
const w = window.innerWidth
|| document.documentElement.clientWidth
|| document.body.clientWidth;
this.isMobile = (w < 1024);
}
},
created() {
window.addEventListener("resize", this.isMobileFn);
document.querySelector('.menu-block').style.display = '';
document.querySelector('.menu-toggle').style.opacity = '1';
document.querySelector('.menu-nav__link').style.display = '';
this.display = 'block';
this.isMobileFn();
},
destroyed() {
window.removeEventListener("resize", this.isMobileFn);
}
});
</script>
</header>
<main class="content">
<div class="page style-update">
<div class="page-wrap">
<style>
.article-inner .rr-widget__title {
padding-top: 0 !important;
}
.article-inner div[data-retailrocket-markup-block] {
margin-top: -32px;
display: none;
}
.article-inner {
font-family: 'Graphik';
}
</style>
<div class="under_header_banner" data-type="under_header"><!-- Yandex.RTB R-A-13443663-10 -->
<div id="yandex_rtb_R-A-13443663-10"></div>
<script>
window.yaContextCb.push(() => {
Ya.Context.AdvManager.render({
"blockId": "R-A-13443663-10",
"renderTo": "yandex_rtb_R-A-13443663-10"
})
})
</script>
</div> <div data-area="article" data-title="Как ИИ обманывает людей в настольные игры / Skillbox Media" class=" noFullClass">
<div class="article-inner">
<section class="top-section-detail-page ">
<div class="container">
<div class="article-preview-info">
<div class="article-preview-info__tags ">
<div class="tag article-preview-info__tag">
<a href="/media/code/"
class="tag-item programming">
Код </a>
</div>
</div>
<a class="info-hashtag article-preview-info__hashtag" href="/media/topic/articles/">
#статьи </a>
<ul class="info article-preview__info-box">
<li class="info-item"> <time class="info-text" datatime="#">8 фев 2022</time></li>
<li class="info-item hidden">
<span class="info-icon"><img src="/local/templates/media/images/icons/like.svg" alt=""></span>
<span class="info__text js-article-like-value">0</span>
</li>
</ul>
</div>
<div class="row">
<div class="top-section-detail-page__title-block col-xl-9 col-lg-10">
<div class="article-preview">
<h1 class="article-preview__title">Читерство ИИ в культовых настолках: как нейросети научились обыгрывать людей на интуиции</h1>
<p class="article-preview__description">Как нейросеть из 1990‑х подарила компьютерам цифровую интуицию, обыграла всех в нарды и стала прообразом AlphaGo, разгромившей чемпионов по игре в го.</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
</section>
<section data-article-text
data-articleId="210574"
data-courseId="304"
>
<div class="container">
<noindex>
<div class="share" data-nosnippet>
<button class="share__handler-btn ">
<span class="share__handler-icon">
<svg width="11" height="12" viewBox="0 0 11 12" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
<path d="M11 4.99902L6 0V2.99805C2.688 2.99805 0 5.68505 0 8.99805V11.498H0.0980225C0.765022 8.91205 3.107 6.99805 5.901 6.99805H6.00098V9.99805L11 4.99902Z" fill="currentColor"/>
</svg>
</span>
<span class="share__handler-text">Поделиться</span>
</button>
<div class="share__list">
<a href="#" class="share__item" data-code="vk">
<span class="share__item-icon share__item-icon--vk">
<svg width="9" height="5" viewBox="0 0 9 5" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
<path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M4.04776 4.98054H4.53996C4.62377 4.97136 4.70279 4.9361 4.76621 4.87951C4.81226 4.81209 4.83594 4.73139 4.83369 4.64925C4.83369 4.64925 4.82574 3.94629 5.1314 3.84125C5.43701 3.73621 5.826 4.51998 6.23879 4.82297C6.39281 4.95308 6.59128 5.01558 6.79053 4.99669L7.89399 4.98054C7.89399 4.98054 8.47355 4.94415 8.19965 4.46339C7.98372 4.08315 7.70589 3.743 7.37799 3.45744C6.68338 2.77872 6.77865 2.8878 7.61219 1.71216C8.12024 0.997077 8.32269 0.556717 8.25918 0.370875C8.14651 0.254767 7.98299 0.205914 7.82655 0.241594L6.58018 0.249674C6.52565 0.241067 6.46984 0.251007 6.42141 0.277954C6.37298 0.314507 6.33466 0.363228 6.31025 0.419356C6.18259 0.772814 6.0287 1.11586 5.8498 1.44552C5.29807 2.43936 5.07579 2.49188 4.98451 2.43128C4.77416 2.28584 4.82574 1.85356 4.82574 1.54248C4.82574 0.580957 4.96468 0.176954 4.55979 0.0719133C4.36879 0.0254376 4.17259 0.00505841 3.97631 0.0113129C3.62834 -0.0214164 3.27745 0.017045 2.94429 0.124433C2.8014 0.197154 2.69423 0.358753 2.76171 0.370875C2.90334 0.385518 3.03406 0.454932 3.12688 0.564795C3.21268 0.750336 3.25481 0.953675 3.24993 1.15868C3.24993 1.15868 3.32535 2.29392 3.07925 2.43532C2.91254 2.53228 2.68232 2.33432 2.18616 1.4334C2.01958 1.11848 1.87243 0.793298 1.74557 0.459754C1.72231 0.404013 1.68704 0.354309 1.64236 0.314316C1.58589 0.272672 1.52066 0.245006 1.45184 0.233514L0.268986 0.241594C0.181167 0.241154 0.0958013 0.271066 0.0268587 0.326434C-0.00595087 0.396174 -0.00882613 0.476652 0.0189202 0.548633C0.0189202 0.548633 0.947737 2.83932 1.99563 3.99477C2.51 4.60651 3.2568 4.96526 4.04776 4.98054Z" fill="white"/>
</svg>
</span>
<span class="share__item-text">Vkontakte</span>
</a>
<a href="#" class="share__item" data-code="tw">
<span class="share__item-icon share__item-icon--tw">
<svg width="9" height="7" viewBox="0 0 9 7" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
<path d="M5.52788 0.00144284V0H5.9158L6.05754 0.027414C6.15204 0.0452114 6.23783 0.068535 6.31491 0.0973918C6.39201 0.126249 6.46661 0.159917 6.53872 0.198391C6.61083 0.236864 6.67623 0.276066 6.73492 0.315982C6.79311 0.355422 6.84533 0.397265 6.89158 0.441509C6.93733 0.486237 7.0087 0.49778 7.10568 0.476138C7.20266 0.454495 7.3071 0.424433 7.419 0.38596C7.5309 0.347487 7.64156 0.304201 7.75097 0.256104C7.86039 0.208007 7.92703 0.177469 7.95091 0.164484C7.97428 0.151022 7.98671 0.143808 7.98821 0.142841L7.98969 0.140677L7.99715 0.13707L8.00461 0.133463L8.01207 0.129856L8.01953 0.126249L8.02102 0.124084L8.02326 0.122642L8.02551 0.121199L8.02699 0.119034L8.03445 0.11687L8.04191 0.115427L8.04043 0.126249L8.03818 0.13707L8.03445 0.147891L8.03072 0.158713L8.02699 0.165927L8.02326 0.173141L8.01953 0.183962C8.01705 0.191176 8.01456 0.200793 8.01207 0.212819C8.00959 0.224845 7.98596 0.272935 7.9412 0.357103C7.89644 0.441271 7.84049 0.526637 7.77335 0.613208C7.70621 0.699778 7.64604 0.765182 7.59283 0.809434C7.53911 0.854162 7.50355 0.885421 7.48614 0.903219C7.46874 0.921492 7.4476 0.938323 7.42273 0.953718L7.38543 0.977525L7.37797 0.981132L7.37051 0.984739L7.36902 0.986903L7.36678 0.988346L7.36454 0.989789L7.36305 0.991953L7.35559 0.99556L7.34813 0.999168L7.34664 1.00133L7.3444 1.00277L7.34216 1.00422L7.34067 1.00638L7.33918 1.00855L7.33694 1.00999L7.3347 1.01143L7.33321 1.0136H7.37051L7.57939 0.970311C7.71865 0.941454 7.85168 0.906588 7.9785 0.865705L8.17992 0.800777L8.2023 0.793563L8.21349 0.789956L8.22095 0.786348L8.22841 0.782741L8.23587 0.779134L8.24333 0.775527L8.25825 0.773363L8.27317 0.77192V0.786348L8.26944 0.787791L8.26571 0.789956L8.26423 0.79212L8.26198 0.793563L8.25974 0.795006L8.25825 0.79717L8.25677 0.799334L8.25452 0.800777L8.25228 0.80222L8.25079 0.804384L8.24931 0.806548L8.24706 0.807991L8.24333 0.815205L8.2396 0.82242L8.23736 0.823862C8.23637 0.825305 8.20479 0.866181 8.14262 0.946504C8.08046 1.0273 8.04689 1.06818 8.04191 1.06915C8.03694 1.07059 8.02997 1.0778 8.02102 1.09079C8.01257 1.10425 7.95985 1.15788 7.86287 1.25166C7.76589 1.34545 7.67091 1.42889 7.57791 1.502C7.48441 1.57558 7.43716 1.666 7.43616 1.77325C7.43467 1.88002 7.42895 2.00074 7.419 2.13541C7.40905 2.27007 7.3904 2.41555 7.36305 2.57186C7.3357 2.72817 7.29342 2.90492 7.23623 3.10211C7.17904 3.29929 7.10941 3.49168 7.02735 3.67925C6.94529 3.86681 6.8595 4.03514 6.76998 4.18424C6.68046 4.33334 6.5984 4.45958 6.5238 4.56299C6.4492 4.66639 6.37336 4.76378 6.29626 4.85516C6.21918 4.94654 6.12171 5.04947 6.00384 5.16393C5.88547 5.27791 5.82082 5.34044 5.80988 5.3515C5.79844 5.36208 5.74971 5.40152 5.66365 5.46981C5.57812 5.53858 5.48611 5.60736 5.38763 5.67614C5.28966 5.74443 5.19964 5.80143 5.11758 5.84711C5.03552 5.8928 4.93655 5.94498 4.82067 6.00366C4.70529 6.06282 4.58046 6.11765 4.44618 6.16815C4.3119 6.21865 4.17016 6.26554 4.02096 6.30882C3.87176 6.35211 3.72753 6.38578 3.58827 6.40982C3.44903 6.43387 3.29112 6.45431 3.11456 6.47114L2.84973 6.49639V6.5H2.36483V6.49639L2.30142 6.49279C2.25915 6.49038 2.22433 6.48797 2.19698 6.48557C2.16963 6.48317 2.06643 6.46994 1.88739 6.44589C1.70835 6.42185 1.56785 6.3978 1.4659 6.37375C1.36395 6.34971 1.21225 6.30401 1.01083 6.23668C0.809413 6.16935 0.637087 6.10129 0.493854 6.03252C0.351121 5.96422 0.261601 5.92094 0.225293 5.90266C0.189485 5.88487 0.149201 5.86275 0.10444 5.83629L0.0373001 5.79661L0.0358156 5.79445L0.0335701 5.79301L0.0313321 5.79156L0.0298401 5.7894L0.0223801 5.78579L0.0149201 5.78219L0.0134355 5.78002L0.01119 5.77858L0.00895204 5.77714L0.00746003 5.77497L0.00597548 5.77281L0.00373001 5.77137H0V5.75694L0.00746003 5.75838L0.0149201 5.76054L0.0484902 5.76415C0.0708703 5.76655 0.131796 5.77016 0.231261 5.77497C0.330733 5.77978 0.436412 5.77978 0.548312 5.77497C0.660213 5.77016 0.774605 5.75934 0.891474 5.74251C1.00835 5.72568 1.14636 5.69682 1.30551 5.65594C1.46466 5.61505 1.61087 5.56648 1.74416 5.51021C1.87695 5.45346 1.97144 5.41114 2.02764 5.38324C2.08334 5.35583 2.16838 5.30484 2.28277 5.2303L2.45435 5.11848L2.45584 5.11632L2.45808 5.11487L2.46033 5.11343L2.46181 5.11127L2.4633 5.1091L2.46554 5.10766L2.46779 5.10622L2.46927 5.10405L2.47673 5.10189L2.48419 5.10044L2.48568 5.09323L2.48792 5.08602L2.49017 5.08457L2.49165 5.08241L2.43197 5.0788C2.39219 5.0764 2.35364 5.07399 2.31634 5.07159C2.27904 5.06918 2.2206 5.05836 2.14103 5.03912C2.06146 5.01988 1.97567 4.99103 1.88366 4.95255C1.79165 4.91408 1.70213 4.86838 1.6151 4.81548C1.52807 4.76258 1.46515 4.71857 1.42636 4.68346C1.38807 4.64883 1.33833 4.59978 1.27716 4.53629C1.21648 4.47233 1.16376 4.40668 1.119 4.33934C1.07424 4.27202 1.03148 4.19433 0.990699 4.10633L0.928774 3.97503L0.925044 3.96421L0.921314 3.95339L0.919076 3.94617L0.917584 3.93896L0.928774 3.9404L0.939964 3.94256L1.02202 3.95339C1.07674 3.9606 1.16253 3.963 1.27939 3.9606C1.39627 3.9582 1.47709 3.95339 1.52185 3.94617C1.56661 3.93896 1.59396 3.93414 1.60391 3.93174L1.61883 3.92814L1.63748 3.92453L1.65613 3.92092L1.65762 3.91876L1.65986 3.91731L1.6621 3.91587L1.66359 3.91371L1.64867 3.9101L1.63375 3.90649L1.61883 3.90289L1.60391 3.89928L1.58899 3.89567C1.57904 3.89327 1.56164 3.88846 1.53677 3.88124C1.5119 3.87403 1.44476 3.84757 1.33535 3.80189C1.22594 3.7562 1.1389 3.71171 1.07424 3.66842C1.00943 3.62501 0.947626 3.57754 0.889235 3.5263C0.831047 3.47436 0.767145 3.40751 0.697513 3.32575C0.627888 3.24399 0.565724 3.149 0.511012 3.04079C0.456308 2.93257 0.415277 2.82917 0.387922 2.73058C0.360676 2.63256 0.3427 2.53235 0.334217 2.43119L0.320781 2.27969L0.328241 2.28113L0.335701 2.2833L0.343161 2.2869L0.350621 2.29051L0.358081 2.29412L0.365541 2.29772L0.481172 2.34822C0.558264 2.38189 0.653998 2.41075 0.768383 2.43479C0.882775 2.45884 0.951154 2.47207 0.973534 2.47447L1.0071 2.47808H1.07424L1.07276 2.47592L1.07051 2.47447L1.06828 2.47303L1.06678 2.47087L1.0653 2.4687L1.06305 2.46726L1.06082 2.46582L1.05932 2.46365L1.05186 2.46004L1.0444 2.45644L1.04292 2.45427L1.04067 2.45283L1.03844 2.45139L1.03694 2.44922L1.02948 2.44562L1.02202 2.44201L1.02054 2.43984C1.01905 2.43888 0.99766 2.42349 0.956376 2.39367C0.915592 2.36337 0.872823 2.32418 0.828063 2.27608C0.783303 2.22798 0.738543 2.17749 0.693783 2.12458C0.64894 2.07156 0.609 2.01483 0.574422 1.95505C0.539614 1.89493 0.502806 1.81846 0.464014 1.72564C0.425721 1.6333 0.396627 1.54023 0.376731 1.44645C0.356843 1.35266 0.345653 1.26008 0.343161 1.1687C0.340677 1.07732 0.343161 0.999168 0.350621 0.93424C0.358081 0.869312 0.373001 0.795965 0.395382 0.714206C0.417762 0.632448 0.450093 0.545877 0.492362 0.454495L0.555772 0.317425L0.559502 0.306604L0.563232 0.295782L0.565478 0.29434L0.566962 0.292175L0.568454 0.290011L0.570692 0.288568L0.572938 0.290011L0.574422 0.292175L0.575914 0.29434L0.578152 0.295782L0.580398 0.297225L0.581882 0.29939L0.583374 0.301554L0.585612 0.302997L0.589342 0.310211L0.593072 0.317425L0.595318 0.318868L0.596802 0.321032L0.697513 0.429245C0.764653 0.501387 0.844229 0.581948 0.936234 0.670921C1.02825 0.759894 1.07922 0.806065 1.08916 0.809434C1.09912 0.813279 1.11154 0.824338 1.12646 0.842619C1.14138 0.860417 1.19112 0.902981 1.27567 0.970311C1.36022 1.03764 1.47087 1.1158 1.60764 1.20477C1.74441 1.29375 1.89609 1.38152 2.0627 1.46809C2.22931 1.55466 2.40835 1.63281 2.59982 1.70255C2.7913 1.77229 2.92558 1.81798 3.00266 1.83962C3.07975 1.86127 3.21154 1.88892 3.39804 1.92259C3.58454 1.95625 3.72505 1.9779 3.81954 1.98751C3.91403 1.99713 3.97869 2.00266 4.0135 2.00411L4.06572 2.00555L4.06423 1.99473L4.06199 1.98391L4.04707 1.89373C4.03712 1.83361 4.03215 1.74944 4.03215 1.64123C4.03215 1.53302 4.04085 1.43322 4.05826 1.34184C4.07567 1.25046 4.10178 1.15788 4.13659 1.0641C4.1714 0.970311 4.20547 0.895038 4.23879 0.838291C4.27261 0.78202 4.31687 0.717814 4.37158 0.645671C4.42629 0.573529 4.49716 0.498985 4.58419 0.422031C4.67122 0.345077 4.77069 0.276542 4.88259 0.216426C4.99449 0.15631 5.09769 0.110615 5.19218 0.0793563C5.28668 0.0480971 5.36625 0.0276521 5.4309 0.0180355C5.49556 0.00841898 5.52788 0.00288568 5.52788 0.00144284Z" fill="white"/>
</svg>
</span>
<span class="share__item-text">Twitter</span>
</a>
<a href="#" class="share__item" data-code="tg">
<span class="share__item-icon share__item-icon--tg">
<svg width="10" height="7" viewBox="0 0 10 7" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
<path d="M1.39589 3.04852C1.39589 3.04852 5.05491 1.51189 6.32392 0.9708C6.8104 0.754384 8.46012 0.0617918 8.46012 0.0617918C8.46012 0.0617918 9.22155 -0.241191 9.15809 0.494655C9.13692 0.797667 8.96773 1.85815 8.79854 3.00523C8.54472 4.62846 8.26976 6.40316 8.26976 6.40316C8.26976 6.40316 8.22746 6.90097 7.86791 6.98753C7.50836 7.0741 6.91613 6.68455 6.8104 6.59795C6.72577 6.53304 5.22411 5.5591 4.6742 5.08295C4.52614 4.9531 4.35695 4.6934 4.69533 4.39039C5.45676 3.67617 6.36622 2.78882 6.91613 2.2261C7.16995 1.96638 7.42374 1.36038 6.36622 2.09622C4.86456 3.15674 3.38403 4.15231 3.38403 4.15231C3.38403 4.15231 3.04561 4.36873 2.41111 4.17394C1.77657 3.97918 1.03631 3.71945 1.03631 3.71945C1.03631 3.71945 0.528726 3.39481 1.39589 3.04852Z" fill="white"/>
</svg>
</span>
<span class="share__item-text">Telegram</span>
</a>
<a href="#" class="share__item js-share-item-copy">
<span class="share__item-icon share__item-icon--copy">
<svg width="10" height="10" viewBox="0 0 10 10" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
<path d="M4.19922 5.40327C4.37217 5.63449 4.59283 5.8258 4.84622 5.96425C5.09962 6.10269 5.37982 6.18501 5.66783 6.20564C5.95584 6.22627 6.24492 6.18471 6.51546 6.08379C6.78599 5.98287 7.03166 5.82495 7.2358 5.62074L8.44399 4.41255C8.81079 4.03277 9.01375 3.52412 9.00917 2.99615C9.00458 2.46818 8.79281 1.96313 8.41946 1.58978C8.04611 1.21644 7.54106 1.00466 7.01309 1.00008C6.48512 0.995488 5.97647 1.19845 5.59669 1.56525L4.904 2.25392" stroke="black" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/>
<path d="M5.81002 4.59658C5.63707 4.36536 5.41641 4.17404 5.16302 4.0356C4.90962 3.89716 4.62942 3.81483 4.34141 3.79421C4.0534 3.77358 3.76432 3.81514 3.49379 3.91605C3.22325 4.01697 2.97758 4.17489 2.77344 4.3791L1.56525 5.58729C1.19845 5.96707 0.995488 6.47572 1.00008 7.0037C1.00466 7.53167 1.21644 8.03672 1.58978 8.41006C1.96313 8.78341 2.46818 8.99518 2.99615 8.99977C3.52412 9.00436 4.03277 8.80139 4.41255 8.43459L5.10122 7.74592" stroke="black" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/>
</svg>
</span>
<span class="share__item-text">Скопировать ссылку</span>
</a>
</div>
</div> <!-- //share -->
</noindex>
<div class="row">
<div class="col-xl-9 col-lg-8 col-poster">
<div class="article-poster">
<picture >
<img src="https://248006.selcdn.ru/main/iblock/c1f/c1fe06f6d805f1b45c45782b8864a141/aa6900b2061b7dd3fc298d80dcfdacf1.jpg" itemprop='image' class='hidden-xs' />
</picture> <picture >
<img src="https://248006.selcdn.ru/main/iblock/c1f/c1fe06f6d805f1b45c45782b8864a141/aa6900b2061b7dd3fc298d80dcfdacf1.jpg" itemprop='image' class='visible-xs' />
</picture> </div>
<noindex>
<p class="article-poster-text" data-nosnippet>
Фото: VCG / Getty Images </p>
</noindex>
</div>
<div class="col-xl-3 col-lg-4 col-author">
<div class="article-author">
<div class="article-author__image">
<a href="/media/authors/alexandr-tsurikov/">
<img src="https://248006.selcdn.ru/main/iblock/850/8507a89bc71f3ceee25f4cb9b0608074/1abeb831ac1c61515e4abbb0827f538e.png" alt="Александр Цуриков">
</a>
</div>
<div class="article-author__info">
<div class="article-author__name">
Александр Цуриков </div>
<div class="article-author__description">
Автор статей про IT-технологии. Преподаватель, доцент. Инженер по первому образованию, по второму — журналист. Кандидат технических наук. </div>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="container">
<div class="row flex-row-rev">
<div class="col-xl-3 col-lg-4 col-author">
<div class="js-article-banner" data-article-banner-mobile data-type="side_mounted" data-article-banner-sticky-start>
<!--AdFox START-->
<!--yandex_skillbox.media-->
<!--Площадка: Skillbox / Сквозной для застройщика Легенда / Боковой баннер сквозной для застройщика Легенда-->
<!--Категория: <не задана>-->
<!--Тип баннера: Media banner-->
<div id="adfox_176131540100027244"></div>
<script>
window.yaContextCb.push(()=>{
Ya.adfoxCode.create({
ownerId: 11649869,
containerId: 'adfox_176131540100027244',
params: {
p1: 'dkugb',
p2: 'p'
}
})
})
</script> </div>
<div class="js-article-banner" data-article-banner-mobile data-type="vertical" data-article-banner-sticky-end></div>
</div>
<div class="col-xl-9 col-lg-8 col-poster">
<div class="container container--setka">
<div class="js-article-banner" data-type="top"></div>
<div class="article-detail-text__setka" data-detail-text>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/REC-html40/loose.dtd">
<html><body><div class="stk-post stk-layout_12col_18068 stk-theme_26309" data-ui-id="post" data-reset-type="class" data-editor-version="3.1.9-rc2" data-stk='{"images":[{"id":28702,"alt":"","caption":""},{"id":28701,"alt":"","caption":""},{"id":28700,"alt":"","caption":""},{"id":28699,"alt":"","caption":""},{"id":28698,"alt":"","caption":""},{"id":28697,"alt":"","caption":""},{"id":28696,"alt":"","caption":""},{"id":28695,"alt":"","caption":""},{"id":28694,"alt":"","caption":""},{"id":28692,"alt":"","caption":""}]}' data-layout-type="limited"><div class="stk-grid__layout_reverse stk-grid" data-ce-tag="grid"><div data-col-width="12" class="stk-grid-col stk-grid-col_last" data-ce-tag="grid-col"><p class="stk-reset stk-theme_26309__mb_15" data-ce-tag="paragraph">В сложных настольных играх даже огромная скорость вычислений суперкомпьютеров сама по себе не могла гарантировать победу. Уверенно громить людей в нардах и го программы смогли только после того, как нейронные сети позволили им обрести аналог человеческой интуиции. А началось всё с нейросети, которая показала людям, как надо играть в нарды.</p><h2 class=" stk-theme_26309__style_large_header stk-reset" data-ce-tag="paragraph"><strong class="stk-reset">ИИ научил экспертов играть в нарды</strong></h2><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Люди играют в различные варианты <a class="stk-reset" href="https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9D%D0%B0%D1%80%D0%B4%D1%8B" target="_blank" data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1">нардов</a> более <span class="stk-reset" data-stk-footnote-link="fn8UJIE" data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1">пяти тысяч лет</span> и, казалось бы, должны знать о них всё. Однако <a class="stk-reset" href="https://skillbox.ru/media/code/iskusstvennyy_intellekt_mashinnoe_obuchenie_i_glubokoe_obuchenie_v_chyem_raznitsa/" target="_blank" data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1">нейронная сеть</a>, едва освоив эту древнюю игру, нашла несколько необычных комбинаций, которые включили в свой арсенал даже профессиональные игроки.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Исследователь ИИ из компании IBM <a href="https://www.chessprogramming.org/Gerald_Tesauro" target="_blank" class="stk-reset">Джеральд Тезауро</a> посвятил 15 лет жизни тому, чтобы компьютер смог играть в нарды. Венцом его исследований, проводившихся с 1987 по 2002 год, стала нейросетевая программа <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/TD-Gammon" target="_blank" class="stk-reset">TD-Gammon</a>. Она впервые в мире могла на равных соревноваться с чемпионами мира.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Но добиться этого было непросто. В нардах (в отличие от шахмат или шашек), кроме возможных действий игроков, необходимо также учитывать элемент случайности. Многое в них зависит от результатов бросков игральных костей (выпавшие числа определяют, на сколько пунктов допускается передвинуть фишки по игровой доске). Из-за этого <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Game_tree" target="_blank" class="stk-reset" data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1">дерево игры</a> в нардах расширяется гораздо быстрее, чем в шахматах.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Тезауро смог создать нейросеть, которой не требовалось объяснять правила или демонстрировать, как играют профессионалы. Его программа обучалась полностью самостоятельно, проводя тысячи партий против самой себя. Это выгодно отличало её от применявшихся ранее подходов к обучению нейронных сетей, в которых требовалось участие экспертов.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">В TD-Gammon использовался вариант обучения с подкреплением (<a href="https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%81_%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D0%BA%D1%80%D0%B5%D0%BF%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%D0%BC" target="_blank" class="stk-reset" data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1">reinforcement learning</a>, RL). Алгоритм подавал в нейросеть расположение фишек на игровой доске. Проанализировав возможные ходы, сеть выдавала для каждого из них оценку, определяющую, насколько хорошим он может быть. Программа выбирала из полученных оценок самую высокую и совершала соответствующий ей ход.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Нейронная сеть вновь оценивала изменившуюся игровую ситуацию и подстраивала свои параметры (веса межнейронных связей) в зависимости от того, улучшил ли её предыдущий ход шансы на выигрыш или нет. По результатам каждой проведённой партии сеть получала «вознаграждение» за победу и стремилась повторять те решения, которые вели к получению этого вознаграждения, но при этом «забывала» те, что вели к поражению.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Изначально весами сети были заданы случайные значения. Поэтому первое время программа играла очень плохо и партии могли длиться сотни или тысячи ходов. Однако уже после нескольких десятков партий качество игры значительно улучшилось. Для полноценного обучения нейросети <a href="http://incompleteideas.net/sutton/book/ebook/node108.html" target="_blank" class="stk-reset" data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1">потребовалось провести</a> около 300 тысяч партий против самой себя.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">В 1992–1995 годах Джеральд Тезауро представил свою разработку общественности и организовал <a class="stk-reset" href="http://incompleteideas.net/sutton/book/ebook/node108.html" target="_blank" data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1">ряд матчей</a>, в которых TD-Gammon сражалась с лучшими игроками в нарды в мире. Программа не только показала уровень игры, сравнимый с уровнем профессионалов, но и смогла удивить мастеров свежими и нестандартными решениями.</p><div class="stk-grid" data-stk-css="stkIMNzY" data-ce-tag="grid"><div data-col-width="2" class="stk-grid-col" data-stk-css="" data-stk-css-m="" data-ce-tag="grid-col"><figure class="stk-reset stk-image-figure" data-ce-tag="image-figure"><div class="stk-mask" data-ce-tag="mask"><img src="/upload/setka_images/07461507022022_d94a1d0d95e1a6e27b7423a44412fc5bba80fae8.jpg" data-image-id="28694" data-image-name="0.jpg" class="stk-image stk-reset" width="1000" height="1000"></div></figure></div><div data-col-width="10" class="stk-theme_26309__pad_round_1 stk-grid-col stk-grid-col_last" data-ce-tag="grid-col"><p class="stk-reset stk-theme_26309__mb_05" data-ce-tag="paragraph">«TD-Gammon оценивает игровые ситуации намного лучше, чем я. Только в некоторых технических моментах я могу претендовать на определённое преимущество перед этой программой. Её сильная сторона — это возможность оценки сложных игровых позиций, в которых ключом является предположение, а не точный расчёт. И в этом она превосходит людей.</p><p class="stk-theme_26309__mb_05 stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Вместо глупых машин, которые просто могут вычислять быстрее человека (например, играющих в шахматы компьютеров), TD-Gammon учится на собственном опыте почти так же, как это делают игроки. При этом у неё нет эмоциональной предвзятости. Она способна изучить любую игровую позицию и дать ей правильную оценку. Люди не могут делать это с такой же степенью совершенства».</p><p class=" stk-theme_26309__mb_0 stk-theme_26309__style_small_text stk-reset" data-ce-tag="paragraph"><a class="stk-reset" href="https://en.wikipedia.org/wiki/Kit_Woolsey" target="_blank"><strong class="stk-reset">Кит Вулси</strong></a><strong class="stk-reset">,</strong><br><strong class="stk-reset"> </strong>вице-чемпион мира по нардам 1996 года (<a class="stk-reset" href="https://bkgm.com/articles/tesauro/tdl.html" target="_blank">цитата</a>)</p></div></div></div></div><div class="stk-grid__layout_reverse stk-theme_26309__mb_15 stk-grid" data-ce-tag="grid"><div data-col-width="12" class="stk-grid-col stk-grid-col_last" data-ce-tag="grid-col"><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Программа TD-Gammon оказала влияние на сообщество экспертов по нардам. Стиль её игры сильно отличался от традиционных стратегий — и во многих случаях оказывался эффективнее. Это привело к значительным изменениям в позиционном мышлении профессиональных игроков.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Например, TD-Gammon научилась разыгрывать определённые начальные позиции не так, как было принято среди экспертов. Когда при первом броске на костях выпадало сочетание 2–1, 4–1 или 5–1, профессиональные игроки до появления TD-Gammon практически всегда совершали типовой ход: они перемещали фишку с 6‑го пункта на 5‑й. Такой элемент игры называется «<span class="stk-reset" data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1" data-stk-footnote-link="fnTm6eU">слоттинг</span>». Однако нейросеть в той же ситуации предпочитала делать неожиданный манёвр: она сдвигала фишку с 24-го на 23-й пункт. Такой элемент игры противоположен предыдущему и называется «<span class="stk-reset" data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1" data-stk-footnote-link="fngSpDq">сплитирование</span>».</p><figure class="stk-reset stk-image-figure" data-ce-tag="image-figure"><div class="stk-mask" data-ce-tag="mask"><img src="/upload/setka_images/07472207022022_accf102caaa970ce65d217b9ae9a8e9a57caa67c.jpg" data-image-id="28695" data-image-name="1.jpg" width="1540" height="1155" class="stk-image stk-reset"></div><figcaption class="stk-reset stk-description" data-ce-tag="description">Обычная начальная позиция в <a class="stk-reset" href="https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D1%80%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B0%D1%80%D0%B4%D1%8B" target="_blank" data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1">коротких нардах</a>. До появления TD-Gammon при выпадании на костях, например, чисел 4–1 большинство профессионалов совершали типовой ход, перемещая первую фишку с 13-го на 9-й пункт и вторую — с 6-го пункта на 5-й. Однако нейросеть использовала более перспективный вариант: 13–9 и 24–23<br data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1"><em class="stk-reset" data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1">Изображение: Gerald Tesauro / <a class="stk-reset" href="https://bkgm.com/articles/tesauro/tdl.html" target="_blank" data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1">Temporal Difference Learning and TD-Gammon</a> / Communications of the ACM, March 1995 / Vol. 38, No. 3</em></figcaption></figure><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Последующий компьютерный анализ (метод, называемый <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Rollout_(backgammon)" target="_blank" class="stk-reset">Rollout</a>) показал, что решение нейросети с большей вероятностью ведёт к улучшению игровой ситуации. Вдохновившись манерой игры TD-Gammon, профессионалы начали экспериментировать с первым ходом по примеру умной программы и добились успеха. Через несколько лет популярный ранее слоттинг <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/TD-Gammon" target="_blank" class="stk-reset">практически исчез</a> из дебютов турнирных игр. Так нейросеть способствовала изменению игры в нарды.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Секрет неожиданного успеха TD-Gammon заключался в том, что программа являлась «самоучкой». В процессе обучения игре в нарды она не имела доступа к каким-либо экспертным знаниям (а следовательно, и к скрытым в них стереотипам).</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Программа при принятии каждого решения ориентировалась только на конкретную игровую ситуацию и в процессе обучения формировала алгоритм комплексной оценки положения фишек на доске, напоминающий человеческую интуицию.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Такой подход отличается от метода классических <a class="stk-reset" href="https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D1%88%D0%B0%D1%85%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%8B" target="_blank" data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1">шахматных компьютеров</a>, которые перебирают возможные комбинации действий на большую глубину. Отличается он и от манеры игры людей-экспертов, которые оперируют не только интуитивной оценкой игровой ситуации, но также предпочитают полагаться на шаблонные ходы, логические рассуждения и подсчёты.</p><div class="stk-grid" data-stk-css="stkoRdXH" data-ce-tag="grid"><div data-col-width="2" class="stk-grid-col" data-stk-css="" data-stk-css-m="" data-ce-tag="grid-col"><figure class="stk-reset stk-image-figure" data-ce-tag="image-figure"><div class="stk-mask" data-ce-tag="mask"><img src="/upload/setka_images/07562707022022_0a6e6c69fe8fd60ea19f43dc3e320c47645bc9b2.jpg" data-image-id="28700" data-image-name="0000 (1).jpg" class="stk-image stk-reset" width="1000" height="1000"></div></figure></div><div data-col-width="10" class="stk-theme_26309__pad_round_1 stk-grid-col stk-grid-col_last" data-ce-tag="grid-col"><p class="stk-reset stk-theme_26309__mb_05" data-ce-tag="paragraph">«Вместо того чтобы пытаться подражать людям, TD-Gammon развивает собственное чувство позиционного суждения, учась на опыте игры против самой себя. Может показаться, что отказ от опыта мастеров-людей ставит нейросеть в невыгодное положение. Но на самом деле это освобождает её, в том смысле, что программе не мешают человеческие предубеждения и стереотипы, которые могут быть ошибочными или неэффективными. Мы видим на практике, что результатом процесса самообучения TD-Gammon является невероятно сложная функция оценки игровой ситуации, которая, по крайней мере в некоторых случаях, превосходит позиционное суждение людей — игроков мирового класса».</p><p class="stk-theme_26309__mb_0 stk-theme_26309__style_small_text stk-reset" data-ce-tag="paragraph"><a class="stk-reset" href="https://www.chessprogramming.org/Gerald_Tesauro" target="_blank"><strong class="stk-reset">Джеральд Тезауро</strong></a><strong class="stk-reset">,</strong><br><strong class="stk-reset"> </strong>разработчик программы TD-Gammon (<a class="stk-reset" href="https://bkgm.com/articles/tesauro/tdl.html" target="_blank">цитата</a>)</p></div></div><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">В дальнейшем Тезауро успешно работал в команде программистов IBM, создавших <a class="stk-reset" href="https://ru.wikipedia.org/wiki/IBM_Watson" target="_blank">суперкомпьютер Watson</a>. Его богатый опыт по обучению нейросетей игре в нарды <a class="stk-reset" href="https://www.ibm.com/blogs/research/2011/02/watsons-wagering-strategies/" target="_blank">пригодился</a> при подготовке ИИ Watson к участию в телепередаче Jeopardy! (американский аналог «Своей игры»). В 2011 году компьютер сыграл против чемпионов Jeopardy! Брэда Руттера и Кена Дженнингса и <a class="stk-reset" href="https://www.bbc.com/news/technology-12491688" target="_blank">победил их</a>. Это была настоящая сенсация!</p><figure class="stk-reset stk-image-figure" data-ce-tag="image-figure"><div class="stk-mask" data-ce-tag="mask"><img src="/upload/setka_images/07475907022022_08fda0244b5397e030ee401fd2bea5b24f78a72b.jpg" data-image-id="28696" data-image-name="2.jpg" width="1540" height="866" class="stk-image stk-reset"></div><figcaption class="stk-reset stk-description" data-ce-tag="description">Watson обыгрывает знатоков в Jeopardy!<br><em class="stk-reset">Кадр: IBM Research / Watson and the Jeopardy! Challenge / <em class="stk-reset">YouTube</em></em></figcaption></figure></div></div><div class="stk-grid__layout_reverse stk-theme_26309__mb_15 stk-grid" data-ce-tag="grid"><div data-col-width="12" class="stk-grid-col stk-grid-col_last" data-ce-tag="grid-col"><h2 class="stk-reset stk-theme_26309__style_large_header" data-ce-tag="paragraph"><strong class="stk-reset">Сверхчеловеческие способности не для го</strong></h2><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">За годы, прошедшие с момента появления TD-Gammon, компьютеры достигли поистине сверхчеловеческих успехов в классических настольных играх.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Программа <a href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Chinook" target="_blank" class="stk-reset">Chinook</a>, разработанная командой во главе с канадским профессором <a href="https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A8%D0%B5%D1%84%D1%84%D0%B5%D1%80,_%D0%94%D0%B6%D0%BE%D0%BD%D0%B0%D1%82%D0%B0%D0%BD" target="_blank" class="stk-reset">Джонатаном Шеффером</a>, удерживает звание чемпиона по шашкам среди людей и машин с 1994 года. В 1996 году её даже <a href="https://webdocs.cs.ualberta.ca/~chinook/project/" target="_blank" class="stk-reset">внесли</a> в Книгу рекордов Гиннесса как первую программу, выигравшую чемпионат мира.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Шахматные компьютеры также не дают шансов гроссмейстерам с момента эпохальной победы <a class="stk-reset" href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Deep_Blue" target="_blank">IBM Deep Blue</a> в 1997 году. Уже много лет гроссмейстеры не играют с вычислительными машинами, поскольку шансов на победу у людей попросту не осталось.</p><figure class="stk-reset stk-image-figure" data-ce-tag="image-figure"><div class="stk-mask" data-ce-tag="mask"><img src="/upload/setka_images/07481607022022_6896a8696b8038f4fc8989ab005e4fccc3b90047.jpg" data-image-id="28697" data-image-name="3.jpg" width="1540" height="1155" class="stk-image stk-reset"></div><figcaption class="stk-reset stk-description" data-ce-tag="description">Чемпион мира по шахматам играет против компьютера Deep Blue в 1997 году<br><em class="stk-reset">Фото: Bernie Nunez / Getty Images</em></figcaption></figure><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Однако принципы работы компьютеров для чемпионской игры, созданных в 1990–2010 годах, не были похожи на TD-Gammon. Они не использовали нейросети, а полагались на поиск оптимального хода путём перебора возможных вариантов развития партии по дереву игры.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Такой подход зарекомендовал себя для шашек и шахмат, но не подходил для популярной в Азии игры под названием «<a href="https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%93%D0%BE" target="_blank" class="stk-reset">го</a>». Долгое время она оставалась последним оплотом человечества. До 2015 года лучшие программы могли похвастать лишь любительским уровнем игры. Специалисты по ИИ полагали, что создать программу, способную обыграть экспертов в го, удастся в лучшем случае не раньше 2025 года.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Проблема состояла в запредельной сложности игры, которую были неспособны просчитать компьютеры, работающие по классическим принципам шахматных программ. Наглядно проиллюстрировать сложность го относительно других настолок позволяет размер дерева игры, который можно оценить с помощью несложной формулы:</p><div class="stk-grid" data-ce-tag="grid" data-stk-css="stkfJcpz"><div data-col-width="12" class="stk-grid-col stk-grid-col_last stk-theme_26309__pad_round_1" data-ce-tag="grid-col"><p class=" align-center stk-reset" data-ce-tag="paragraph">b<sup class="stk-reset">d</sup>,</p><p class="stk-reset stk-theme_26309__style_small_text stk-theme_26309__mb_05" data-ce-tag="paragraph">где b — примерное число возможных ходов в каждой позиции (<a class="stk-reset" href="https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D1%8D%D1%84%D1%84%D0%B8%D1%86%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82_%D0%B2%D0%B5%D1%82%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F" target="_blank">степень ветвления</a> дерева), d — средняя длина партии (глубина дерева игры).</p><p class="stk-reset stk-theme_26309__style_small_text" data-ce-tag="paragraph">В таблице приведём <a class="stk-reset" href="https://en.wikipedia.org/wiki/Game_complexity" target="_blank">значения этих параметров</a> для нескольких популярных игр.</p></div></div><p class=" align-center stk-reset stk-theme_26309__style_accented_text" data-ce-tag="paragraph"><strong class="stk-reset">Параметры сложности настольных игр</strong></p><table class="stk-table stk-reset stk-table--bordered_h" data-responsive-type="cards" data-ce-tag="table"><colgroup><col class="stk-reset" data-stk-id="259" data-stk-css="stkODyDF"><col class="stk-reset" data-stk-id="260" data-stk-css="stkI-wEE"><col class="stk-reset" data-stk-id="261" data-stk-css="stkBp0KV"></colgroup><thead class="stk-reset"><tr class="stk-reset stk-table-row"><th class="stk-reset stk-table-cell" data-ce-tag="th"><strong class="stk-reset">Название игры</strong></th><th class="stk-reset stk-table-cell" data-ce-tag="th"><strong class="stk-reset">Степень ветвления дерева (b)</strong></th><th class="stk-reset stk-table-cell" data-ce-tag="th"><strong class="stk-reset">Глубина дерева игры (d)</strong></th></tr></thead><tbody class="stk-reset"><tr class="stk-reset stk-table-row"><td class="stk-reset stk-table-cell" data-ce-tag="td" data-cell-header="Название игры">Крестики-нолики</td><td class="stk-reset stk-table-cell" data-ce-tag="td" data-cell-header="Степень ветвления дерева (b)">4</td><td class="stk-reset stk-table-cell" data-ce-tag="td" data-cell-header="Глубина дерева игры (d)">9</td></tr><tr class="stk-reset stk-table-row"><td class="stk-reset stk-table-cell" data-ce-tag="td" data-cell-header="Название игры">Шашки</td><td class="stk-reset stk-table-cell" data-ce-tag="td" data-cell-header="Степень ветвления дерева (b)">2,8</td><td class="stk-reset stk-table-cell" data-ce-tag="td" data-cell-header="Глубина дерева игры (d)">70</td></tr><tr class="stk-reset stk-table-row"><td class="stk-reset stk-table-cell" data-ce-tag="td" data-cell-header="Название игры">Шахматы</td><td class="stk-reset stk-table-cell" data-ce-tag="td" data-cell-header="Степень ветвления дерева (b)">35</td><td class="stk-reset stk-table-cell" data-ce-tag="td" data-cell-header="Глубина дерева игры (d)">70</td></tr><tr class="stk-reset stk-table-row"><td class="stk-reset stk-table-cell" data-ce-tag="td" data-cell-header="Название игры">Нарды</td><td class="stk-reset stk-table-cell" data-ce-tag="td" data-cell-header="Степень ветвления дерева (b)">250</td><td class="stk-reset stk-table-cell" data-ce-tag="td" data-cell-header="Глубина дерева игры (d)">55</td></tr><tr class="stk-reset stk-table-row"><td class="stk-reset stk-table-cell" data-ce-tag="td" data-cell-header="Название игры">Го</td><td class="stk-reset stk-table-cell" data-ce-tag="td" data-cell-header="Степень ветвления дерева (b)">250</td><td class="stk-reset stk-table-cell" data-ce-tag="td" data-cell-header="Глубина дерева игры (d)">150</td></tr></tbody></table><p class="align-left stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Теоретически, если построить полное дерево игры, то программа, работающая по нему, никогда не проиграет. Однако на практике просчитать такое дерево очень сложно.</p><p class=" align-left stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Подставив в формулу значения из таблицы, мы легко убедимся, что для элементарных крестиков-ноликов его размер составит 4<sup class="stk-reset">9</sup> = 262 144, а для шашек это уже будет 2,8<sup class="stk-reset">70</sup> = 20001482841082030545089749452286.</p><figure class="stk-reset stk-image-figure" data-ce-tag="image-figure"><div class="stk-mask" data-ce-tag="mask"><img src="/upload/setka_images/07494607022022_c7c2d6650fe8dd3125b1541cb39af56649bd56fa.jpg" data-image-id="28698" data-image-name="4.jpg" width="1540" height="1027" class="stk-image stk-reset"></div><figcaption class="stk-reset stk-description" data-ce-tag="description">Два начальных уровня дерева игры для крестиков-ноликов<br><em class="stk-reset">Изображение: <a class="stk-reset" data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1" href="https://en.wikipedia.org/wiki/Game_tree" target="_blank">Wikimedia Commons</a></em></figcaption></figure><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Создателям шашечной программы Chinook потребовалось 18 лет непрерывных вычислений для построения полного дерева игры. Над задачей одновременно работало несколько десятков компьютеров. На пике их число доходило до 200.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">В 2007 году Джонатан Шеффер <a href="https://lenta.ru/news/2007/07/20/checkers/" target="_blank" class="stk-reset">объявил</a> о завершении вычислений. В статье с говорящим названием «<a href="https://www.science.org/doi/10.1126/science.1144079" target="_blank" class="stk-reset">Шашки решены</a>» он доказал, что его программа имеет информацию обо всех мыслимых комбинациях действий в шашках. А следовательно, она даже теоретически не может проиграть.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Максимум, на что может рассчитывать её соперник, — это свести партию к ничьей. Но даже для достижения такого скромного результата человеку придётся действовать без единой ошибки, что практически невозможно.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Для шахмат построить полное дерево игры пока не представляется возможным. Поэтому компьютеры, подобные Deep Blue, работают с его версией, сокращённой и в «глубину», и в «ширину». Алгоритмы позволяют просматривать не все возможные комбинации до конца партии, а лишь наиболее вероятные на <span class="stk-reset" data-stk-footnote-link="fn_5JZK">некоторое количество</span> ходов вперёд. Этого оказалось достаточно для уверенной победы над любым гроссмейстером, поскольку человек не способен просчитывать действия на столь дальнюю перспективу.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Однако этот подход не позволяет программам достойно играть в го из-за огромной сложности игры. Если мы посмотрим на таблицу, то увидим, что размер дерева для го на <span class="stk-reset" data-stk-footnote-link="fn7flLm">80 порядков</span> превосходит аналогичный параметр дерева для шахмат, что больше числа атомов во Вселенной. Просчитать такое количество вариантов не способен ни один суперкомпьютер в мире.</p></div></div><div class="stk-grid__layout_reverse stk-theme_26309__mb_15 stk-grid" data-ce-tag="grid"><div data-col-width="12" class="stk-grid-col stk-grid-col_last" data-ce-tag="grid-col"><h2 class="stk-reset stk-theme_26309__style_large_header" data-ce-tag="paragraph"><strong class="stk-reset">AlphaGo: цифровая интуиция в действии</strong></h2><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">И тогда вместо описанного выше <a class="stk-reset" href="https://en.wikipedia.org/wiki/Brute-force_search" target="_blank" data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1">поиска «грубой силы»</a> специалисты британского стартапа <span class="stk-reset" data-stk-footnote-link="fndXGnd" data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1">Deep Mind</span> решили обратиться к опыту нейросетевой программы для игры в нарды TD-Gammon. Спустя 20 лет после её появления они сумели реализовать заложенные в ней идеи на новом, более высоком техническом уровне. Это позволило Deep Mind создать в 2015 году <a class="stk-reset" href="https://ru.wikipedia.org/wiki/AlphaGo" target="_blank" data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1">AlphaGo</a>, показавшую чемпионские результаты в го.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Как и TD-Gammon, AlphaGo использовала нейронную сеть для оценки возможных действий. Для обучения сети использовался тот же подход с подкреплением (Reinforcement Learning). И сеть также обучалась самостоятельно, проводя тысячи партий <span class="stk-reset" data-stk-footnote-link="fn662SD">против самой себя</span> и получая «вознаграждения» за действия, приводящие к выигрышу.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Конечно, с момента появления TD-Gammon наука ушла далеко вперёд. Поэтому в распоряжении Deep Mind были более <span class="stk-reset" data-stk-footnote-link="fneNQgW">продвинутые технологии</span>, чем у Джеральда Тезауро в 1995 году. В AlphaGo применили две очень сложные по своему внутреннему устройству нейросети и намного более совершенные методы их обучения (<a class="stk-reset" href="https://skillbox.ru/media/code/iskusstvennyy_intellekt_mashinnoe_obuchenie_i_glubokoe_obuchenie_v_chyem_raznitsa/" target="_blank">глубокое обучение</a>). Но общие идеи построения программ были очень похожи.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Одна нейронная сеть AlphaGo, названная «стратегической» сетью (policy network), предсказывает следующий ход и используется для сужения поиска, чтобы рассматривать только те ходы, которые с наибольшей вероятностью приведут к выигрышу. Другая нейронная сеть, названная «оценочной» (value network), затем используется для уменьшения глубины дерева поиска — оценки вероятности победы в каждой позиции вместо поиска до конца игры.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Алгоритм поиска AlphaGo похож на мышление человека. В отличие от Deep Blue, который перебирал миллионы позиций, AlphaGo прогнозирует развитие ситуации, словно предвосхищая оставшуюся часть игры в своём нейросетевом «воображении». Стратегическая сеть предлагает варианты ходов, а оценочная сеть проницательно определяет качество каждого из них и выбирает самый перспективный. Некоторые эксперты по ИИ назвали этот метод «<a href="https://www.nature.com/articles/529437a" target="_blank" class="stk-reset">цифровой интуицией</a>».</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">В 2015 году AlphaGo выиграла у трёхкратного чемпиона Европы <a class="stk-reset" href="https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A4%D0%B0%D0%BD%D1%8C_%D0%A5%D1%83%D1%8D%D0%B9" target="_blank">Фань Хуэя</a> со счётом 5:0. А в 2016 году прошёл эпичный матч программы против профессионала высшего ранга (величайшего игрока в го, выигравшего 18 международных титулов) <a class="stk-reset" href="https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9B%D0%B8_%D0%A1%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%BB%D1%8C" target="_blank">Ли Седоля</a>, завершившийся победой нейросети со счётом 4:1.</p><figure class="stk-reset stk-image-figure" data-ce-tag="image-figure"><div class="stk-mask" data-ce-tag="mask"><img src="/upload/setka_images/07522107022022_0ed1686442ac630326a48ddcef43684fa02b904b.jpg" data-image-id="28699" data-image-name="5.jpg" width="1540" height="1155" class="stk-image stk-reset"></div><figcaption class="stk-reset stk-description" data-ce-tag="description">Ли Седоль играет против AlphaGo в марте 2016 года<br><em class="stk-reset">Фото: Handout / Getty Images</em></figcaption></figure><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">И вновь эксперты, как и в истории с TD-Gammon, были поражены игрой программы. Энди Джексон, вице-президент Американской ассоциации го, <a href="https://www.nature.com/articles/nature.2016.19553" target="_blank" class="stk-reset">назвал</a> AlphaGo «чем-то вроде компьютеризированного афериста».</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Нейросеть, оставаясь в рамках правил игры, раз за разом находила нестандартные ходы, ведущие к победе. Многие решения нейронной сети эксперты, комментировавшие матч, поначалу называли ошибками, но <a class="stk-reset" href="https://archive.shine.cn/article/article_xinhua.aspx?id=322918" target="_blank">потом убеждались</a>, что эти «ошибки» вели программу к победе и были частью успешной стратегии.</p><div class="stk-grid" data-stk-css="stkuxCin" data-ce-tag="grid"><div data-col-width="2" class="stk-grid-col" data-stk-css="" data-stk-css-m="" data-ce-tag="grid-col"><figure class="stk-reset stk-image-figure" data-ce-tag="image-figure"><div class="stk-mask" data-ce-tag="mask"><img src="/upload/setka_images/07572107022022_bb2921aa7578ad7da7c5e04d7a7a64aa557740eb.jpg" data-image-id="28701" data-image-name="00.jpg" class="stk-image stk-reset" width="1000" height="1000"></div></figure></div><div data-col-width="10" class="stk-theme_26309__pad_round_1 stk-grid-col stk-grid-col_last" data-ce-tag="grid-col"><p class="stk-reset stk-theme_26309__mb_05" data-ce-tag="paragraph">«Очевидно, что AlphaGo отличается прежде всего тем, что она играет не так, как играет человек. Всё совершенно не то, к чему я привык, и мне было трудно к этому приспособиться…</p><p class=" stk-theme_26309__mb_05 stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Вера в человеческое творчество и наши традиционные знания об игре го были поставлены под сомнение моим опытом игры против компьютера. И я понимаю, что мне есть над чем поработать в этом направлении…»</p><p class=" stk-theme_26309__mb_05 stk-theme_26309__style_small_text stk-reset" data-ce-tag="paragraph"><strong class="stk-reset">Ли Седоль,</strong><br><strong class="stk-reset"> </strong>профессиональный игрок в го (<a class="stk-reset" href="https://www.lemonde.fr/pixels/article/2016/03/15/jeu-de-go-pour-lee-sedol-la-victoire-d-alphago-est-psychologique-plus-que-sportive_4883286_4408996.html" target="_blank">цитата</a>)</p></div></div><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Проигравший нейросети за год до того Фань Хуэй <a class="stk-reset" href="https://www.wired.com/2016/03/sadness-beauty-watching-googles-ai-play-go/" target="_blank">признался журналистам</a>, что благодаря матчу против нейросети он стал лучше видеть элементы игры, которых не замечал ранее. Пересмотрев свои представления о го, эксперт изменил манеру игры и сумел улучшить собственный рейтинг <span class="stk-reset" data-stk-footnote-link="fnD6i8-">на 300 позиций</span>.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">А одна из сильнейших женщин — игроков в го <a class="stk-reset" href="https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A7%D0%BE_%D0%A5%D0%B5_%D0%81%D0%BD" target="_blank">Чо Хе Ён</a>, наблюдая за действиями компьютера, эмоционально заявила, что хотела бы учиться у AlphaGo.</p><div class="stk-grid" data-stk-css="stk02XGB" data-ce-tag="grid"><div data-col-width="2" class="stk-grid-col" data-stk-css="" data-stk-css-m="" data-ce-tag="grid-col"><figure class="stk-reset stk-image-figure" data-ce-tag="image-figure"><div class="stk-mask" data-ce-tag="mask"><img src="/upload/setka_images/07572607022022_575b388fa19b2853f42b9c924b1990405393e280.jpg" data-image-id="28702" data-image-name="000.jpg" class="stk-image stk-reset" width="1000" height="1000"></div></figure></div><div data-col-width="10" class="stk-theme_26309__pad_round_1 stk-grid-col stk-grid-col_last" data-ce-tag="grid-col"><p class="stk-theme_26309__mb_05 stk-reset" data-ce-tag="paragraph">«Я люблю AlphaGo! Я хочу учиться у неё и извлечь уроки из её игры! Кажется, что AlphaGo знает всё!»</p><p class=" stk-theme_26309__style_small_text stk-reset" data-ce-tag="paragraph"><strong class="stk-reset">Чо Хе Ён,</strong><br><strong class="stk-reset"> </strong>профессиональный игрок в го (<a class="stk-reset" href="https://www.nature.com/articles/nature.2016.19553" target="_blank">цитата</a>)</p></div></div><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Несмотря на то, что Ли Седоль сумел выиграть одну партию, независимые комментаторы сошлись во мнении, что машина полностью переиграла человека. Некоторые ходы, сделанные AlphaGo, противоречили классической теории го, но доказали свою эффективность в матче против Ли Седоля. Сегодня профессионалы активно используют эти находки нейросети в своих партиях.</p></div></div><div class="stk-grid__layout_reverse stk-theme_26309__mb_15 stk-grid" data-ce-tag="grid"><div data-col-width="12" class="stk-grid-col stk-grid-col_last" data-ce-tag="grid-col"><h2 class="stk-reset stk-theme_26309__style_large_header" data-ce-tag="paragraph"><strong class="stk-reset">Выводы</strong></h2><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Цифровая интуиция, сформированная нейросетями в процессе <a href="https://skillbox.ru/media/code/kak-iskusstvennyy-intellekt-povliyaet-na-podkhod-k-obrazovaniyu/" target="_blank" class="stk-reset">обучения</a> с подкреплением, позволила им уверенно обыгрывать людей даже в самые сложные настолки. Это достижение отправило в утиль силовые подходы на основе перебора вариантов, применявшиеся успешными шахматными компьютерами предыдущих поколений.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Приобретая навыки в процессе игры против самих себя, новые системы искусственного интеллекта усвоили неожиданно эффективные способы оценки игровых ситуаций. Теперь у компьютеров есть интуиция, которая работает лучше человеческой.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Наблюдая за действиями машин, профессионалы смогут узнать много нового и интересного о тех играх, которым они посвятили жизнь. Пришло время не только учить ИИ, но и учиться у него.</p><div class="stk-grid" data-stk-css="stkyadgc" data-ce-tag="grid"><div data-col-width="12" class="stk-theme_26309__pad_round_1 stk-grid-col stk-grid-col_last" data-ce-tag="grid-col"><p class=" stk-theme_26309__style_small_text stk-reset stk-theme_26309__mb_05" data-ce-tag="paragraph"><strong class="stk-reset">Читайте также:</strong></p><ul class="stk-theme_26309__style_small_text stk-theme_26309__pad_hor_1 stk-reset" data-ce-tag="list"><li class="stk-list-item stk-reset stk-theme_26309__style_small_text" data-ce-tag="list-item"><a href="https://skillbox.ru/media/code/iskusstvennyy_intellekt_mashinnoe_obuchenie_i_glubokoe_obuchenie_v_chyem_raznitsa/" target="_blank" class="stk-reset">Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение: в чём разница</a></li><li class="stk-list-item stk-reset stk-theme_26309__style_small_text" data-ce-tag="list-item"><a href="https://skillbox.ru/media/code/govorim-o-generativnosostyazatelnykh-neyrosetyakh/" target="_blank" class="stk-reset">Как ИИ рисует котиков. Говорим о генеративно-состязательных нейросетях (GAN)</a></li><li class="stk-list-item stk-reset stk-theme_26309__style_small_text" data-ce-tag="list-item"><a href="https://skillbox.ru/media/code/big-o-notation-chto-eto-takoe-i-kak-eye-poschitat/" target="_blank" class="stk-reset">Big O Notation: что это такое и как её посчитать</a></li></ul></div></div></div></div><style data-stk-css="stkuxCin" class="" media="all">
[data-stk-css="stkuxCin"]:not(#stk):not(#stk):not(style) {
background-color: rgba(254, 245, 224, 1)
}
</style><style data-stk-css="stk02XGB" class="" media="all">
[data-stk-css="stk02XGB"]:not(#stk):not(#stk):not(style) {
background-color: rgba(254, 245, 224, 1)
}
</style><style data-stk-css="stkoRdXH" class="" media="all">
[data-stk-css="stkoRdXH"]:not(#stk):not(#stk):not(style) {
background-color: rgba(254, 245, 224, 1)
}
</style><style data-stk-css="stkyadgc" class="" media="all">
[data-stk-css="stkyadgc"]:not(#stk):not(#stk):not(style) {
background-color: rgba(254, 245, 224, 1)
}
</style><style data-stk-css="stkIMNzY" class="" media="all">
[data-stk-css="stkIMNzY"]:not(#stk):not(#stk):not(style) {
background-color: rgba(254, 245, 224, 1)
}
</style><div class="stk-footnote stk-footnote--hide" data-ce-tag="footnote" data-stk-footnote-body="fn8UJIE" data-stk-show="mouseover" style="display:none"><div class="stk-footnote__close"></div><div class="stk-footnote__body"><p class="stk-theme_26309__style_small_text stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Для сравнения: история шахмат началась всего лишь полторы тысячи лет назад.</p></div></div><div class="stk-footnote stk-footnote--hide" data-ce-tag="footnote" data-stk-footnote-body="fn_5JZK" data-stk-show="mouseover" style="display:none"><div class="stk-footnote__close"></div><div class="stk-footnote__body"><p class="stk-theme_26309__style_small_text stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Deep Blue мог рассчитывать 200 000 000 вариантов в секунду. Максимально компьютер был способен просчитать до 40 ходов наперёд.</p></div></div><div class="stk-footnote stk-footnote--hide" data-ce-tag="footnote" data-stk-footnote-body="fn7flLm" data-stk-show="mouseover" style="display:none"><div class="stk-footnote__close"></div><div class="stk-footnote__body"><p class="stk-theme_26309__style_small_text stk-reset" data-ce-tag="paragraph">То есть число будет иметь на 80 нулей больше.</p></div></div><div class="stk-footnote stk-footnote--hide" data-ce-tag="footnote" data-stk-footnote-body="fndXGnd" data-stk-show="mouseover" style="display:none"><div class="stk-footnote__close"></div><div class="stk-footnote__body"><p class="stk-theme_26309__style_small_text stk-reset" data-ce-tag="paragraph">В 2014 году приобретён Google.</p></div></div><div class="stk-footnote stk-footnote--hide" data-ce-tag="footnote" data-stk-footnote-body="fn662SD" data-stk-show="mouseover" style="display:none"><div class="stk-footnote__close"></div><div class="stk-footnote__body"><p class="stk-theme_26309__style_small_text stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Вначале AlphaGo обучили на 30 миллионах позиций, взятых из 160 тысяч партий, сыгранных профессионалами, а затем позволили ей дообучиться при игре против самой себя на ещё 30 миллионах позиций.</p></div></div><div class="stk-footnote stk-footnote--hide" data-ce-tag="footnote" data-stk-footnote-body="fneNQgW" data-stk-show="mouseover" style="display:none"><div class="stk-footnote__close"></div><div class="stk-footnote__body"><p class="stk-theme_26309__style_small_text stk-reset" data-ce-tag="paragraph">В TD-Gammon нейросеть, играющая в нарды, была только одна и имела всего три слоя, что по нынешним меркам выглядит очень примитивно.</p></div></div><div class="stk-footnote stk-footnote--hide" data-ce-tag="footnote" data-stk-footnote-body="fnD6i8-" data-stk-show="mouseover" style="display:none"><div class="stk-footnote__close"></div><div class="stk-footnote__body"><p class="stk-theme_26309__style_small_text stk-reset" data-ce-tag="paragraph">На момент матча против AlphaGo он занимал 633-е место в мире. Пересмотрев манеру игры после поражения от нейросети, он смог подняться до 300-го места.</p></div></div><style data-stk-css="stkODyDF" class="" media="all">
[data-stk-css="stkODyDF"]:not(#stk):not(#stk):not(style) {
border: 1px solid grey
}
</style><style data-stk-css="stkI-wEE" class="" media="all">
[data-stk-css="stkI-wEE"]:not(#stk):not(#stk):not(style) {
border: 1px solid grey
}
</style><style data-stk-css="stkBp0KV" class="" media="all">
[data-stk-css="stkBp0KV"]:not(#stk):not(#stk):not(style) {
border: 1px solid grey
}
</style><style data-stk-css="stkfJcpz" class="" media="all">
[data-stk-css="stkfJcpz"]:not(#stk):not(#stk):not(style) {
background-color: rgba(241, 242, 246, 1)
}
</style><div class="stk-footnote stk-footnote--hide" data-ce-tag="footnote" data-stk-footnote-body="fnTm6eU" data-stk-show="mouseover" style="display:none"><div class="stk-footnote__close"></div><div class="stk-footnote__body"><p class="stk-theme_26309__style_small_text stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Слот (Slot) — поставленная в пункт одиночная фишка с целью захвата этого пункта во время ближайших ходов.</p></div></div><div class="stk-footnote stk-footnote--hide" data-ce-tag="footnote" data-stk-footnote-body="fngSpDq" data-stk-show="mouseover" style="display:none"><div class="stk-footnote__close"></div><div class="stk-footnote__body"><p class="stk-theme_26309__style_small_text stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Сплит (Split) — разделение двух фишек, стоящих на одном пункте.</p></div></div></div></body></html>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="col-xl-9 col-lg-8 col-poster">
<div class="article-preview-info">
</div>
</div>
<noindex>
<div class="share" data-nosnippet>
<button class="share__handler-btn ">
<span class="share__handler-icon">
<svg width="11" height="12" viewBox="0 0 11 12" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
<path d="M11 4.99902L6 0V2.99805C2.688 2.99805 0 5.68505 0 8.99805V11.498H0.0980225C0.765022 8.91205 3.107 6.99805 5.901 6.99805H6.00098V9.99805L11 4.99902Z" fill="currentColor"/>
</svg>
</span>
<span class="share__handler-text">Поделиться</span>
</button>
<div class="share__list">
<a href="#" class="share__item" data-code="vk">
<span class="share__item-icon share__item-icon--vk">
<svg width="9" height="5" viewBox="0 0 9 5" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
<path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M4.04776 4.98054H4.53996C4.62377 4.97136 4.70279 4.9361 4.76621 4.87951C4.81226 4.81209 4.83594 4.73139 4.83369 4.64925C4.83369 4.64925 4.82574 3.94629 5.1314 3.84125C5.43701 3.73621 5.826 4.51998 6.23879 4.82297C6.39281 4.95308 6.59128 5.01558 6.79053 4.99669L7.89399 4.98054C7.89399 4.98054 8.47355 4.94415 8.19965 4.46339C7.98372 4.08315 7.70589 3.743 7.37799 3.45744C6.68338 2.77872 6.77865 2.8878 7.61219 1.71216C8.12024 0.997077 8.32269 0.556717 8.25918 0.370875C8.14651 0.254767 7.98299 0.205914 7.82655 0.241594L6.58018 0.249674C6.52565 0.241067 6.46984 0.251007 6.42141 0.277954C6.37298 0.314507 6.33466 0.363228 6.31025 0.419356C6.18259 0.772814 6.0287 1.11586 5.8498 1.44552C5.29807 2.43936 5.07579 2.49188 4.98451 2.43128C4.77416 2.28584 4.82574 1.85356 4.82574 1.54248C4.82574 0.580957 4.96468 0.176954 4.55979 0.0719133C4.36879 0.0254376 4.17259 0.00505841 3.97631 0.0113129C3.62834 -0.0214164 3.27745 0.017045 2.94429 0.124433C2.8014 0.197154 2.69423 0.358753 2.76171 0.370875C2.90334 0.385518 3.03406 0.454932 3.12688 0.564795C3.21268 0.750336 3.25481 0.953675 3.24993 1.15868C3.24993 1.15868 3.32535 2.29392 3.07925 2.43532C2.91254 2.53228 2.68232 2.33432 2.18616 1.4334C2.01958 1.11848 1.87243 0.793298 1.74557 0.459754C1.72231 0.404013 1.68704 0.354309 1.64236 0.314316C1.58589 0.272672 1.52066 0.245006 1.45184 0.233514L0.268986 0.241594C0.181167 0.241154 0.0958013 0.271066 0.0268587 0.326434C-0.00595087 0.396174 -0.00882613 0.476652 0.0189202 0.548633C0.0189202 0.548633 0.947737 2.83932 1.99563 3.99477C2.51 4.60651 3.2568 4.96526 4.04776 4.98054Z" fill="white"/>
</svg>
</span>
<span class="share__item-text">Vkontakte</span>
</a>
<a href="#" class="share__item" data-code="tw">
<span class="share__item-icon share__item-icon--tw">
<svg width="9" height="7" viewBox="0 0 9 7" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
<path d="M5.52788 0.00144284V0H5.9158L6.05754 0.027414C6.15204 0.0452114 6.23783 0.068535 6.31491 0.0973918C6.39201 0.126249 6.46661 0.159917 6.53872 0.198391C6.61083 0.236864 6.67623 0.276066 6.73492 0.315982C6.79311 0.355422 6.84533 0.397265 6.89158 0.441509C6.93733 0.486237 7.0087 0.49778 7.10568 0.476138C7.20266 0.454495 7.3071 0.424433 7.419 0.38596C7.5309 0.347487 7.64156 0.304201 7.75097 0.256104C7.86039 0.208007 7.92703 0.177469 7.95091 0.164484C7.97428 0.151022 7.98671 0.143808 7.98821 0.142841L7.98969 0.140677L7.99715 0.13707L8.00461 0.133463L8.01207 0.129856L8.01953 0.126249L8.02102 0.124084L8.02326 0.122642L8.02551 0.121199L8.02699 0.119034L8.03445 0.11687L8.04191 0.115427L8.04043 0.126249L8.03818 0.13707L8.03445 0.147891L8.03072 0.158713L8.02699 0.165927L8.02326 0.173141L8.01953 0.183962C8.01705 0.191176 8.01456 0.200793 8.01207 0.212819C8.00959 0.224845 7.98596 0.272935 7.9412 0.357103C7.89644 0.441271 7.84049 0.526637 7.77335 0.613208C7.70621 0.699778 7.64604 0.765182 7.59283 0.809434C7.53911 0.854162 7.50355 0.885421 7.48614 0.903219C7.46874 0.921492 7.4476 0.938323 7.42273 0.953718L7.38543 0.977525L7.37797 0.981132L7.37051 0.984739L7.36902 0.986903L7.36678 0.988346L7.36454 0.989789L7.36305 0.991953L7.35559 0.99556L7.34813 0.999168L7.34664 1.00133L7.3444 1.00277L7.34216 1.00422L7.34067 1.00638L7.33918 1.00855L7.33694 1.00999L7.3347 1.01143L7.33321 1.0136H7.37051L7.57939 0.970311C7.71865 0.941454 7.85168 0.906588 7.9785 0.865705L8.17992 0.800777L8.2023 0.793563L8.21349 0.789956L8.22095 0.786348L8.22841 0.782741L8.23587 0.779134L8.24333 0.775527L8.25825 0.773363L8.27317 0.77192V0.786348L8.26944 0.787791L8.26571 0.789956L8.26423 0.79212L8.26198 0.793563L8.25974 0.795006L8.25825 0.79717L8.25677 0.799334L8.25452 0.800777L8.25228 0.80222L8.25079 0.804384L8.24931 0.806548L8.24706 0.807991L8.24333 0.815205L8.2396 0.82242L8.23736 0.823862C8.23637 0.825305 8.20479 0.866181 8.14262 0.946504C8.08046 1.0273 8.04689 1.06818 8.04191 1.06915C8.03694 1.07059 8.02997 1.0778 8.02102 1.09079C8.01257 1.10425 7.95985 1.15788 7.86287 1.25166C7.76589 1.34545 7.67091 1.42889 7.57791 1.502C7.48441 1.57558 7.43716 1.666 7.43616 1.77325C7.43467 1.88002 7.42895 2.00074 7.419 2.13541C7.40905 2.27007 7.3904 2.41555 7.36305 2.57186C7.3357 2.72817 7.29342 2.90492 7.23623 3.10211C7.17904 3.29929 7.10941 3.49168 7.02735 3.67925C6.94529 3.86681 6.8595 4.03514 6.76998 4.18424C6.68046 4.33334 6.5984 4.45958 6.5238 4.56299C6.4492 4.66639 6.37336 4.76378 6.29626 4.85516C6.21918 4.94654 6.12171 5.04947 6.00384 5.16393C5.88547 5.27791 5.82082 5.34044 5.80988 5.3515C5.79844 5.36208 5.74971 5.40152 5.66365 5.46981C5.57812 5.53858 5.48611 5.60736 5.38763 5.67614C5.28966 5.74443 5.19964 5.80143 5.11758 5.84711C5.03552 5.8928 4.93655 5.94498 4.82067 6.00366C4.70529 6.06282 4.58046 6.11765 4.44618 6.16815C4.3119 6.21865 4.17016 6.26554 4.02096 6.30882C3.87176 6.35211 3.72753 6.38578 3.58827 6.40982C3.44903 6.43387 3.29112 6.45431 3.11456 6.47114L2.84973 6.49639V6.5H2.36483V6.49639L2.30142 6.49279C2.25915 6.49038 2.22433 6.48797 2.19698 6.48557C2.16963 6.48317 2.06643 6.46994 1.88739 6.44589C1.70835 6.42185 1.56785 6.3978 1.4659 6.37375C1.36395 6.34971 1.21225 6.30401 1.01083 6.23668C0.809413 6.16935 0.637087 6.10129 0.493854 6.03252C0.351121 5.96422 0.261601 5.92094 0.225293 5.90266C0.189485 5.88487 0.149201 5.86275 0.10444 5.83629L0.0373001 5.79661L0.0358156 5.79445L0.0335701 5.79301L0.0313321 5.79156L0.0298401 5.7894L0.0223801 5.78579L0.0149201 5.78219L0.0134355 5.78002L0.01119 5.77858L0.00895204 5.77714L0.00746003 5.77497L0.00597548 5.77281L0.00373001 5.77137H0V5.75694L0.00746003 5.75838L0.0149201 5.76054L0.0484902 5.76415C0.0708703 5.76655 0.131796 5.77016 0.231261 5.77497C0.330733 5.77978 0.436412 5.77978 0.548312 5.77497C0.660213 5.77016 0.774605 5.75934 0.891474 5.74251C1.00835 5.72568 1.14636 5.69682 1.30551 5.65594C1.46466 5.61505 1.61087 5.56648 1.74416 5.51021C1.87695 5.45346 1.97144 5.41114 2.02764 5.38324C2.08334 5.35583 2.16838 5.30484 2.28277 5.2303L2.45435 5.11848L2.45584 5.11632L2.45808 5.11487L2.46033 5.11343L2.46181 5.11127L2.4633 5.1091L2.46554 5.10766L2.46779 5.10622L2.46927 5.10405L2.47673 5.10189L2.48419 5.10044L2.48568 5.09323L2.48792 5.08602L2.49017 5.08457L2.49165 5.08241L2.43197 5.0788C2.39219 5.0764 2.35364 5.07399 2.31634 5.07159C2.27904 5.06918 2.2206 5.05836 2.14103 5.03912C2.06146 5.01988 1.97567 4.99103 1.88366 4.95255C1.79165 4.91408 1.70213 4.86838 1.6151 4.81548C1.52807 4.76258 1.46515 4.71857 1.42636 4.68346C1.38807 4.64883 1.33833 4.59978 1.27716 4.53629C1.21648 4.47233 1.16376 4.40668 1.119 4.33934C1.07424 4.27202 1.03148 4.19433 0.990699 4.10633L0.928774 3.97503L0.925044 3.96421L0.921314 3.95339L0.919076 3.94617L0.917584 3.93896L0.928774 3.9404L0.939964 3.94256L1.02202 3.95339C1.07674 3.9606 1.16253 3.963 1.27939 3.9606C1.39627 3.9582 1.47709 3.95339 1.52185 3.94617C1.56661 3.93896 1.59396 3.93414 1.60391 3.93174L1.61883 3.92814L1.63748 3.92453L1.65613 3.92092L1.65762 3.91876L1.65986 3.91731L1.6621 3.91587L1.66359 3.91371L1.64867 3.9101L1.63375 3.90649L1.61883 3.90289L1.60391 3.89928L1.58899 3.89567C1.57904 3.89327 1.56164 3.88846 1.53677 3.88124C1.5119 3.87403 1.44476 3.84757 1.33535 3.80189C1.22594 3.7562 1.1389 3.71171 1.07424 3.66842C1.00943 3.62501 0.947626 3.57754 0.889235 3.5263C0.831047 3.47436 0.767145 3.40751 0.697513 3.32575C0.627888 3.24399 0.565724 3.149 0.511012 3.04079C0.456308 2.93257 0.415277 2.82917 0.387922 2.73058C0.360676 2.63256 0.3427 2.53235 0.334217 2.43119L0.320781 2.27969L0.328241 2.28113L0.335701 2.2833L0.343161 2.2869L0.350621 2.29051L0.358081 2.29412L0.365541 2.29772L0.481172 2.34822C0.558264 2.38189 0.653998 2.41075 0.768383 2.43479C0.882775 2.45884 0.951154 2.47207 0.973534 2.47447L1.0071 2.47808H1.07424L1.07276 2.47592L1.07051 2.47447L1.06828 2.47303L1.06678 2.47087L1.0653 2.4687L1.06305 2.46726L1.06082 2.46582L1.05932 2.46365L1.05186 2.46004L1.0444 2.45644L1.04292 2.45427L1.04067 2.45283L1.03844 2.45139L1.03694 2.44922L1.02948 2.44562L1.02202 2.44201L1.02054 2.43984C1.01905 2.43888 0.99766 2.42349 0.956376 2.39367C0.915592 2.36337 0.872823 2.32418 0.828063 2.27608C0.783303 2.22798 0.738543 2.17749 0.693783 2.12458C0.64894 2.07156 0.609 2.01483 0.574422 1.95505C0.539614 1.89493 0.502806 1.81846 0.464014 1.72564C0.425721 1.6333 0.396627 1.54023 0.376731 1.44645C0.356843 1.35266 0.345653 1.26008 0.343161 1.1687C0.340677 1.07732 0.343161 0.999168 0.350621 0.93424C0.358081 0.869312 0.373001 0.795965 0.395382 0.714206C0.417762 0.632448 0.450093 0.545877 0.492362 0.454495L0.555772 0.317425L0.559502 0.306604L0.563232 0.295782L0.565478 0.29434L0.566962 0.292175L0.568454 0.290011L0.570692 0.288568L0.572938 0.290011L0.574422 0.292175L0.575914 0.29434L0.578152 0.295782L0.580398 0.297225L0.581882 0.29939L0.583374 0.301554L0.585612 0.302997L0.589342 0.310211L0.593072 0.317425L0.595318 0.318868L0.596802 0.321032L0.697513 0.429245C0.764653 0.501387 0.844229 0.581948 0.936234 0.670921C1.02825 0.759894 1.07922 0.806065 1.08916 0.809434C1.09912 0.813279 1.11154 0.824338 1.12646 0.842619C1.14138 0.860417 1.19112 0.902981 1.27567 0.970311C1.36022 1.03764 1.47087 1.1158 1.60764 1.20477C1.74441 1.29375 1.89609 1.38152 2.0627 1.46809C2.22931 1.55466 2.40835 1.63281 2.59982 1.70255C2.7913 1.77229 2.92558 1.81798 3.00266 1.83962C3.07975 1.86127 3.21154 1.88892 3.39804 1.92259C3.58454 1.95625 3.72505 1.9779 3.81954 1.98751C3.91403 1.99713 3.97869 2.00266 4.0135 2.00411L4.06572 2.00555L4.06423 1.99473L4.06199 1.98391L4.04707 1.89373C4.03712 1.83361 4.03215 1.74944 4.03215 1.64123C4.03215 1.53302 4.04085 1.43322 4.05826 1.34184C4.07567 1.25046 4.10178 1.15788 4.13659 1.0641C4.1714 0.970311 4.20547 0.895038 4.23879 0.838291C4.27261 0.78202 4.31687 0.717814 4.37158 0.645671C4.42629 0.573529 4.49716 0.498985 4.58419 0.422031C4.67122 0.345077 4.77069 0.276542 4.88259 0.216426C4.99449 0.15631 5.09769 0.110615 5.19218 0.0793563C5.28668 0.0480971 5.36625 0.0276521 5.4309 0.0180355C5.49556 0.00841898 5.52788 0.00288568 5.52788 0.00144284Z" fill="white"/>
</svg>
</span>
<span class="share__item-text">Twitter</span>
</a>
<a href="#" class="share__item" data-code="tg">
<span class="share__item-icon share__item-icon--tg">
<svg width="10" height="7" viewBox="0 0 10 7" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
<path d="M1.39589 3.04852C1.39589 3.04852 5.05491 1.51189 6.32392 0.9708C6.8104 0.754384 8.46012 0.0617918 8.46012 0.0617918C8.46012 0.0617918 9.22155 -0.241191 9.15809 0.494655C9.13692 0.797667 8.96773 1.85815 8.79854 3.00523C8.54472 4.62846 8.26976 6.40316 8.26976 6.40316C8.26976 6.40316 8.22746 6.90097 7.86791 6.98753C7.50836 7.0741 6.91613 6.68455 6.8104 6.59795C6.72577 6.53304 5.22411 5.5591 4.6742 5.08295C4.52614 4.9531 4.35695 4.6934 4.69533 4.39039C5.45676 3.67617 6.36622 2.78882 6.91613 2.2261C7.16995 1.96638 7.42374 1.36038 6.36622 2.09622C4.86456 3.15674 3.38403 4.15231 3.38403 4.15231C3.38403 4.15231 3.04561 4.36873 2.41111 4.17394C1.77657 3.97918 1.03631 3.71945 1.03631 3.71945C1.03631 3.71945 0.528726 3.39481 1.39589 3.04852Z" fill="white"/>
</svg>
</span>
<span class="share__item-text">Telegram</span>
</a>
<a href="#" class="share__item js-share-item-copy">
<span class="share__item-icon share__item-icon--copy">
<svg width="10" height="10" viewBox="0 0 10 10" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
<path d="M4.19922 5.40327C4.37217 5.63449 4.59283 5.8258 4.84622 5.96425C5.09962 6.10269 5.37982 6.18501 5.66783 6.20564C5.95584 6.22627 6.24492 6.18471 6.51546 6.08379C6.78599 5.98287 7.03166 5.82495 7.2358 5.62074L8.44399 4.41255C8.81079 4.03277 9.01375 3.52412 9.00917 2.99615C9.00458 2.46818 8.79281 1.96313 8.41946 1.58978C8.04611 1.21644 7.54106 1.00466 7.01309 1.00008C6.48512 0.995488 5.97647 1.19845 5.59669 1.56525L4.904 2.25392" stroke="black" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/>
<path d="M5.81002 4.59658C5.63707 4.36536 5.41641 4.17404 5.16302 4.0356C4.90962 3.89716 4.62942 3.81483 4.34141 3.79421C4.0534 3.77358 3.76432 3.81514 3.49379 3.91605C3.22325 4.01697 2.97758 4.17489 2.77344 4.3791L1.56525 5.58729C1.19845 5.96707 0.995488 6.47572 1.00008 7.0037C1.00466 7.53167 1.21644 8.03672 1.58978 8.41006C1.96313 8.78341 2.46818 8.99518 2.99615 8.99977C3.52412 9.00436 4.03277 8.80139 4.41255 8.43459L5.10122 7.74592" stroke="black" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/>
</svg>
</span>
<span class="share__item-text">Скопировать ссылку</span>
</a>
</div>
</div>
</noindex>
</div>
<section class="container inset" data-banner="209035" data-source="210574" data-format="horizontal">
<div class="row">
<div class="col-lg-8 col-sm-12">
<a
target="_blank" href="https://skillbox.ru/course/aiphil/"
class="article-advert-banner__link courseLink"
data-banner="209035"
data-source="210574"
data-format="horizontal"
data-type="horizontal"
>
<div class="inset__wrapper" style="background-color: #f3f3f5;">
<div class="inset__content">
<h2 class="inset__header">Курс</h2>
<p class="inset__description">
Философия искусственного интеллекта </p>
<p class="inset__text">
Вы получите полноценную профессию всего за год, смените сферу деятельности и начнете зарабатывать уже во время обучения. </p>
<p class="inset__button article-advert-banner__link"> Узнать про курс</p>
</div>
<div class="inset__image">
<img src="https://cdn.skillbox.pro/landgen/blocks/start-screen/152339/lg/56de2591-18bf-476a-b68d-be3598058988.webp" width="145" height="145" alt="">
</div>
</div>
</a>
</div>
</div>
</section>
</section>
<div class="article-banner" data-banner="219298" data-source="210574" data-format="vertical" data-type="vertical">
<div class="row">
<div class="col-sm-4 col-sm-12">
<div class="inset__wrapper" style="background-color:#f2eeff;">
<div class="inset__content" >
<div class="inset__image" style="text-align: top;">
<img src="https://skillbox.ru/upload/setka_images/math-side.png" width="150" height="150" alt="">
</div>
<p class="inset__description" style="color:#000!important; padding-bottom:13px;">
Изучайте IT на практике — бесплатно</p>
<p class="inset__text" style="color:#000!important">
Курсы за <del>2990</del> 0 р. </p>
<ul class="inset__content" style="color:#007bff!important; list-style:'\2713 ' outside; margin-left:13px;">
<li style="list-style:'\2713 '; padding-left:2px; margin-bottom:6px">
<a data-source="210574" data-banner="219298" href="https://bootcamp.skillbox.ru/python-short/?utm_source=media&utm_medium=banners&utm_campaign=all_all_media_banners_invite_bootcamp-617_all_code_skillbox" target="_blank">Python</a>
</li>
<li style="list-style:'\2713 '; padding-left:2px; margin-bottom:6px">
<a href="https://bootcamp.skillbox.ru/qa-start/?utm_source=media&utm_medium=banners&utm_campaign=all_all_media_banners_invite_bootcamp-655_all_code_skillbox" target="_blank">Тестирование</a>
</li>
<li style="list-style:'\2713 '; padding-left:2px; margin-bottom:6px">
<a href="https://bootcamp.skillbox.ru/data-science/?utm_source=media&utm_medium=banners&utm_campaign=all_all_media_banners_invite_bootcamp-675_all_code_skillbox" target="_blank">Data Science</a>
</li>
<li style="list-style:'\2713 '; padding-left:2px; margin-bottom:6px">
<a href="https://bootcamp.skillbox.ru/java/?utm_source=media&utm_medium=banners&utm_campaign=all_all_media_banners_invite_bootcamp-682_all_code_skillbox" target="_blank">Java</a>
</li>
<li style="list-style:'\2713 '; padding-left:2px; margin-bottom:6px">
<a href="https://bootcamp.skillbox.ru/sql/?utm_source=media&utm_medium=banners&utm_campaign=all_all_media_banners_invite_bootcamp-695_all_code_skillbox" target="_blank">SQL и работа с данными</a>
</li>
</ul>
<a href="https://bootcamp.skillbox.ru/it-jobs/?utm_source=media&utm_medium=banners&utm_campaign=all_all_media_banners_invite_bootcamp-759_all_code_skillbox" class="inset__button article-advert-banner__link" target="_blank" style="color:#000; background-color:#ffafff">Я не знаю, с чего начать</a>
</div>
</div>
</div>
</div> </div>
<a
target="_blank" href="https://skillbox.ru/course/aiphil/"
class="article-banner article-advert-banner__link"
style="background-color: #f3f3f5;"
data-banner="209035"
data-source="210574"
data-format="top"
data-type="top"
>
<div class="article-banner__img">
<img src="https://cdn.skillbox.pro/landgen/blocks/start-screen/152339/lg/56de2591-18bf-476a-b68d-be3598058988.webp" alt="">
</div>
<span class="article-banner__title">Научитесь: <u>Философия искусственного интеллекта</u></span>
<span class="article-banner__link">Узнать больше</span>
</a>
<section class="container news">
<div class="row">
<div class="col-lg-8 col-sm-12">
<h2 class="news__header">Новости</h2>
<div class="row">
<div class="col-xl-4 col-lg-6 col-md-4 col-12 news__item">
<a href="/media/code/google-predstavil-gemini-31-pro-s-uluchshennymi-rassuzhdeniyami/" class="news__text">
Google представил Gemini 3.1 Pro с улучшенными рассуждениями </a>
<span class="news__date">20 фев 2026</span>
</div>
<div class="col-xl-4 col-lg-6 col-md-4 col-12 news__item">
<a href="/media/code/xai-dobavila-v-grok-multiagentnuyu-sistemu-s-chetyrmya-pomoschnikami/" class="news__text">
xAI добавила в Grok мультиагентную систему с четырьмя помощниками </a>
<span class="news__date">18 фев 2026</span>
</div>
<div class="col-xl-4 col-lg-6 col-md-4 col-12 news__item">
<a href="/media/code/openai-predstavila-gpt-53-codex-spark-prodvinutuyu-model-dlya-programmistov/" class="news__text">
OpenAI представила GPT-5.3-Codex-Spark — продвинутую модель для программистов </a>
<span class="news__date">13 фев 2026</span>
</div>
</div>
</div>
</div>
</section>
<div class="slider-news-wrap media-catalog-content media-catalog-content--interesting">
<div class="container">
<div class="slider-news slider-news--article-slider js-slider-news">
<div class="slider-news__header">
<div class="slider-news__title" style="font-family: 'Graphik'; font-weight: 500;">
<span class="slider-news__title-notmob">Это интересно</span>
<span class="slider-news__title-mob">Это интересно</span>
</div>
<div class="slider-news__nav-wrapper">
<div class="slider-news__nav-button button-prev swiper-button-disabled" tabindex="0" role="button" aria-label="Previous slide" aria-disabled="true">
<svg viewBox="0 0 9 15" width="9" height="15" class="icon">
<use xlink:href="/static/svg/svg-symbols-site.svg#icon-arrow-chevron" href="/static/svg/svg-symbols-site.svg#icon-arrow-chevron"></use>
</svg>
</div>
<div class="slider-news__nav-button button-next" tabindex="0" role="button" aria-label="Next slide" aria-disabled="false">
<svg viewBox="0 0 9 15" width="9" height="15" class="icon">
<use xlink:href="/static/svg/svg-symbols-site.svg#icon-arrow-chevron" href="/static/svg/svg-symbols-site.svg#icon-arrow-chevron"></use>
</svg>
</div>
</div>
</div>
<div class="slider-news__carousel grad-end">
<div class="slider-news__container swiper-container swiper-container-initialized swiper-container-horizontal">
<div class="swiper-wrapper">
<div class="slider-news__slide swiper-slide swiper-slide-active" style="margin-right: 20px;">
<div class="news-block__item">
<div class="news-block__img" style="margin-bottom: 8px;">
<picture>
<img src="https://248006.selcdn.ru/main/iblock/f1f/f1f05b73644b83a05ad3685325a98308/1668de27023f167b5952dda8f6448bab.jpg">
</picture> </div>
<a href="/media/code/chto-takoe-big-data/" class="news-block__title" style="font-family: 'Graphik'; font-size: 14px; line-height: 19px; -webkit-line-clamp: 4; font-weight: 500">
Big data: что такое большие данные и как с ними работать </a>
</div>
</div>
<div class="slider-news__slide swiper-slide swiper-slide-active" style="margin-right: 20px;">
<div class="news-block__item">
<div class="news-block__img" style="margin-bottom: 8px;">
<picture>
<img src="https://248006.selcdn.ru/main/iblock/ea6/ea6a8323236c2561837dabaf3aaf6301/b1321ab07a64d09d9eba7a802ff1a19d.jpg">
</picture> </div>
<a href="/media/code/google-v-fevrale-2026-goda-vekovye-obligacii-privatnost-v-poiske-i-webmcp-dlya-agentov/" class="news-block__title" style="font-family: 'Graphik'; font-size: 14px; line-height: 19px; -webkit-line-clamp: 4; font-weight: 500">
Google в феврале 2026 года: вековые облигации, приватность в поиске и WebMCP для агентов </a>
</div>
</div>
<div class="slider-news__slide swiper-slide swiper-slide-active" style="margin-right: 20px;">
<div class="news-block__item">
<div class="news-block__img" style="margin-bottom: 8px;">
<picture>
<img src="https://248006.selcdn.ru/main/iblock/83f/83f5fbe33b9cb70f84fd1bade3ba0200/5fec158e3ca8709d41cf5f5a4a0b8430.png">
</picture> </div>
<a href="/media/code/razrabotchiki-skupayut-mac-mini-na-it-rynke-peregrev-a-iz-tyurmy-vyshel-izvestnyy-kriptohaker/" class="news-block__title" style="font-family: 'Graphik'; font-size: 14px; line-height: 19px; -webkit-line-clamp: 4; font-weight: 500">
Разработчики скупают Mac mini, на IT-рынке перегрев, а из тюрьмы вышел известный хакер </a>
</div>
</div>
<div class="slider-news__slide swiper-slide swiper-slide-active" style="margin-right: 20px;">
<div class="news-block__item">
<div class="news-block__img" style="margin-bottom: 8px;">
<picture>
<img src="https://248006.selcdn.ru/main/iblock/080/080d477242b414a3d2964960de55dcda/3fa556922b64473697f8960ca2f25218.png">
</picture> </div>
<a href="/media/code/story-yana-orlovceva/" class="news-block__title" style="font-family: 'Graphik'; font-size: 14px; line-height: 19px; -webkit-line-clamp: 4; font-weight: 500">
От пользователя до программиста 1С: история Яны Орловцевой </a>
</div>
</div>
<div class="slider-news__slide swiper-slide swiper-slide-active" style="margin-right: 20px;">
<div class="news-block__item">
<div class="news-block__img" style="margin-bottom: 8px;">
<picture>
<img src="https://248006.selcdn.ru/main/iblock/010/010725bb6a24b5d14ec80639eeb09031/ad6eb5f9c899b436ac21af1e7099be54.png">
</picture> </div>
<a href="/media/code/eslint-i-prettier/" class="news-block__title" style="font-family: 'Graphik'; font-size: 14px; line-height: 19px; -webkit-line-clamp: 4; font-weight: 500">
Гайд по ESLint и Prettier: от установки до автоматизации в VS Code </a>
</div>
</div>
</div>
<span class="swiper-notification" aria-live="assertive" aria-atomic="true"></span>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="question">
<div class="container">
<div class="question__inner">
<div class="question__title">Понравилась статья?</div>
<a href="#" data-cur-url="/media/code/chiterstvo-ii-v-kultovykh-nastolkakh-kak-neyroseti-nauchilis-obygryvat-lyudey-na-intuitsii/"
class="question__btn js-modalLink" data-mfp-src="#modalAuth">Да</a>
</div>
</div>
</div>
</div>
<span
data-area="article-bottom"
data-current-url="/media/code/chiterstvo-ii-v-kultovykh-nastolkakh-kak-neyroseti-nauchilis-obygryvat-lyudey-na-intuitsii/"
data-id="210574">
</span>
</div>
<script type="application/ld+json">
{"@context":"http:\/\/schema.org","@type":"Article","url":"https:\/\/skillbox.ru\/media\/code\/chiterstvo-ii-v-kultovykh-nastolkakh-kak-neyroseti-nauchilis-obygryvat-lyudey-na-intuitsii\/","headline":"\u0427\u0438\u0442\u0435\u0440\u0441\u0442\u0432\u043e \u0418\u0418 \u0432 \u043a\u0443\u043b\u044c\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u043b\u043a\u0430\u0445: \u043a\u0430\u043a \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u043e\u0431\u044b\u0433\u0440\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439 \u043d\u0430 \u0438\u043d\u0442\u0443\u0438\u0446\u0438\u0438","articleSection":"\u041a\u043e\u0434","articleBody":"В сложных настольных \r\nиграх даже огромная скорость вычислений суперкомпьютеров сама по себе не могла гарантировать победу. Уверенно громить людей в нардах и го программы смогли только после того, как нейронные сети позволили им обрести аналог человеческой интуиции. А началось всё с нейросети, которая показала людям, как надо играть в нарды.ИИ научил экспертов играть в нарды\r\n\r\nЛюди играют \r\nв различные варианты нардов [ https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%9D%D0%B0%D1%80%D0%B4%D1%8B ] более пяти тысяч лет и, казалось бы, должны знать о них всё. Однако нейронная сеть , едва освоив эту древнюю игру, нашла несколько необычных комбинаций, которые включили в свой арсенал даже профессиональные игроки.\r\n\r\nИсследователь \r\nИИ из компании IBM Джеральд Тезауро посвятил 15 лет жизни тому, чтобы компьютер смог играть в нарды. Венцом его исследований, проводившихся с 1987 по 2002 год, стала нейросетевая программа TD-Gammon . Она впервые в мире могла на равных соревноваться с чемпионами мира.\r\n\r\nНо добиться \r\nэтого было непросто. В нардах (в отличие от шахмат или шашек), кроме возможных действий игроков, необходимо также учитывать элемент случайности. Многое в них зависит от результатов бросков игральных костей (выпавшие числа определяют, на сколько пунктов допускается передвинуть фишки по игровой доске). Из-за этого дерево игры в нардах расширяется гораздо быстрее, чем в шахматах.\r\n\r\nТезауро смог \r\nсоздать нейросеть, которой не требовалось объяснять правила или демонстрировать, как играют профессионалы. Его программа обучалась полностью самостоятельно, проводя тысячи партий против самой себя. Это выгодно отличало её от применявшихся ранее подходов к обучению нейронных сетей, в которых требовалось участие экспертов.\r\n\r\nВ TD-Gammon использовался \r\nвариант обучения с подкреплением (reinforcement learning [ https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%9E%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%81_%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D0%BA%D1%80%D0%B5%D0%BF%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%D0%BC ] , RL). Алгоритм подавал в нейросеть расположение фишек на игровой доске. Проанализировав возможные ходы, сеть выдавала для каждого из них оценку, определяющую, насколько хорошим он может быть. Программа выбирала из полученных оценок самую высокую и совершала соответствующий ей ход.\r\n\r\nНейронная сеть \r\nвновь оценивала изменившуюся игровую ситуацию и подстраивала свои параметры (веса межнейронных связей) в зависимости от того, улучшил ли её предыдущий ход шансы на выигрыш или нет. По результатам каждой проведённой партии сеть получала «вознаграждение» за победу и стремилась повторять те решения, которые вели к получению этого вознаграждения, но при этом «забывала» те, что вели к поражению.\r\n\r\nИзначально \r\nвесами сети были заданы случайные значения. Поэтому первое время программа играла очень плохо и партии могли длиться сотни или тысячи ходов. Однако уже после нескольких десятков партий качество игры значительно улучшилось. Для полноценного обучения нейросети потребовалось провести около 300 тысяч партий против самой себя.\r\n\r\nВ 1992–1995 годах Джеральд \r\nТезауро представил свою разработку общественности и организовал ряд матчей , в которых TD-Gammon сражалась с лучшими игроками в нарды в мире. Программа не только показала уровень игры, сравнимый с уровнем профессионалов, но и смогла удивить мастеров свежими и нестандартными решениями.\r\n\r\n\r\n\r\n \r\n\r\n\r\n«TD-Gammon оценивает \r\nигровые ситуации намного лучше, чем я. Только в некоторых технических моментах я могу претендовать на определённое преимущество перед этой программой. Её сильная сторона — это возможность оценки сложных игровых позиций, в которых ключом является предположение, а не точный расчёт. И в этом она превосходит людей.\r\n\r\nВместо глупых \r\nмашин, которые просто могут вычислять быстрее человека (например, играющих в шахматы компьютеров), TD-Gammon учится на собственном опыте почти так же, как это делают игроки. При этом у неё нет эмоциональной предвзятости. Она способна изучить любую игровую позицию и дать ей правильную оценку. Люди не могут делать это с такой же степенью совершенства».\r\n\r\nКит Вулси \r\n,\r\n вице-чемпион \r\nмира по нардам 1996 года (цитата )\r\n\r\n\r\n\r\nПрограмма TD-Gammon \r\nоказала влияние на сообщество экспертов по нардам. Стиль её игры сильно отличался от традиционных стратегий — и во многих случаях оказывался эффективнее. Это привело к значительным изменениям в позиционном мышлении профессиональных игроков.\r\n\r\nНапример, TD-Gammon научилась \r\nразыгрывать определённые начальные позиции не так, как было принято среди экспертов. Когда при первом броске на костях выпадало сочетание 2–1, 4–1 или 5–1, профессиональные игроки до появления TD-Gammon практически всегда совершали типовой ход: они перемещали фишку с 6‑го пункта на 5‑й. Такой элемент игры называется «слоттинг». Однако нейросеть в той же ситуации предпочитала делать неожиданный манёвр: она сдвигала фишку с 24-го на 23-й пункт. Такой элемент игры противоположен предыдущему и называется «сплитирование».\r\n \r\nОбычная начальная позиция в коротких нардах [ https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%9A%D0%BE%D1%80%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B0%D1%80%D0%B4%D1%8B ] . До появления TD-Gammon при выпадании на костях, например, чисел 4–1 большинство профессионалов совершали типовой ход, перемещая первую фишку с 13-го на 9-й пункт и вторую — с 6-го пункта на 5-й. Однако нейросеть использовала более перспективный вариант: 13–9 и 24–23\r\nИзображение: \r\nGerald Tesauro \/ Temporal Difference Learning and TD-Gammon \/ Communications of the ACM, March 1995 \/ Vol. 38, No. 3\r\n\r\nПоследующий \r\nкомпьютерный анализ (метод, называемый Rollout [ https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Rollout_(backgammon) ] ) показал, что решение нейросети с большей вероятностью ведёт к улучшению игровой ситуации. Вдохновившись манерой игры TD-Gammon, профессионалы начали экспериментировать с первым ходом по примеру умной программы и добились успеха. Через несколько лет популярный ранее слоттинг практически исчез из дебютов турнирных игр. Так нейросеть способствовала изменению игры в нарды.\r\n\r\nСекрет неожиданного \r\nуспеха TD-Gammon заключался в том, что программа являлась «самоучкой». В процессе обучения игре в нарды она не имела доступа к каким-либо экспертным знаниям (а следовательно, и к скрытым в них стереотипам).\r\n\r\nПрограмма при \r\nпринятии каждого решения ориентировалась только на конкретную игровую ситуацию и в процессе обучения формировала алгоритм комплексной оценки положения фишек на доске, напоминающий человеческую интуицию.\r\n\r\nТакой подход \r\nотличается от метода классических шахматных компьютеров [ https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%9A%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D1%88%D0%B0%D1%85%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%8B ] , которые перебирают возможные комбинации действий на большую глубину. Отличается он и от манеры игры людей-экспертов, которые оперируют не только интуитивной оценкой игровой ситуации, но также предпочитают полагаться на шаблонные ходы, логические рассуждения и подсчёты.\r\n\r\n\r\n\r\n \r\n\r\n\r\n«Вместо того \r\nчтобы пытаться подражать людям, TD-Gammon развивает собственное чувство позиционного суждения, учась на опыте игры против самой себя. Может показаться, что отказ от опыта мастеров-людей ставит нейросеть в невыгодное положение. Но на самом деле это освобождает её, в том смысле, что программе не мешают человеческие предубеждения и стереотипы, которые могут быть ошибочными или неэффективными. Мы видим на практике, что результатом процесса самообучения TD-Gammon является невероятно сложная функция оценки игровой ситуации, которая, по крайней мере в некоторых случаях, превосходит позиционное суждение людей — игроков мирового класса».\r\n\r\nДжеральд Тезауро \r\n ,\r\n разработчик \r\nпрограммы TD-Gammon (цитата )\r\n\r\nВ дальнейшем \r\nТезауро успешно работал в команде программистов IBM, создавших суперкомпьютер Watson . Его богатый опыт по обучению нейросетей игре в нарды пригодился при подготовке ИИ Watson к участию в телепередаче Jeopardy! (американский аналог «Своей игры»). В 2011 году компьютер сыграл против чемпионов Jeopardy! Брэда Руттера и Кена Дженнингса и победил их . Это была настоящая сенсация!\r\n \r\nWatson обыгрывает знатоков в Jeopardy!\r\nКадр: IBM Research \/ Watson and the Jeopardy! Challenge \r\n\/ YouTube\r\n\r\nСверхчеловеческие \r\nспособности не для го\r\n\r\nЗа годы, прошедшие \r\nс момента появления TD-Gammon, компьютеры достигли поистине сверхчеловеческих успехов в классических настольных играх.\r\n\r\nПрограмма Chinook \r\n , разработанная командой во главе с канадским профессором Джонатаном Шеффером [ https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%A8%D0%B5%D1%84%D1%84%D0%B5%D1%80,_%D0%94%D0%B6%D0%BE%D0%BD%D0%B0%D1%82%D0%B0%D0%BD ] , удерживает звание чемпиона по шашкам среди людей и машин с 1994 года. В 1996 году её даже внесли [ https:\/\/webdocs.cs.ualberta.ca\/~chinook\/project\/ ] в Книгу рекордов Гиннесса как первую программу, выигравшую чемпионат мира.\r\n\r\nШахматные компьютеры \r\nтакже не дают шансов гроссмейстерам с момента эпохальной победы IBM Deep Blue в 1997 году. Уже много лет гроссмейстеры не играют с вычислительными машинами, поскольку шансов на победу у людей попросту не осталось.\r\n \r\nЧемпион мира по шахматам играет против компьютера Deep Blue в 1997 году\r\nФото: Bernie Nunez \/ Getty Images\r\n\r\nОднако принципы \r\nработы компьютеров для чемпионской игры, созданных в 1990–2010 годах, не были похожи на TD-Gammon. Они не использовали нейросети, а полагались на поиск оптимального хода путём перебора возможных вариантов развития партии по дереву игры.\r\n\r\nТакой подход \r\nзарекомендовал себя для шашек и шахмат, но не подходил для популярной в Азии игры под названием «го [ https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%93%D0%BE ] ». Долгое время она оставалась последним оплотом человечества. До 2015 года лучшие программы могли похвастать лишь любительским уровнем игры. Специалисты по ИИ полагали, что создать программу, способную обыграть экспертов в го, удастся в лучшем случае не раньше 2025 года.\r\n\r\nПроблема состояла \r\nв запредельной сложности игры, которую были неспособны просчитать компьютеры, работающие по классическим принципам шахматных программ. Наглядно проиллюстрировать сложность го относительно других настолок позволяет размер дерева игры, который можно оценить с помощью несложной формулы:\r\n\r\n\r\n\r\nbd,\r\n\r\nгде b — примерное \r\nчисло возможных ходов в каждой позиции (степень ветвления [ https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%9A%D0%BE%D1%8D%D1%84%D1%84%D0%B8%D1%86%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82_%D0%B2%D0%B5%D1%82%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F ] дерева), d — средняя длина партии (глубина дерева игры).\r\n\r\nВ таблице приведём \r\nзначения этих параметров для нескольких популярных игр.\r\n\r\nПараметры сложности \r\nнастольных игр\r\nНазвание игры \r\n Степень ветвления дерева (b) Глубина дерева игры (d) \r\nКрестики-нолики \r\n 4 9 \r\nШашки 2,8 70 \r\nШахматы 35 70 \r\nНарды 250 55 \r\nГо 250 150 \r\n\r\n\r\nТеоретически, \r\nесли построить полное дерево игры, то программа, работающая по нему, никогда не проиграет. Однако на практике просчитать такое дерево очень сложно.\r\n\r\nПодставив в формулу \r\nзначения из таблицы, мы легко убедимся, что для элементарных крестиков-ноликов его размер составит 49 = 262 144, а для шашек это уже будет 2,870 = 20001482841082030545089749452286.\r\n \r\nДва начальных уровня дерева игры для крестиков-ноликов\r\nИзображение: \r\nWikimedia Commons \r\n\r\nСоздателям \r\nшашечной программы Chinook потребовалось 18 лет непрерывных вычислений для построения полного дерева игры. Над задачей одновременно работало несколько десятков компьютеров. На пике их число доходило до 200.\r\n\r\nВ 2007 году Джонатан \r\nШеффер объявил о завершении вычислений. В статье с говорящим названием «Шашки решены » он доказал, что его программа имеет информацию обо всех мыслимых комбинациях действий в шашках. А следовательно, она даже теоретически не может проиграть.\r\n\r\nМаксимум, на что \r\nможет рассчитывать её соперник, — это свести партию к ничьей. Но даже для достижения такого скромного результата человеку придётся действовать без единой ошибки, что практически невозможно.\r\n\r\nДля шахмат построить \r\nполное дерево игры пока не представляется возможным. Поэтому компьютеры, подобные Deep Blue, работают с его версией, сокращённой и в «глубину», и в «ширину». Алгоритмы позволяют просматривать не все возможные комбинации до конца партии, а лишь наиболее вероятные на некоторое количество ходов вперёд. Этого оказалось достаточно для уверенной победы над любым гроссмейстером, поскольку человек не способен просчитывать действия на столь дальнюю перспективу.\r\n\r\nОднако этот \r\nподход не позволяет программам достойно играть в го из-за огромной сложности игры. Если мы посмотрим на таблицу, то увидим, что размер дерева для го на 80 порядков превосходит аналогичный параметр дерева для шахмат, что больше числа атомов во Вселенной. Просчитать такое количество вариантов не способен ни один суперкомпьютер в мире.\r\n\r\nAlphaGo: цифровая интуиция \r\nв действии\r\n\r\nИ тогда вместо \r\nописанного выше поиска «грубой силы» специалисты британского стартапа Deep Mind решили обратиться к опыту нейросетевой программы для игры в нарды TD-Gammon. Спустя 20 лет после её появления они сумели реализовать заложенные в ней идеи на новом, более высоком техническом уровне. Это позволило Deep Mind создать в 2015 году AlphaGo , показавшую чемпионские результаты в го.\r\n\r\nКак и TD-Gammon, AlphaGo использовала \r\nнейронную сеть для оценки возможных действий. Для обучения сети использовался тот же подход с подкреплением (Reinforcement Learning). И сеть также обучалась самостоятельно, проводя тысячи партий против самой себя и получая «вознаграждения» за действия, приводящие к выигрышу.\r\n\r\nКонечно, с момента \r\nпоявления TD-Gammon наука ушла далеко вперёд. Поэтому в распоряжении Deep Mind были более продвинутые технологии, чем у Джеральда Тезауро в 1995 году. В AlphaGo применили две очень сложные по своему внутреннему устройству нейросети и намного более совершенные методы их обучения (глубокое обучение ). Но общие идеи построения программ были очень похожи.\r\n\r\nОдна нейронная \r\nсеть AlphaGo, названная «стратегической» сетью (policy network), предсказывает следующий ход и используется для сужения поиска, чтобы рассматривать только те ходы, которые с наибольшей вероятностью приведут к выигрышу. Другая нейронная сеть, названная «оценочной» (value network), затем используется для уменьшения глубины дерева поиска — оценки вероятности победы в каждой позиции вместо поиска до конца игры.\r\n\r\nАлгоритм поиска \r\nAlphaGo похож на мышление человека. В отличие от Deep Blue, который перебирал миллионы позиций, AlphaGo прогнозирует развитие ситуации, словно предвосхищая оставшуюся часть игры в своём нейросетевом «воображении». Стратегическая сеть предлагает варианты ходов, а оценочная сеть проницательно определяет качество каждого из них и выбирает самый перспективный. Некоторые эксперты по ИИ назвали этот метод «цифровой интуицией ».\r\n\r\nВ 2015 году AlphaGo выиграла \r\nу трёхкратного чемпиона Европы Фань Хуэя [ https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%A4%D0%B0%D0%BD%D1%8C_%D0%A5%D1%83%D1%8D%D0%B9 ] со счётом 5:0. А в 2016 году прошёл эпичный матч программы против профессионала высшего ранга (величайшего игрока в го, выигравшего 18 международных титулов) Ли Седоля [ https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%9B%D0%B8_%D0%A1%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%BB%D1%8C ] , завершившийся победой нейросети со счётом 4:1.\r\n \r\nЛи Седоль играет против AlphaGo в марте 2016 года\r\nФото: Handout \/ Getty Images\r\n\r\nИ вновь эксперты, \r\nкак и в истории с TD-Gammon, были поражены игрой программы. Энди Джексон, вице-президент Американской ассоциации го, назвал AlphaGo «чем-то вроде компьютеризированного афериста».\r\n\r\nНейросеть, оставаясь \r\nв рамках правил игры, раз за разом находила нестандартные ходы, ведущие к победе. Многие решения нейронной сети эксперты, комментировавшие матч, поначалу называли ошибками, но потом убеждались [ https:\/\/archive.shine.cn\/article\/article_xinhua.aspx?id=322918 ] , что эти «ошибки» вели программу к победе и были частью успешной стратегии.\r\n\r\n\r\n\r\n \r\n\r\n\r\n«Очевидно, что \r\nAlphaGo отличается прежде всего тем, что она играет не так, как играет человек. Всё совершенно не то, к чему я привык, и мне было трудно к этому приспособиться…\r\n\r\nВера в человеческое \r\nтворчество и наши традиционные знания об игре го были поставлены под сомнение моим опытом игры против компьютера. И я понимаю, что мне есть над чем поработать в этом направлении…»\r\n\r\nЛи Седоль,\r\n профессиональный \r\nигрок в го (цитата )\r\n\r\nПроигравший \r\nнейросети за год до того Фань Хуэй признался журналистам , что благодаря матчу против нейросети он стал лучше видеть элементы игры, которых не замечал ранее. Пересмотрев свои представления о го, эксперт изменил манеру игры и сумел улучшить собственный рейтинг на 300 позиций.\r\n\r\nА одна из сильнейших \r\nженщин — игроков в го Чо Хе Ён [ https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%A7%D0%BE_%D0%A5%D0%B5_%D0%81%D0%BD ] , наблюдая за действиями компьютера, эмоционально заявила, что хотела бы учиться у AlphaGo.\r\n\r\n\r\n\r\n \r\n\r\n\r\n«Я люблю AlphaGo! Я хочу \r\nучиться у неё и извлечь уроки из её игры! Кажется, что AlphaGo знает всё!»\r\n\r\nЧо Хе Ён,\r\n профессиональный \r\nигрок в го (цитата )\r\n\r\nНесмотря на то, \r\nчто Ли Седоль сумел выиграть одну партию, независимые комментаторы сошлись во мнении, что машина полностью переиграла человека. Некоторые ходы, сделанные AlphaGo, противоречили классической теории го, но доказали свою эффективность в матче против Ли Седоля. Сегодня профессионалы активно используют эти находки нейросети в своих партиях.\r\n\r\nВыводы\r\n\r\nЦифровая интуиция, \r\nсформированная нейросетями в процессе обучения с подкреплением, позволила им уверенно обыгрывать людей даже в самые сложные настолки. Это достижение отправило в утиль силовые подходы на основе перебора вариантов, применявшиеся успешными шахматными компьютерами предыдущих поколений.\r\n\r\nПриобретая \r\nнавыки в процессе игры против самих себя, новые системы искусственного интеллекта усвоили неожиданно эффективные способы оценки игровых ситуаций. Теперь у компьютеров есть интуиция, которая работает лучше человеческой.\r\n\r\nНаблюдая за действиями \r\nмашин, профессионалы смогут узнать много нового и интересного о тех играх, которым они посвятили жизнь. Пришло время не только учить ИИ, но и учиться у него.\r\n\r\n\r\n\r\nЧитайте также:\r\n\r\n- Искусственный \r\nинтеллект, машинное обучение и глубокое обучение: в чём разница \r\n- Как ИИ рисует \r\nкотиков. Говорим о генеративно-состязательных нейросетях (GAN) \r\n- Big O Notation: что это такое \r\nи как её посчитать \r\n\r\n\r\n\r\n\r\nДля сравнения: \r\nистория шахмат началась всего лишь полторы тысячи лет назад.\r\n\r\n\r\n\r\n\r\nDeep Blue мог рассчитывать \r\n200 000 000 вариантов в секунду. Максимально компьютер был способен просчитать до 40 ходов наперёд.\r\n\r\n\r\n\r\n\r\nТо есть число \r\nбудет иметь на 80 нулей больше.\r\n\r\n\r\n\r\n\r\nВ 2014 году приобретён \r\nGoogle.\r\n\r\n\r\n\r\n\r\nВначале AlphaGo обучили \r\nна 30 миллионах позиций, взятых из 160 тысяч партий, сыгранных профессионалами, а затем позволили ей дообучиться при игре против самой себя на ещё 30 миллионах позиций.\r\n\r\n\r\n\r\n\r\nВ TD-Gammon нейросеть, \r\nиграющая в нарды, была только одна и имела всего три слоя, что по нынешним меркам выглядит очень примитивно.\r\n\r\n\r\n\r\n\r\nНа момент матча \r\nпротив AlphaGo он занимал 633-е место в мире. Пересмотрев манеру игры после поражения от нейросети, он смог подняться до 300-го места.\r\n\r\n\r\n\r\n\r\nСлот (Slot) — поставленная \r\nв пункт одиночная фишка с целью захвата этого пункта во время ближайших ходов.\r\n\r\n\r\n\r\n\r\nСплит (Split) — разделение \r\nдвух фишек, стоящих на одном пункте.","author":{"@type":"Person","name":"\u0410\u043b\u0435\u043a\u0441\u0430\u043d\u0434\u0440 \u0426\u0443\u0440\u0438\u043a\u043e\u0432","url":"https:\/\/skillbox.ru\/media\/authors\/alexandr-tsurikov\/"},"publisher":{"@type":"Organization","name":"Skillbox","logo":{"@type":"ImageObject","url":"https:\/\/skillbox.ru\/static\/images\/skillbox.png"}},"mainEntityOfPage":{"@type":"WebPage","url":"https:\/\/skillbox.ru\/media\/code\/chiterstvo-ii-v-kultovykh-nastolkakh-kak-neyroseti-nauchilis-obygryvat-lyudey-na-intuitsii\/"},"datePublished":"2022-02-08T08:35:00Z","dateModified":"2022-07-27T08:13:34Z","image":{"@type":"ImageObject","url":["https:\/\/248006.selcdn.ru\/main\/iblock\/a44\/a446cf6537ab24f4053c219ba46e0cae\/c0910fc39d74e683e48dd0350e75848e.jpg"]},"description":"\u041a\u0430\u043a \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u0438\u0437 1990\u2011\u0445 \u043f\u043e\u0434\u0430\u0440\u0438\u043b\u0430 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u0430\u043c \u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u0443\u044e \u0438\u043d\u0442\u0443\u0438\u0446\u0438\u044e, \u043e\u0431\u044b\u0433\u0440\u0430\u043b\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0432 \u043d\u0430\u0440\u0434\u044b \u0438 \u0441\u0442\u0430\u043b\u0430 \u043f\u0440\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c AlphaGo, \u0440\u0430\u0437\u0433\u0440\u043e\u043c\u0438\u0432\u0448\u0435\u0439 \u0447\u0435\u043c\u043f\u0438\u043e\u043d\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0438\u0433\u0440\u0435 \u0432 \u0433\u043e."}
</script><script data-skip-moving="true" id="FiMjZmipVK5U4ODg">if (window.relap) window.relap.ar('FiMjZmipVK5U4ODg');</script> </div>
<script>
window.Section_id = 10;
</script>
</div>
</main>
<footer class="without-buttons">
<div class="footer__wrapper container">
<div class="footer__firstgroup">
<section class="footer__contactbox">
<address class="footer__contacts">
<p class="footer__contacts-block">
<a class="footer__phone link" href="tel:+74951540915">8 (800) 500-05-22</a>
<span class="footer__phone-caption">Контактный центр</span>
</p>
<p class="footer__contacts-block">
<a class="footer__phone link" href="tel:+74952915987">+7(495) 291-59-87</a>
<span class="footer__phone-caption">Отдел заботы о пользователях</span>
</p>
<p class="footer__address"> Москва, Ленинский проспект, дом 6, строение 20</p>
</address>
<ul class="social-contacts footer__social">
<li>
<a class="social-contacts__item" href="https://vk.com/skillbox_education"
aria-label="Вконтакте">
<img src="/static/images/footer/soc_vk.svg"/>
</a>
</li>
<li>
<a class="social-contacts__item"
href="https://www.youtube.com/channel/UC2FJq-Rr7v4SlKAoM7x0ZhA" aria-label="YouTube">
<img src="/static/images/footer/soc_tube.svg"/>
</a>
</li>
<li>
<a class="social-contacts__item" href="tg://resolve?domain=skillboxru"
aria-label="Telegram">
<img src="/static/images/footer/soc_tg.svg"/>
</a>
</li>
</ul>
<div class="footer__age-limit">
16+
</div>
</section>
<section class="footer__rewardbox">
<ul class="rewards footer__rewards">
<li>
<span class="rewards__item">
<img src="/static/images/footer/footer_runet.svg" alt=""/>
<span>Премии Рунета</span>
<span>2018, 2019, 2020</span>
</span>
</li>
</ul>
</section>
</div>
<section class="footer__linksbox">
<ul class="links__list links__list--courses">
<li class="links__item links__item--header">Все направления</li>
<li class="links__item"><a href="/code/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_code&utm_term=footer">Программирование</a></li>
<li class="links__item"><a href="/design/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_design&utm_term=footer">Дизайн</a></li>
<li class="links__item"><a href="/marketing/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_marketing&utm_term=footer">Маркетинг</a></li>
<li class="links__item"><a href="/management/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_management&utm_term=footer">Управление</a></li>
<li class="links__item"><a href="/games/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_gamedev&utm_term=footer">Игры</a></li>
<li class="links__item"><a href="/multimedia/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_multimedia&utm_term=footer">Мультимедиа</a></li>
<li class="links__item"><a href="/psychology/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_psychology&utm_term=footer">Психология</a></li>
<li class="links__item"><a href="/general-development/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_general-development&utm_term=footer">Общее развитие</a></li>
<li class="links__item"><a href="/engineering/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_engineering&utm_term=footer">Инженерия</a></li>
<li class="links__item"><a href="/english/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_english&utm_term=footer">Английский язык</a></li>
<li class="links__item"><a href="/other/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_other&utm_term=footer">Другое</a></li>
</ul>
<ul class="links__list links__list--about">
<li class="links__item links__item--header">О Skillbox</li>
<li class="links__item"><a href="/company/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_aboutskillbox&utm_term=footer">О Платформе</a></li>
<li class="links__item"><a href="/career/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_careercentr&utm_term=footer"> Центр карьеры</a></li>
<li class="links__item"><a href="/otzyvy/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_testimonials&utm_term=footer">Отзывы</a></li>
<li class="links__item"><a href="/contacts/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_skillboxcontacts&utm_term=footer">Контакты</a></li>
<li class="links__item"><a href="/jobs/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_jobs&utm_term=footer">Вакансии</a></li>
<li class="links__item"><a href="/teachers/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_school&utm_term=footer">Школа кураторов</a></li>
<li class="links__item"><a href="/sale/free/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_free&utm_term=footer">Бесплатно</a></li>
<li class="links__item"><a href="/media/topic/tests/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_tests&utm_term=footer">Онлайн-тесты</a></li>
</ul>
<ul class="links__list links__list--webinar">
<li class="links__item links__item--header">Вебинары</li>
<li class="links__item"><a href="https://live.skillbox.ru/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_webinars&utm_term=footer" target="_blank" rel="noopener">Все вебинары</a></li>
<li class="links__item"><a href="https://live.skillbox.ru/playlists/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_playlists&utm_term=footer" target="_blank" rel="noopener">Плейлисты</a></li>
<li class="links__item"><a href="https://live.skillbox.ru/calendar/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_schedule&utm_term=footer" target="_blank" rel="noopener">Расписание</a></li>
</ul>
<ul class="links__list links__list--last">
<li class="links__item links__journal"><a href="/media/" target="_blank" rel="noopener">Медиа</a></li>
<li class="links__item"><a href="https://partners.skillbox.ru/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_partners&utm_term=footer" target="_blank" rel="noopener">Партнерская программа</a></li>
<li class="links__item"><a href="https://b2b.skillbox.ru/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_b2b&utm_term=footer" target="_blank" rel="noopener">Корпоративным клиентам</a></li>
<li class="links__item"><a href="https://career.skillbox.ru/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_employees&utm_term=footer" target="_blank" rel="noopener">Для работодателей</a></li>
</ul>
</section>
</div>
<div class="footer__underline container">
<span class="footer__copy">
© Skillbox, 2026 </span>
<div>
<span class="footer__oferta">
<a href="/oferta.pdf" target="_blank">Договор оферты</a>
</span>
<span class="footer__payment">
<a href="/payments/" target="_blank">Оплата</a>
</span>
<span class="footer__use-policy">
<a href="/terms_of_use.pdf" target="_blank">Правила пользования Платформой</a>
<a href="/privacy_policy.pdf" target="_blank">Политика конфиденциальности</a>
</span>
</div>
</div>
</footer>
<div class="cookies">
<p class="cookies__desc">
Пользуясь нашим сайтом, вы соглашаетесь с тем, что
<a href="https://skillbox.ru/privacy_policy.pdf" target="_blank" rel="noopener"
type="application/pdf">мы используем cookies</a> 🍪
</p>
<button type="button" class="cookies__button">
Окей
</button>
</div>
<div class="subscribe-popup subscribe">
<div class="subscribe-popup__spacer-mobile"></div>
<div class="subscribe-popup__row-content ">
<button class="subscribe__close"></button>
<div class="subscribe__content">
<div data-subscribe-popup-success class="hidden">
<h2 class="subscribe__header-success">Спасибо за подписку! Забирайте 5 бесплатных курсов:</h2>
<ul class="subscribe__list-block">
<li>Найти себя в IT за 5 дней</li>
<li>Как найти себя в дизайне в 2025 году</li>
<li>Интерьеры, мебель, ландшафт и декорирование</li>
<li>Интернет-маркетинг на практике</li>
<li>Бизнес-аналитик, продакт- и проджект-менеджер</li>
</ul>
<div class="subscribe__btns-el">
<a
target="_blank"
href="https://refer.id/?bot=skillbox_main_bot&platform=telegram&verbose_name=Skillbox&bot_avatar=https://designer.ftrcdn.com/uploads/bot_avatars/medium_54ab1ce8c393eb3df1474846ce0a0e2c.png&n=137050&c=9209&bc_number=890&?utm_source=media&utm_medium=&utm_campaign=all_all_media_banners_invite_sbornik-890_all_bot_skillbox"
class="subscribe__el-btn">Получить доступ</a>
</div>
</div>
<div data-subscribe-popup-content>
<h2 class="subscribe__header">У нас есть классные рассылки!</h2>
<form action="/media/code/chiterstvo-ii-v-kultovykh-nastolkakh-kak-neyroseti-nauchilis-obygryvat-lyudey-na-intuitsii/" class="newsletter-form page-subscription__form3" data-type="popup">
<input type="hidden" name="action" value="subscribe">
<div class="subscribe__checkboxes"></div>
<div class="subscribe__email email_popup">
<input class="subscribe-form__input" type="text" name="email" placeholder="Email" >
<span class="subscribe-form__label-name">Электронная почта</span>
<button type="submit" class="popup-btn-click">Подписаться</button>
<span class="email__error">Поле необходимо заполнить</span>
</div>
<div class="subscribe-popup__checkbox-end">
<div class="subscribe-popup__checkbox-item" data-checkbox-personal-data>
<div class="subscribe__checkbox">
<input type="checkbox" name="agreements[PERS]" id="isCheckTrue" value="1" data-checkbox-personal-data-input>
<label for="isCheckTrue"><span>Я согласен на <a target="_blank" href="https://skillbox.ru/legal-docs/chou/file/privacy_policy/version-290425.pdf">обработку персональных данных</a></span></label>
</div>
<span class="email__error">Нужно ваше согласие</span>
</div>
<div class="subscribe__bottom">
<span>Нажимая на кнопку, я соглашаюсь с <a target="_blank" href="https://skillbox.ru/legal-docs/skillbox/file/terms_of_use/version-300824.pdf">правилами пользования Платформой</a></span>
</div>
<div class="subscribe-popup__checkbox-item" data-checkbox-personal-data-two>
<div class="subscribe__checkbox subscribe__checkbox--end" >
<input type="checkbox" name="agreements[ADS]" id="isAdsCalls" value="1" checked="" data-checkbox-personal-data-input-two>
<label for="isAdsCalls">Я согласен <a target="_blank" href="https://skillbox.ru/legal-docs/chou/file/soglasie-na-poluchenie-reklamy.pdf">получать рекламу и звонки</a></label>
</div>
<span class="email__error">Нужно ваше согласие</span>
</div>
</div>
</form>
</div>
</div>
</div>
<!-- src="/static/images/articles/subscribe-popup-img.png" -->
</div>
<div class="bg-modal-overlay bg-modal-overlay--transparent"></div>
<script data-skip-moving="true" id="popup__data--formatted">
$(".popup-btn-click").on("click" , function (){
var emailPattern = /^[a-zA-Z0-9._-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,4}$/;
let input = $(this).closest(".subscribe__email").find(".subscribe-form__input");
let inputValue = input.val();
if(emailPattern.test(inputValue)) {
(window["rrApiOnReady"] = window["rrApiOnReady"] || []).push(function() { rrApi.setEmail(inputValue);});
}
});
/*
window.popupData = {
"8": {
header: 'У нас есть классные рассылки про дизайн!!!',
category: 'Дизайн',
checkboxes: [
'Лучшие статьи про Дизайн',
'«Типографика без боли»'
]
},
"10": {
header: 'У нас есть классные рассылки про код',
category: 'Код',
checkboxes: [
'Лучшие статьи про Код и Людей кода',
'«Жизнь без багов»'
]
},
"18": {
category: 'Геймдев',
checkboxes: []
},
"21": {
header: 'У нас есть классные рассылки про бизнес',
category: 'Бизнес',
checkboxes: [
'Лучшие статьи про Бизнес',
'«Цифровая жизнь»',
'«EdTech по полочкам»'
]
},
"9": {
header: 'У нас есть классные рассылки про бизнес',
category: 'Маркетинг',
checkboxes: [
'Лучшие статьи про Бизнес',
'«Цифровая жизнь»',
'«EdTech по полочкам»'
]
},
"11": {
header: 'У нас есть классные рассылки про бизнес',
category: 'Управление',
checkboxes: [
'Лучшие статьи про Бизнес',
'«Цифровая жизнь»',
'«EdTech по полочкам»'
]
},
"17": {
category: 'Развитие',
checkboxes: []
},
"22": {
header: 'У нас есть классные рассылки про образование',
category: 'Образование',
checkboxes: [
'Лучшие статьи про Образование',
'«EdTech по полочкам»',
'«Мой успешный онлайн-курс»'
]
},
}
*/
window.popupData = {"header":"\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e\u0435 - \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0443!\u003Cbr\/\u003E\u0412\u044b\u0431\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435 \u0442\u0435\u043c\u0443 \u0440\u0430\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438\u003Cbr\/\u003E\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 5 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432:","category":"\u041a\u043e\u0434","checkboxes":{"23":"\u041c\u0435\u043d\u0435\u0434\u0436\u043c\u0435\u043d\u0442","24":"\u041c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u0438\u043d\u0433","26":"\u041a\u043e\u0440\u043f. \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435","13":"\u0414\u0438\u0437\u0430\u0439\u043d","16":"\u041f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435","15":"\u041e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435","17":"\u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0438\u0433\u0440","18":"\u041f\u0441\u0438\u0445\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u044f, \u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e"},"code":"code","scroll":true};
window.subscribePopupShow = 1;
</script>
<div class="copied">
<img src="/static/images/articles/done-circle.svg" alt="" class="copied__icon">
<p class="copied__text">
Ссылка скопирована
</p>
</div>
<!-- <style>@font-face{font-display:swap;font-family:Graphik;font-weight:500;font-style:normal;src:url(https://248006.selcdn.ru/Shared/fonts/GraphikLCTT-VA-Medium.woff2) format("woff2")}@font-face{font-display:swap;font-family:Graphik;font-weight:700;font-style:normal;src:url(https://248006.selcdn.ru/Shared/fonts/GraphikLCTT-VA-Bold.woff2) format("woff2")}.universal-notice{box-sizing:border-box;text-decoration:none;display:none;min-height:48px;color:var(--banner-color);background-color:var(--banner-bg);overflow:hidden;font-family:Graphik,sans-serif;-webkit-font-smoothing:antialiased;-moz-osx-font-smoothing:grayscale;-webkit-transition:opacity .25s ease-in-out;transition:opacity .25s ease-in-out}.universal-notice *{box-sizing:inherit}.universal-notice.universal-notice--active{display:block}.universal-notice--bitrix{z-index:1000}.universal-notice__wrapper{position:relative;-webkit-box-pack:start;justify-content:flex-start;display:-webkit-box;display:flex;-webkit-box-align:center;align-items:center;margin-left:12px;padding:4px 0}.universal-notice__title{position:relative;flex-shrink:0;width:132px;margin-right:27px;font-size:14px;line-height:20px;text-transform:uppercase}.universal-notice__timer{display:none;margin:0;font-feature-settings:"tnum";font-variant-numeric:tabular-nums}.universal-notice__button{flex-shrink:0;min-width:120px;padding:8px 12px;border-radius:25px;font-weight:500;font-size:12px;line-height:16px;color:#3925b7;text-align:center;text-transform:uppercase;background-color:#ffa6a6}@media (min-width:768px){.universal-notice{min-height:72px}.universal-notice__wrapper{-webkit-box-pack:center;justify-content:center;height:72px;margin:0}.universal-notice__title{width:252px;margin-right:32px;margin-left:20px;font-size:24px;line-height:32px}.universal-notice__button{min-width:200px;margin-right:20px;padding:14px 36px;font-size:16px;line-height:20px}}@media (min-width:768px) and (max-width:0px){.universal-notice{min-height:72px}.universal-notice__wrapper{-webkit-box-pack:center;justify-content:center;height:72px;margin:0}.universal-notice__title{width:252px;margin-right:32px;margin-left:20px;font-size:24px;line-height:32px}.universal-notice__button{min-width:200px;margin-right:20px;padding:14px 36px;font-size:16px;line-height:20px}}@media (min-width:1280px) and (max-width:0px){.universal-notice__wrapper{padding:0}.universal-notice__title{width:unset;margin-right:76px}.universal-notice__timer{flex-shrink:0;margin-right:32px;font-weight:700;font-size:24px;line-height:32px}.universal-notice__timer.js-universal-notice-active{display:-webkit-box;display:flex}.universal-notice__days{margin-right:5px}}@media (min-width:1280px){.universal-notice__wrapper{padding:0}.universal-notice__title{width:unset;margin-right:76px}.universal-notice__timer{flex-shrink:0;margin-right:32px;font-weight:700;font-size:24px;line-height:32px}.universal-notice__timer.js-universal-notice-active{display:-webkit-box;display:flex}.universal-notice__days{margin-right:5px}}</style>-->
</body>
</html>