|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Да. Могут быть очень взвинчивающие, подзадоривающие реплики. Своего рода допинг.
А вот на шарики их можно не проверять, особенно тяжелоатлетов. |
|
|
номер сообщения: 8-84-122027 |
|
|
|
kassandra: Очень «нападает» на Накамуру.
|
Вы, видимо, имеете в виду собственно материал в НЙТ, а не письмо Крамника?
Крамник беседовал с их шахматным обозревателем, настойчиво тому повторял, что Накамуру в читерстве не обвиняет, ни-ни, а всего лишь предлагает Чесскому дать объяснение статистике Накамуры, результаты которого имеют "низкую математическую вероятность".
А этот обозреватель взял и написал: "обвиняет в читерстве". Буквально ни с того, ни с сего.
Короче: исправьте как можно скорее. |
|
|
номер сообщения: 8-84-122028 |
|
|
|
В смысле destiny?
Трудная судьба? |
|
|
номер сообщения: 8-84-122029 |
|
|
|
Плотность мочи у детей и взрослых слегка отличается. За 30 минут Ханс созрел. |
|
|
номер сообщения: 8-84-122030 |
|
|
|
Evgeny Gleizerov: Во всей этой истории позитивно прежде всего то, что она подрывает опасную и ни на чём не основанную аксиому "топы не читерят". |
Кто придерживается этой аксиомы, у того веры в неё (таким образом, как это делает Крамник) не подорвешь.
А кто придерживается противоположной ("все они одни миром мазаны"), у того и подрывать нечего.
...
Аниша проверяли сегодня дважды: выиграл первую - проверили, выиграл вторую - снова проверили. Но третью и четвертую не выиграл - и не проверяли.
И тот человек, который проверял, сказал Анишу, что он сегодня как-то странно ходит.
(Не в смысле "to move", а в смысле "to walk").
Аниш обращается к Крамнику: Что вы наделали? Люди потеряли веру в человечество. Look what you have done, people have lost faith in humanity.🤷🏻♂️😂🤦🏻♂️ |
|
|
номер сообщения: 8-84-122031 |
|
|
|
Kazus: Да. Могут быть очень взвинчивающие, подзадоривающие реплики. Своего рода допинг.
А вот на шарики их можно не проверять, особенно тяжелоатлетов. |
Э-э... Но ведь шарики вроде бы для того и предназначены, чтобы подзадоривать? |
|
|
номер сообщения: 8-84-122032 |
|
|
|
Почитатель: Аниша проверяли сегодня дважды: выиграл первую - проверили, выиграл вторую - снова проверили. Но третью и четвертую не выиграл - и не проверяли.
И тот человек, который проверял, сказал Анишу, что он сегодня как-то странно ходит.
(Не в смысле "to move", а в смысле "to walk").
Аниш обращается к Крамнику: Что вы наделали? Люди потеряли веру в человечество. Look what you have done, people have lost faith in humanity.🤷🏻♂️😂🤦🏻♂️ |
Ну вот видите? Лёд тронулся, аксиома подорвана, скажем Крамнику спасибо. |
|
|
номер сообщения: 8-84-122033 |
|
|
|
Иванчука на них нет.
А Гири на допинг проверяли, или на читинг? |
|
|
номер сообщения: 8-84-122034 |
|
|
|
Их диалог в твиттере начался ещё вчера, знаете начало? |
|
|
номер сообщения: 8-84-122035 |
|
|
|
Evgeny Gleizerov: Kazus: Да. Могут быть очень взвинчивающие, подзадоривающие реплики. Своего рода допинг.
А вот на шарики их можно не проверять, особенно тяжелоатлетов. |
Э-э... Но ведь шарики вроде бы для того и предназначены, чтобы подзадоривать? |
Да, но, говорят, что уже в момент первого жима они довольно четко отторгаются организмом, получается, что нет большого смысла подзадориваться. |
|
|
номер сообщения: 8-84-122036 |
|
|
|
Analyzing long win streaks in online chess
Ученый в области Data Science Кирилл Бобырев (Kirill Bobyrev) провел собственное исследование на тему, "подсказанную" В.Крамником, и опубликовал научную статью с результатами. (Результаты, полученные им методом Monte-Carlo simulation, оказались несколько неожиданными для него самого: вероятности длинных победных серий получились довольно высокими)
Кирилл Бобырев отправил Крамнику ссылку на статью, тот немедленно нашёл в ней массу ошибок (!), в ответ автор дал пояснения: замечания несущественны, ошибок нет. Но не убедил. |
|
|
номер сообщения: 8-84-122037 |
|
|
|
Olimpiu Di Luppi
@olimpiuurcan
One of the amusing relevations in the tragicomedy that is this whole online chess cheating drama is that very few mathematicians understand chess and very few chess players understand mathematics. |
|
|
|
номер сообщения: 8-84-122038 |
|
|
|
Почитатель: Analyzing long win streaks in online chess
Ученый в области Data Science Кирилл Бобырев (Kirill Bobyrev) провел собственное исследование на тему, "подсказанную" В.Крамником, и опубликовал научную статью с результатами. (Результаты, полученные им методом Monte-Carlo simulation, оказались несколько неожиданными для него самого: вероятности длинных победных серий получились довольно высокими) |
Ну вот к этому я и призывал - чтобы данные Крамника были изучены специалистами. Статья опубликована, если не будет существенной критики со стороны других специалистов, вопрос можно считать закрытым. |
|
|
номер сообщения: 8-84-122039 |
|
|
|
Бобырев считал странную величину - вероятность того, что Накамура выиграет 55 раз подряд, играя целый год с игроком, рейтинг которого 2736, и получил 98.4%
Однако же в году средний рейтинг его оппонентов был на 150 пунктов выше, а игроки с рейтингом ниже 2750 составляли порядка 10% его противников (и далеко не со всеми он играл по 55 партий).
Если же целый год гонять сферически-вакуумного оппонента со средним рейтингом, вероятность выиграть 55 партий подряд будет всего лишь около 14%.
Но всё это не имеет отношения к реальности. На самом деле ожидание набора очков на такой разнице рейтинга (~500 пунктов) не описывается формулами Эло (Глико), и вообще сугубо индивидуально, что и позволяет Наке "фармить". Для того, чтобы построить правильную модель Наки, нужно изучить, как он сбрасывает с хвоста "неудобных" оппонентов.
С Монте-Карло и с математикой вообще нужно обращаться осторожно, и понимать, что они работают по схеме garbage in - garbage out. |
|
|
номер сообщения: 8-84-122040 |
|
|
|
В таком случае, возможно, кто-то возразит. Вот Крамник рассказывал про своих знакомых математиков, пришедших к противоположному, чем Бобырев, выводу - пусть они и вступят в дискуссию. Может и простимулировать, если нужно.
А где Бобырев опубликовал статью? Только на своём сайте или в рецензируемом журнале? Если только на сайте, вряд ли её можно считать научной статьёй. |
|
|
номер сообщения: 8-84-122041 |
|
|
|
Научная - общая характеристика "жанра" статьи (не просветительская). Все атрибуты научной статьи - за исключением того, что это публикация в блоге, а не в профильном журнале.
И это - хорошая "линия поведения". Знакомые Крамнику математики могли бы поступить точно так же. Им с Бобыревым было бы что обсуждать.
Бобырев - Крамнику
I published the study internally at Google and got comments from a number of my colleagues, they didn't found any inconsistencies from the Statistics/Data Science point of view. Obviously, none of us are close to your level of understanding chess but the Math should be correct. |
|
|
|
номер сообщения: 8-84-122042 |
|
|
|
Переписка Крамника и Бобырева в твиттере показательна, как мне кажется. Крамник реагировал и поспешно, и довольно-таки "вообще" (да ещё и несколько нервно). Бобырев отвечает на замечания Крамника конкретно и просит ответной конкретности.
Его последний твит:
Finally, what I present can be easily checked and reproduced. If you have a better model and more precise calculations, I will be glad to take a look at it.
So far the only real concern you mentioned is using Elo instead of Glicko, but it isn't a problem. Both models are "wrong" |
|
|
|
номер сообщения: 8-84-122043 |
|
|
|
Кажется, Крамник вполне удовлетворен "опровержением" в NYT:
|
|
|
номер сообщения: 8-84-122044 |
|
|
|
Почитатель: Научная - общая характеристика "жанра" статьи (не просветительская). Все атрибуты научной статьи - за исключением того, что это публикация в блоге, а не в профильном журнале. |
Тут закавыка в том, что мы с вами о её научности судить не можем. Могут коллеги Бобырева. В этом и суть рецензируемого журнала - есть определённые гарантии, что статья удовлетворяет пороговым требованиям научности, это подтверждено профессиональными рецензентами. А внешние атрибуты не говорят ни о чём. |
|
|
номер сообщения: 8-84-122045 |
|
|
|
Почитатель: Analyzing long win streaks in online chess
Ученый в области Data Science Кирилл Бобырев (Kirill Bobyrev) провел собственное исследование на тему, "подсказанную" В.Крамником, и опубликовал научную статью с результатами. . |
Ничего не хочу сказать плохого в адрес Кирилла (разумеется, его анализ это не математические упражнения от Грищука или Крамника), но вводить людей в заблуждение не нужно.
“ I'm a Software Engineer at Waymo where we build self-driving cars.”(ц) |
|
|
номер сообщения: 8-84-122046 |
|
|
|
Я так понял, у Кирилла вообще нет рецензируемых статей, а публикация в блоге состоит из некоторых вычислений/симуляций. Монте-Карло или подсчет вероятностей штука несложная, никакой особенно науки тут нету, вопрос в том почему именно эта модель применима.
Как я понимаю должна выглядеть именно научная статья по дата сциенце (я в ней не ученый). Где-то желательно раздобыть "чистый" массив данных, хоть сколько-то приближенный к действительности (как я понимаю, Накамура выбирает удобных соперников и максимизирует рейтингстрик). На основании этого массива строить модель, которая при симуляции ему соответствует. И дальше смотреть насколько в эту модель вписывается Накамура.
Пока кто-то не озаботится первым шагом, рецензировать тут абсолютно нечего, на мой взгляд. |
|
|
номер сообщения: 8-84-122047 |
|
|
|
Все атрибуты научной статьи - за исключением того, что это публикация в блоге, а автор не ученый. |
|
|
номер сообщения: 8-84-122048 |
|
|
|
As someone with a background in software engineering, data science, and mathematics, and a passion for chess, I’m interested in exploring Vladimir Kramnik’s recent statements. My aim is to sift through the data and see if there’s substance to these claims. |
Меняю "ученый" на "специалист". Ни ученой степени, ни публикаций - не ученый, согласен.
За плечами Физтех, какие-то "интернатуры", работа в Гугле в качесте software engineer (разработчик ПО). Нет, не ученый.
Статью кто-нибудь, кроме Роджера, в состоянии как-то оценить? По существу? |
|
|
номер сообщения: 8-84-122049 |
|
|
|
Почитатель: As someone with a background in software engineering, data science, and mathematics, and a passion for chess, I’m interested in exploring Vladimir Kramnik’s recent statements. My aim is to sift through the data and see if there’s substance to these claims. |
|
Чай не «Бином Ньютона».
1. К части статьи, где посчитана вероятность серии выигрышей (Монте-Карло метод) особых претензий нет.
2. Для того, чтобы найти эти вероятности, в модель нужно заложить вероятность выигрыша в отдельной партии. Без этого пункт один выполнить невозможно. У КБ эти вероятности находятся
«We can use win probability formula based on players Elo rating or a machine learning model.
Using Elo to estimate win probabilities»
К этому пункту и сводятся вся дискуссия, если цель статьи: « exploring Vladimir Kramnik’s recent statements«
3. Все дальнейшее обсуждение будет сводиться к «считаю (не считаю) п.2 правильным».
П.С. «Научная» статья в этой области может быть двух типов:
1. Используя простую модель ЭЛО для вероятности выигрыша проанализировать длинные серии выигрышей при разных средних рейтингах соперников, разбросах рейтингов, количества партий.
2. Анализируя базу данных разработать метод вычисления win probability, основанный на разнице рейтингов (подстройка коэффициентов в формуле ЭЛО).
И, главное: использовать несомненное ( единственное ) статистическое преимущество интернет-шахмат-намного большее количество партий. |
|
|
номер сообщения: 8-84-122050 |
|
|
|
Вероятности выигрыша там в основном совпадают с табличными, все их я не проверял. Вот в этом утверждении либо ошибка, либо я его как-то не так понимаю:
For example, if I use the full Elo win probability formulas from Wismuth mentioned before, then win_probability(3176, 2736) = 70%. Even though that is for classical time control, it’s consistent with what I would personally initially guess before looking at the data. |
По калькулятору Висмута (и по формуле, приведенной там же) ожидание набора - 93.8%, то есть минимум 87.6% побед при оставшихся ничьих.
Собственно и на пальцах, разбуди меня ночью, при разнице Эло больше 400 набираться должно больше 92%. |
|
|
номер сообщения: 8-84-122051 |
|
|
|
Roger: Вероятности выигрыша там в основном совпадают с табличными, все их я не проверял. Вот в этом утверждении либо ошибка, либо я его как-то не так понимаю:
For example, if I use the full Elo win probability formulas from Wismuth mentioned before, then win_probability(3176, 2736) = 70%. Even though that is for classical time control, it’s consistent with what I would personally initially guess before looking at the data. |
По калькулятору Висмута (и по формуле, приведенной выше) ожидание набора - 93.8%, то есть минимум 87.6% побед при оставшихся ничьих |
Даже без банальной проверки после этой фразы «научность» статьи заканчивается.
В реале нужно проверить на десятке (паре десятков) топов, что калькулятор Висмута дает правильную оценку win probability. Или показать как поменять формулу. |
|
|
номер сообщения: 8-84-122052 |
|
|
|
Roger: при оставшихся ничьих. |
на самом деле там все кажущиеся отклонения от нормы построены на том, что у наки (практически) нет ничьих при контроле без инкримента. он на то и нака, что виртуально все, что с ним играют вничью с 3+2, при 3+0 он просто выиграет. |
|
|
номер сообщения: 8-84-122053 |
|
|
|
Крамник округляет "практически нет" и "виртуально всё" до 0 и 1, а мы как раз обсуждаем тонкие отличия (которые есть, иначе бы рейтинг зашкалил).
"При оставшихся ничьих" это худший вариант, чем "при оставшихся проигрышах", потому что во втором случае ему придётся выигрывать в 93.8% случаев, что ещё дальше от непонятно откуда взявшихся 70%. |
|
|
номер сообщения: 8-84-122054 |
|
|
|
FIBM: Даже без банальной проверки после этой фразы «научность» статьи заканчивается.
В реале нужно проверить на десятке (паре десятков) топов, что калькулятор Висмута дает правильную оценку win probability. Или показать как поменять формулу. |
Если вы сходите по ссылке на калькулятор, там под собственно калькулятором есть обоснование с формулами. Вероятность набора там считается по функции ошибок Гаусса, источником указывается ФИДЕ (без ссылок).
Таблицы ФИДЕ немного (порядка 0.01 на концах) расходятся с логистической функцией, так что скорее всего их действительно считали по функции ошибок. |
|
|
номер сообщения: 8-84-122055 |
|
|
|
Roger: Вероятности выигрыша там в основном совпадают с табличными, все их я не проверял. Вот в этом утверждении либо ошибка, либо я его как-то не так понимаю:
For example, if I use the full Elo win probability formulas from Wismuth mentioned before, then win_probability(3176, 2736) = 70%. Even though that is for classical time control, it’s consistent with what I would personally initially guess before looking at the data. |
По калькулятору Висмута (и по формуле, приведенной там же) ожидание набора - 93.8%, то есть минимум 87.6% побед при оставшихся ничьих.
Собственно и на пальцах, разбуди меня ночью, при разнице Эло больше 400 набираться должно больше 92%. |
Это цитата из "Примечания". В основном тексте тоже самое (или нет?)
There “full” formula that takes into account draws in chess (Note 7 on Wismuth) does not give good results for our rating ranges and is not reliable. Also, draws are very common in high-level classical chess. In fact, draws are often the default result of these games. In online blitz without an increment that is not the case, because of flagging. The difference in “expected score” and adjusted probabilities is quite large. For example, in case of Hikaru’s 55-win streak he started with a rating of 3176 against average opponents having 2736. The expected score (or “simple win probability”) is 93.7% while the adjusted probability is 70% with the draw probability of… 47%! That doesn’t add up because of FIDE constants and different rating ranges.
I think this is a critical observation, because it heavily influences the resulting probability. We will consider the expected score to be an overly optimistic win probability for the sake of simplicity. |
|
|
|
номер сообщения: 8-84-122056 |
|
|
|
|
|
|
|
|
Copyright chesspro.ru 2004-2024 гг. |
|
|
|