ИИ проанализировал 2 700 комментариев к шахматных играм, которые исследователи нашли в интернете. Они удалили те из них, которые не касались хода партии, и тексты, которые были слишком сложными для восприятия. Затем они использовали специальный тип повторяющихся нейросетей и модель встраивания слов (математическая техника, связывающая слова на основе их значений) для анализа текстов.
SentiMATE уже через несколько дней освоил основные шахматные принципы. Например, он угрожал сразу нескольким фигурам соперников одновременно и в нужный момент делал рокировку.
При этом уровень игры ИИ пока невысок — он не смог обыграть нескольких гроссмейстеров. Но его обучение пока продолжается — исследователи продолжают загружать комментарии к партиям. Они уверены, что таким способом модель будет обучаться не менее эффективно, чем традиционные ИИ. При этом они используют намного меньшие мощности.
Исследователи утверждают, что их методы обучения могут применяться и в других областях. Они могут помочь машинам анализировать спортивные игры, прогнозировать финансовые колебания и давать советы инвесторам. «Существует множество книг, блогов и статей, которые все еще ждут своего часа», — отмечает команда.