Как стать автором
Обновить
20
0

Пользователь

Отправить сообщение

«Чтобы достичь индустриального уровня западных стран, нужно поставить конкретную задачу. Ее никто никому не ставит»

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение27 мин
Количество просмотров9.8K

«Анекдот, характеризующий наш промышленный подход: если индусу поставить задачу через месяц что‑то сделать, то через месяц он принесет идиотскую программу, которая будет плохо работать. А если русскому математику поставить аналогичную задачу — через месяц сделать программу, примерно через 25 дней он пришлет сообщение, что задача поставлена неправильно и ее надо ставить совершенно по‑другому». О чем это мы? Через призму юмора и науки говорим о нейронных сетях, искусственном интеллекте, приводя лишь отрывок из нового выпуска подкаста «Синий экран смерти». В программе принял участие Владимир Львович Арлазаров — советский и российский ученый, доктор технических наук, член‑корреспондент РАН, директор по науке Smart Engines.

В ходе беседы пионер в области искусственного интеллекта в СССР и мире рассказал о работе над программой «Каисса», которая 50 лет назад победила на первом чемпионате мира среди компьютерных программ, поделился мнением о научном обмене и высказал теории о будущем искусственного интеллекта.

Читать далее
Всего голосов 27: ↑22 и ↓5+17
Комментарии9

Распутывая историю Ады Лавлейс (первого программиста в истории)

Время на прочтение43 мин
Количество просмотров81K

Перевод поста Стивена Вольфрама "Untangling the Tale of Ada Lovelace".
Выражаю огромную благодарность Кириллу Гузенко KirillGuzenko за помощь в переводе и подготовке публикации.

Содержание


Ранние годы Ады
Чарльз Бэббидж
Уровень развития этой области
Возвращаемся к Аде
Возвращаясь к Бэббиджу
Статья Ады
После статьи
После смерти Ады
Что стало с Бэббиджем?
Повторное открытие
О чем на самом деле писала Ада
Вычисление чисел Бернулли
Бэббидж vs. Ада?
Секретный ингредиент Бэббиджа
В большем масштабе
А что, если...
Какими они были?
Заключение
Ада Лавлейс родилась 200 лет назад. Для некоторых она является знаменательной фигурой в истории вычислительной техники; для других — изрядно переоцененной личностью. В течение долгого времени я пытался разобраться, как всё было на самом деле. И вот, к её двухсотлетию, я решил разобраться в том, что называл для себя "тайной Ады".

Получилось намного сложнее, чем я ожидал. Историки расходятся во мнениях. Личности в истории сложно изучать. Технологии трудно понять. Вся история переплетается с обычаями 19-го века британского высшего общества. И есть удивительное количество ошибочных сведений и неверных трактовок.

Но после некоторого исследования, в том числе просмотра большого количества оригинальных документов, я чувствую, что я, наконец, понял, кто есть Ада Лавлейс, и какова ее история. Эта история полна как увлекательных, захватывающих моментов, так и трагичных, разочаровывающих.

Это сложная история, и чтобы в ней разобраться, нужно будет о многом рассказать.
Подробнее об Аде Лавлейс...
Всего голосов 60: ↑58 и ↓2+56
Комментарии28

Как работает Stable Diffusion: объяснение в картинках

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров90K
Генерация изображений при помощи ИИ — одна из самых новых возможностей искусственного интеллекта, поражающая людей (в том числе и меня). Способность создания потрясающих изображений на основании текстовых описаний похожа на магию; компьютер стал ближе к тому, как творит искусство человек. Выпуск Stable Diffusion стал важной вехой в этом развитии, поскольку высокопроизводительная модель оказалась доступной широкой публике (производительная с точки зрения качества изображения, скорости и относительно низких требований к ресурсам и памяти).

Поэкспериментировав в генерацией изображений, вы можете задаться вопросом, как же она работает.

В этой статье я вкратце расскажу, как функционирует Stable Diffusion.

Читать дальше →
Всего голосов 29: ↑29 и ↓0+29
Комментарии12

Как работает ChatGPT: объясняем на простом русском эволюцию языковых моделей с T9 до чуда

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение30 мин
Количество просмотров368K

В последнее время нам почти каждый день рассказывают в новостях, какие очередные вершины покорили языковые нейросетки, и почему они уже через месяц совершенно точно оставят лично вас без работы. При этом мало кто понимает — а как вообще нейросети вроде ChatGPT работают внутри? Так вот, устраивайтесь поудобнее: в этой статье мы наконец объясним всё так, чтобы понял даже шестилетний гуманитарий!

Погнали →
Всего голосов 357: ↑350 и ↓7+343
Комментарии283

По следам Elite: 21 книга об истории создания культовых игр

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение8 мин
Количество просмотров5.9K
Статья об истории создания Elite получила много отзывов. Я был удивлен тому, насколько материал «зашел» читателям. Поэтому решил по горячим следам сделать еще одну публикацию. О книгах.

В моей заметке обзор 6 книг, которые прочитаны мной за последние полгода, две из них — отечественных авторов. Часть ‒ об играх, в которые играл я сам. Кстати, в книге Андрея Подшибякина «Время игр» (она есть в обзоре) я и нашел упоминание об авторе истории создания Elite. В конце некоторых книг есть список литературы по теме.

Главная мысль: игры ‒ это настоящее творчество и дух соперничества между разработчиками и брендами. Процесс открытий, который порождает все новые и новые открытия и изобретения.

Особенно это чувствуется в ранних играх, когда разработчик ‒ часто герой-одиночка, он идет неизведанной дорогой и видит там — за экраном — другую реальность, в которой можно представить себя кем угодно, например, морским пехотинцем. Если вы этого, конечно, действительно желаете.



В обзорах вы найдете:
  • Название книги;
  • Имя автора;
  • Год издания в России и наименование издательства;
  • Список игр, которые упоминаются в книге;
  • Цитату из книги;
  • Мой субъективный отзыв.


Упоминания игр в книгах: Pong, Defender, Pac-man, Space Invaders, Adventure, Donkey Kong, Super Mario Bros., Teris, Street Fighter, Double Dragon, SimCity, Dizzy, Civilization, The Secret of Monkey Island, Commander Keen, Doom, Wolfenstein 3D, Prince of Persia, Another World, Wing Commander, Mortal Kombat, Quake, Ultima Online, Fallout, The Elder Scrolls, Half-Life, и др.

В «подвале» статьи я публикую названия еще 15 книг, изданных на русском языке, об игровой индустрии и отдельных играх. В нем есть и литература для разработчиков.

Уверен, что нашел не все книги по теме на русском. Буду благодарен за комментарии.
Читать дальше →
Всего голосов 30: ↑29 и ↓1+28
Комментарии10

Шахматы и вопрос разумности больших языковых моделей

Время на прочтение23 мин
Количество просмотров11K


Масштабирование больших языковых моделей (LLM) является захватывающей темой, поскольку рассматривается как один из лучших кандидатов на пути к ИИ человеческого уровня. Уже сейчас LLM могут отвечать на вопросы, генерировать реалистичные статьи и поддерживать, казалось бы, осмысленный разговор на широкий круг тем. Некоторые исследователи ИИ даже утверждают, что LLM возможно уже могут «слегка обладать сознанием», а журналисты выпускают статьи вроде «роботы захватят весь мир» с картинками терминаторов. Однако, скептики возражают, что большинство таких моделей — это просто большая ассоциативная память, без истинного понимания реальности и неспособная к определенным типам задач. Одна из таких задач, которая привлекла мое внимание — игра в шахматы. В то время как специализированные шахматные движки давно обыгрывают чемпионов мира, даже очень большие языковые модели, такие как GPT-3 с сотнями миллиардов параметров едва справляются с такой простой задачей как мат в один ход. А с такими способностями к стратегии, эти модели едва ли справятся с завоеванием мира. Поэтому как шахматист со стажем и по совместительству разработчик нейросетей я решила попробовать устранить этот недостаток.
Читать дальше →
Всего голосов 94: ↑92 и ↓2+90
Комментарии50

Шахматы на C++

Время на прочтение68 мин
Количество просмотров45K

Не так давно я захотел написать свой шахматный движок. На удивление в Интернете нашлось не так много хороших статей на эту тему. Были статьи с довольно слабыми программами, многие из которых даже умудрялись пропускать некоторые важные правила. А были статьи с хорошими программами (некоторые из них были даже чуть лучше чем получилось у меня в итоге), но там авторы рассказывали лишь основные идеи, пропуская подробности, из-за чего написать что-то свое по таким статьям было проблематично. Поэтому после написания своей программы, я решил написать статью, дабы облегчить жизнь интересующимся в данной теме. Я не претендую на лучшую шахматную программу или на чистейший код, но эта статья будет хорошим и легким началом для тех, кто хочет написать что-то свое.

Читать далее
Всего голосов 190: ↑189 и ↓1+188
Комментарии56

Процессорные войны. История синего зайца и красной черепахи

Время на прочтение46 мин
Количество просмотров60K
Современная история противостояния Intel и AMD на процессорном рынке ведёт свой отсчет еще со второй половины 90-х. Эпоха грандиозных преобразований и выхода в мэйнстрим, когда Intel Pentium позиционировался как универсальное решение, а Intel Inside стал чуть ли не самым узнаваемым слоганом в мире, ознаменовалась яркими страницами в истории не только синих, но и красных – начиная с поколения K6, AMD неустанно соперничали с Intel во многих сегментах рынка. Однако именно события чуть более позднего этапа – первой половины нулевых – и сыграли важнейшую роль в появлении легендарной архитектуры Core, до сих пор лежащей в основе процессорной линейки Intel.

Немного истории, истоков и революции


Начало 2000-х годов во многом связывают с несколькими этапами в развитии процессоров – это и гонка за заветной частотой 1 ГГц, и появление первого двухъядерного процессора, и ожесточение борьбы за первенство в массовом десктопном сегменте. После безнадежного устаревания Pentium, и выхода на рынок Athlon 64 X2 Intel представила процессоры поколения Core, ставшие в итоге поворотной точкой в развитии индустрии.

image

Первые процессоры Core 2 Duo были анонсированы в конце июля 2006 года – более чем через год после выхода Athlon 64 X2. В работе над новым поколением Intel руководствовалась в первую очередь вопросами архитектурной оптимизации, добившись высочайших показателей энергоэффективности уже в первых поколениях моделей на базе архитектуры Core под кодовым названием Conroe – они превосходили Pentium 4 в полтора раза, и при заявленном теплопакете в 65 Вт стали, пожалуй, самыми энергоэффективными процессорами на рынке на тот момент. Выступая в роли догоняющей (что бывало нечасто), Intel реализовала в новом поколении поддержку 64-битных операций с архитектурой EM64T, новый набор инструкций SSSE3, а также обширный пакет технологий виртуализации на базе х86.

image
Кристалл микропроцессора Core 2 Duo

Читать дальше →
Всего голосов 109: ↑108 и ↓1+107
Комментарии111

Эмоциональная история процессоров для первых компьютеров с 70-х до начала 90-х

Время на прочтение113 мин
Количество просмотров50K
Мне довелось программировать на ассемблерах разных процессоров. Последний в списке – это Xilinx MicroBlaze. Решил выложить некоторые свои наблюдения за особенностями этих почти волшебных железок, которые как волшебный ключик Буратино открыли нам двери в волшебную страну виртуальной реальности и массовой креативности. Об особенностях современных систем x86, x86-64, ARM, ARM-64 и т.п. писать не буду, может быть в другой раз – тема очень большая и сложная. Поэтому планирую закончить на Intel 80486 и Motorola 68040. Хотелось ещё включить в обзор IBM/370, с которыми имел дело. Эти системы были довольно далеки от широких масс пользователей, но оказали при этом огромное влияние на компьютерные технологии. На них просто не хватило выделенного на тему времени, они не использовали процессоры-чипы и самих их вроде бы почему-то не осталось совсем. Очень надеюсь, что мои материалы привлекут внимание и знатоков, которые смогут добавить что-нибудь из того, о чем не подумал или не знал.

В качестве иллюстративного материала прикрепляю свой небольшой камень из Розетты – программки для расчета числа π на разных процессорах и системах по алгоритму-затвору, претендующие на звание самых быстрых его реализаций. Похожий "камень" есть и для алгоритма для быстрого расчета множеств Мандельброта.

Читать дальше →
Всего голосов 65: ↑65 и ↓0+65
Комментарии162

Почему кремний и почему КМОП?

Время на прочтение27 мин
Количество просмотров79K
Самый первый транзистор был биполярным и германиевым, но подавляющее большинство современных интегральных микросхем сделаны из кремния по технологии КМОП (комплементарный металл-оксид-полупроводник). Как вышло, что кремний стал главным из многих известных полупроводников? Почему именно КМОП-технология стала почти монопольной? Были ли процессоры на других технологиях? Что ждет нас в ближайшем будущем, ведь физический предел миниатюризации МОП-транзисторов фактически достигнут?


Если вы хотите узнать ответы на все эти вопросы — добро пожаловать под кат. По просьбам читателей предыдущих статей предупреждаю: там много текста, на полчаса.
Читать дальше →
Всего голосов 118: ↑116 и ↓2+114
Комментарии243

Проектные нормы в микроэлектронике: где на самом деле 7 нанометров в технологии 7 нм?

Время на прочтение12 мин
Количество просмотров125K
Современные микроэлектронные технологии — как «Десять негритят». Стоимость разработки и оборудования так велика, что с каждым новым шагом вперёд кто-то отваливается. После новости об отказе GlobalFoundries от разработки 7 нм их осталось трое: TSMC, Intel и Samsung. А что такое, собственно “проектные нормы” и где там тот самый заветный размер 7 нм? И есть ли он там вообще?


Рисунок 1. Транзистор Fairchild FI-100, 1964 год.

Самые первые серийные МОП-транзисторы вышли на рынок в 1964 году и, как могут увидеть из рисунка искушенные читатели, они почти ничем не отличались от более-менее современных — кроме размера (посмотрите на проволоку для масштаба).
Читать дальше →
Всего голосов 157: ↑157 и ↓0+157
Комментарии148

Сверточный слой: быстрая свертка по методу Шмуэля Винограда

Время на прочтение8 мин
Количество просмотров9.8K

Введение


Данная статья является продолжением серии статей описывающей алгоритмы лежащие в основе
Synet — фреймворка для запуска предварительно обученных нейронных сетей на CPU.

В предыдущей статье я описал методы, основанные на матричном умножении. Эти методы с минимальными усилиями позволяют достичь во многих случаях более 80% от теоретического максимума. Казалось бы, ну куда тут можно еще дальше улучшать? Оказывается можно! Существуют математически методы, которые позволяют сократить число операций, необходимых для свертки. С одним из таких методов — алгоритму свертки по методу Винограда мы и ознакомимся в настоящей статье.

image

Шмуэль Виноград (Shmuel Winograd) 1936.01.04 — 2019.03.25 — выдающийся израильский и американский ученый в области компьютерных наук, создатель алгоритмов быстрого матричного умножения, свертки и преобразования Фурье.
Читать дальше →
Всего голосов 12: ↑12 и ↓0+12
Комментарии3

Аппаратное ускорение глубоких нейросетей: GPU, FPGA, ASIC, TPU, VPU, IPU, DPU, NPU, RPU, NNP и другие буквы

Время на прочтение28 мин
Количество просмотров84K


14 мая, когда Трамп готовился спустить всех собак на Huawei, я мирно сидел в Шеньжене на Huawei STW 2019 — большой конференции на 1000 участников — в программе которой были доклады Филипа Вонга, вице-президента по исследованиям TSMC по перспективам не-фон-неймановских вычислительных архитектур, и Хенга Ляо, Huawei Fellow, Chief Scientist Huawei 2012 Lab, на тему разработки новой архитектуры тензорных процессоров и нейропроцессоров. TSMC, если знаете, делает нейроускорители для Apple и Huawei по технологии 7 nm (которой мало кто владеет), а Huawei по нейропроцессорам готова составить серьезную конкуренцию Google и NVIDIA.

Google в Китае забанен, поставить VPN на планшет я не удосужился, поэтому патриотично пользовался Яндексом для того, чтобы смотреть, какая ситуация у других производителей аналогичного железа, и что вообще происходит. В общем-то за ситуацией я следил, но только после этих докладов осознал, насколько масштабна готовящаяся в недрах компаний и тиши научных кабинетов революция.

Только в прошлом году в тему было вложено больше 3 миллиардов долларов. Google уже давно объявил нейросети стратегическим направлением, активно строит их аппаратную и программную поддержку. NVIDIA, почувствовав, что трон зашатался, вкладывает фантастические усилия в библиотеки ускорения нейросетей и новое железо. Intel в 2016 году потратил 0,8 миллиарда на покупку двух компаний, занимающихся аппаратным ускорением нейросетей. И это при том, что основные покупки еще не начались, а количество игроков перевалило за полсотни и быстро растет.


TPU, VPU, IPU, DPU, NPU, RPU, NNP — что все это означает и кто победит? Попробуем разобраться. Кому интересно — велкам под кат!
Читать дальше →
Всего голосов 168: ↑168 и ↓0+168
Комментарии116

Горький урок отрасли ИИ

Время на прочтение5 мин
Количество просмотров53K
Об авторе. Ричард Саттон — профессор компьютерных наук в университете Альберты. Считается одним из основателей современных вычислительных методов обучения с подкреплением.

По итогу 70-ти лет исследований в области ИИ главный урок заключается в том, что общие вычислительные методы в конечном счёте наиболее эффективны. И с большим отрывом. Конечно, причина в законе Мура, точнее, в экспоненциальном падении стоимости вычислений.

Большинство исследований ИИ предполагали, что агенту доступны постоянные вычислительные ресурсы. В этом случае практически единственный способ повышения производительности — использование человеческих знаний. Но типичный исследовательский проект слишком краткосрочен, а через несколько лет производительность компьютеров неизбежно возрастает.

Стремясь к улучшению в краткосрочной перспективе, исследователи пытаются применить человеческие знания в предметной области, но в долгосрочной перспективе имеет значение только мощность вычислений. Эти две тенденции не должны противоречить друг другу, но на практике противоречат. Время, потраченное на одно направление, — это время, потерянное для другого. Есть психологические обязательства инвестировать в тот или иной подход. И внедрение знаний в предметной области имеет тенденцию усложнять систему таким образом, что она хуже подходит для использования общих вычислительных методов. Было много примеров, когда исследователи слишком поздно усваивали этот горький урок, и полезно рассмотреть некоторые из самых известных.
Читать дальше →
Всего голосов 123: ↑119 и ↓4+115
Комментарии368

Самостоятельная диагностика жестких дисков и восстановление данных

Время на прочтение22 мин
Количество просмотров240K
В данной статье описываются методы самостоятельной диагностики различных неисправностей жестких дисков по симптомам их проявления, а также способы относительно безопасного клонирования жестких дисков с незначительными проблемами.

Рассмотрены различные случаи утраты данных и набор оптимальных действий, которые без глубоких знаний устройства файловых систем с помощью программ автоматического восстановления помогут вам вернуть вашу информацию без посторонней помощи.

Но прежде, чем приступить к каким-либо самостоятельным действиям, необходимо внимательно ознакомиться со всеми материалами статьи, и только потом анализировать состояние вашего жесткого диска, чтобы ваши попытки не стали последними в жизни накопителя, и чтобы оными вы не лишили себя последних надежд на восстановление нужных вам данных.


Читать дальше →
Всего голосов 101: ↑99 и ↓2+97
Комментарии114

Разработка шахматной программы

Время на прочтение10 мин
Количество просмотров75K
Было ли вам когда-либо интересно написать свою шахматную программу? Настраивать и развивать её, проверять её на знакомых любителях шахмат и радоваться её победам. Но как написать такую программу? Об этом я и расскажу в этой статье.
Читать дальше →
Всего голосов 23: ↑23 и ↓0+23
Комментарии26

Нейронные сети для начинающих. Часть 1

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров1.5M
image

Привет всем читателям Habrahabr, в этой статье я хочу поделиться с Вами моим опытом в изучении нейронных сетей и, как следствие, их реализации, с помощью языка программирования Java, на платформе Android. Мое знакомство с нейронными сетями произошло, когда вышло приложение Prisma. Оно обрабатывает любую фотографию, с помощью нейронных сетей, и воспроизводит ее с нуля, используя выбранный стиль. Заинтересовавшись этим, я бросился искать статьи и «туториалы», в первую очередь, на Хабре. И к моему великому удивлению, я не нашел ни одну статью, которая четко и поэтапно расписывала алгоритм работы нейронных сетей. Информация была разрознена и в ней отсутствовали ключевые моменты. Также, большинство авторов бросается показывать код на том или ином языке программирования, не прибегая к детальным объяснениям.

Поэтому сейчас, когда я достаточно хорошо освоил нейронные сети и нашел огромное количество информации с разных иностранных порталов, я хотел бы поделиться этим с людьми в серии публикаций, где я соберу всю информацию, которая потребуется вам, если вы только начинаете знакомство с нейронными сетями. В этой статье, я не буду делать сильный акцент на Java и буду объяснять все на примерах, чтобы вы сами смогли перенести это на любой, нужный вам язык программирования. В последующих статьях, я расскажу о своем приложении, написанном под андроид, которое предсказывает движение акций или валюты. Иными словами, всех желающих окунуться в мир нейронных сетей и жаждущих простого и доступного изложения информации или просто тех, кто что-то не понял и хочет подтянуть, добро пожаловать под кат.
Читать дальше →
Всего голосов 70: ↑60 и ↓10+50
Комментарии64

Логика мышления. Часть 1. Нейрон

Время на прочтение10 мин
Количество просмотров314K


Года полтора назад я выкладывал на Хабр цикл видеолекций с моим видением того как работает мозг и каковы возможные пути создания искусственного интеллекта. За прошедшее с тех пор время удалось существенно продвинуться вперед. Что-то получилось глубже понять, что-то удалось смоделировать на компьютере. Что приятно, появились единомышленники, активно участвующие в работе над проектом.

В настоящем цикле статей планируется рассказать о той концепции интеллекта над которой мы сейчас работаем и продемонстрировать некоторые решения, являющиеся принципиально новыми в сфере моделирования работы мозга. Но чтобы повествование было понятным и последовательным оно будет содержать не только описание новых идей, но и рассказ о работе мозга вообще. Какие-то вещи, особенно в начале, возможно покажутся простыми и общеизвестными, но я бы советовал не пропускать их, так как они во многом определяют общую доказательность повествования.
Читать дальше →
Всего голосов 62: ↑53 и ↓9+44
Комментарии23

Метод Монте-Карло для поиска в дереве

Время на прочтение4 мин
Количество просмотров35K


Метод Монте-Карло это алгоритм принятия решений, часто используемый в играх в качестве основы искусственного интеллекта. Сильное влияние он оказал на программы для игры в Го, хотя находит свое применение и в других играх, как настольных, так и обычных компьютерных (например Total War: Rome II). Так же, стоит отметить, что метод Монте-Карло используется в нашумевшей программе AlphaGo, победившей го-профессионала 9-го дана Ли Седоля в серии из 5 игр.

В данной статье хотелось бы рассказать про версию алгоритма Монте-Карло под названием Upper Confidence bound applied to Trees (UCT). Именно после публикации этого алгоритма в 2006-м году, программы для игры в Го сильно усилили свои позиции и достигли значительных успехов в игре против человека.
Читать дальше →
Всего голосов 19: ↑19 и ↓0+19
Комментарии8

AlphaGo против Ли Седоля: итоги и оценки профессиональных игроков в го

Время на прочтение19 мин
Количество просмотров31K
Вчера в Сеуле в гостинице Four Seasons прошла последняя пятая игра матча го. Каждая из них целую неделю плотно освещалась на Geektimes. В серии кто-то победил, но вряд ли подобное заинтересовало бы посетителя русскоязычного сайта о высоких технологиях и науке, если бы не один факт.

Играл Ли Седоль, обладатель девятого профессионального дана, один из лучших мастеров го в мире. Его оппонентом стала система компьютерного го AlphaGo, разработка Google DeepMind. До начала матча считалось, что ни один продукт не способен обыграть мастера высокого уровня. Но ИИ одержал победу со счётом 4:1.

Интересна скорость, с которой AlphaGo отточила го. Ещё в прошлом октябре системе для показательного матча скормили игрока куда слабее. Спустя пять месяцев она обходит одного из лучших. Похоже, что мы достигли 1997 года в шахматах, когда компьютер впервые обыграл действующего чемпиона в матче. С того момента шахматные программы улучшили навыки до такого уровня, что человек больше не способен выиграть у них в нормальных условиях.

Ожидает ли подобное го? Стоит ли бояться силы искусственного интеллекта? Мне удалось получить комментарии и ответы, которые предоставили вице-президент «Российской федерации го» и президент «Спортивной федерации го Санкт-Петербурга» Максим Подоляк, профессиональные игроки в го и многократные чемпионы Европы Илья Шикшин (первый профессиональный дан) и Александр Динерштейн (третий профессиональный дан).
Читать дальше →
Всего голосов 47: ↑46 и ↓1+45
Комментарии113

Информация

В рейтинге
Не участвует
Зарегистрирован
Активность