Комп'ютер навчився грати в го краще людей
Фань Хуей програв всі п'ять партій на повній дошці
Комп'ютер AlphaGo, розроблений DeepMind (підрозділ Google), в середу в Лондоні начисто переміг європейського чемпіона з настільної гри го. Фань Хуей, француз китайського походження, програв усі п'ять партій на повній дошці (19х19 ліній). Раніше комп'ютерним програмам вдавалося перемагати професіоналів тільки на малих дошках для неофіційних ігор, відзначає The Wall Street Journal (WSJ). Це величезне досягнення в розвитку технологій штучного розуму (ІР), оскільки виникла в Давньому Китаї гра го вважається однією з найскладніших у світі.
«До цього матчу я думав, що пройде мінімум 5-10 років, перш ніж програма зможе обіграти провідних гравців», - призводить Financial Times (FT) слова Джона Даймонда, президента британської асоціації го.
Гра го - стратегічна, і на відміну від шахів ефективні стратегії в ній не можуть бути отримані перебором варіантів ходів за розумний час. Мета гри - відгородити на ігровій дошці фішками свого кольору велику територію, ніж противник. Фішки ставляться на перетинання ліній.
У 1997 р комп'ютера Deep Blue компанії IBM вдалося обіграти в шахи Гаррі Каспарова. Однак навчити ІР грати в го було складніше, оскільки в цій грі набагато більше можливих ходів і потрібні такі властиві людині навички, як розпізнавання образів, планування і інтуїція. «Можливих позицій в го більше, ніж атомів у всесвіті. У го більше хитрості і інтелектуальної глибини, ніж в шахах », - стверджує Деміс Хассабіс з DeepMind, який розробляв AlphaGo.
Ігри - це ідеальна платформа для розробки і перевірки алгоритмів ІР, але в кінцевому рахунку ці технології повинні допомагати вирішувати реальні проблеми, зазначає Хассабіс. За його словами, розроблені за допомогою AlphaGo продукти і сервіси можуть з'явитися протягом одного-двох років.
"Можливих позицій в Го більше, ніж атомів у всесвіті"
У AlphaGo використовуються дві глибокі нейронні мережі (deep neural networks, DNN), пише WSJ. Це комп'ютерні програми, що мають мільйони з'єднань, які в певній мірі імітують структуру людського мозку. Спочатку першої мережі були показані близько 30 млн ходів професіоналів, щоб навчити AlphaGo робити наступний хід. А друга мережа зіграла сама з собою тисячі матчів, щоб навчитися оцінювати позиції на дошці і ймовірність досягнення перемоги при кожному ході. В результаті система навчилася самостійно розробляти нові стратегії.
У березні AlphaGo чекає нове випробування: в Сеулі комп'ютер зіграє п'ять партій з корейцем Лі Седолем, одним з кращих гравців в го в світі, пише FT. У разі перемоги Лі отримає від Google $ 1 млн, а в разі поразки компанія віддасть ці гроші на благодійність.
