Компьютер обыграл человека в Го

Фото: ru.wikipedia.org
Искусственный интеллект AlphaGo, созданный компанией Google, научился играть в китайские шашки Го и обыграл трехкратного чемпиона Европы Фаня Хоя. По мнению ученых, этот успех для науки можно сравнить с победой компьютера Deep Blue над Гарри Каспаровым 20 лет назад.

Как говорится в статье, опубликованной в журнале Nature, специалисты из компании Google создали первую в мире систему искусственного интеллекта, которая смогла обыграть чемпиона Европы по игре в Го Фаня Хоя со счетом 5:0. Ранее программа AlphaGo обыграла все остальные компьютерные системы игры в эту древнюю китайскую стратегию.

"Наблюдая за играми против Фаня Хоя, я был очень впечатлен силой игры AlphaGo, и у меня возникли сложности с определением того, на какой стороне играет компьютер, а на какой – человек, в те времена, когда я не знал, каким цветом играл Хой. До этой серии игр у меня не было и мысли, что компьютер сможет соперничать с профессионалами, а теперь, похоже, победа машины над топ-игроками является неизбежностью", – подчеркивает президент Британской ассоциации Го Джон Даймонд.

Как отмечают ученые, до создания AlphaGo все системы искусственного интеллекта, способные играть в Го, находились на достаточно низком уровне – пределом их возможностей была способность обыграть сильного любителя, но не профессионала. Это объясняется тем, что, в отличие от шахмат, в Го возможно гораздо больше ходов и комбинаций, что на порядки усложняет создание алгоритмов, способных "просеивать" их, сокращать время расчетов следующего хода и предсказывать действия соперника.

По словам ученых, AlphaGo построена на основе двух нейронных сетей – особых алгоритмов, имитирующих работу цепочек нейронов в мозге человека. Одна из них отвечает за оценку текущей позиции на доске, а вторая использует результаты анализа, подготовленные первой сетью, для того чтобы выбирать следующий шаг. "Сеть оценок", как объясняют ученые, нужна для того, чтобы сократить число возможных ходов и тем самым упростить вычисления, "сеть решений" – для выбора оптимального шага из самых густых ветвей "дерева" возможных решений.

ДНИ в Telegram