После победы над сильнейшим игроком в го AlphaGo отправляется на покой


AlphaGo одержал новую победу над чемпионом по игре в го

В ходе второй игры искусственного интеллекта с Кэ Цзе — лучшим игроком в мире — компьютер снова победил человека. В какой-то момент Ке показалось, что он очень близок к победе, но он ошибся.

AlphaGo снова обыграл лучшего в мире игрока в го Кэ Цзе. Несколько дней назад искусственный интеллект уже выиграл поединок у Ке, и теперь по итогам второго матча ИИ подтвердил свое достижение, пишет The Verge.

По словам аналитиков, Ке Цзе играл прекрасно первые 50 ходов и реализовывал свою стратегию — он хотел втянуть AlphaGo в серию сложных битв по всем направлениям. Но ИИ отразил все удары и, в итоге, снова обыграл человека.

По словам Кэ Цзе, эта игра отличалась от предыдущей. Алгоритм сделал несколько ходов, которые оказались для него неожиданными — он не так представлял себе стратегию максимизации вероятности выигрыша. В середине игры Ке подумал, что он близок к победе, однако, он ошибся.

Вертикальные фермы Plenty дают в 350 раз больше урожая

В этом месяце должно состояться еще одно состязание по игре го, в котором будет участвовать искусственный интеллект — он сразится сразу с пятью соперниками одновременно. ИИ очень уверенно обходит лучших игроков в го, а потому ученые уже решили пойти на необычный шаг — в ходе эксперимента они планируют дать человеку небольшую дозу ЛСД и посмотреть, сможет ли он обыграть компьютер в го.

Искусственный интеллект превзошел человека в игре го

Компьютер AlphaGo, разработанный DeepMind (подразделением Google) во вторник одержал победу в финальной пятой партии древнекитайской настольной игры го над корейцем Ли Седолем. Тому удалось взять реванш в воскресенье после проигрыша трех первых партий, но он не смог повторить свой успех и в итоге уступил со счетом 4:1. Это знаменательный момент в развитии технологий искусственного интеллекта (ИИ), учитывая сложность игры, пишет Financial Times (FT).

Цель го – отгородить на игровой доске фишками своего цвета большую территорию, чем противник. Фишки ставятся на пересечении линий, а размер доски – 19х19 линий. В отличие от шахмат, в го гораздо больше возможных вариантов ходов. По оценкам создателей AlphaGo, в го их около 250 в каждый момент игры, а в шахматах – 35. Поэтому они не могли использовать тот же подход, что и специалисты IBM, чей компьютер Deep Blue обыграл в шахматы Гарри Каспарова в 1997 г., анализируя все возможные позиции, отмечает FT. Вместо этого в AlphaGo используется метод «глубинного изучения» и глубокие нейронные сети, в определенной степени имитирующие человеческий мозг. Компьютер сыграл сам с собой тысячи матчей и в результате научился оценивать вероятность победы при каждом ходе и разрабатывать новые стратегии.

В январе AlphaGo смог вчистую победить европейского чемпиона в го Фань Хуэя, француза китайского происхождения. Но Ли считается одним из лучших игроков го в мире, поэтому до игры он был уверен в своей уверенной победе и утверждал, что AlphaGo не хватает интуиции. В случае его победы Google обещала выплатить ему $1 млн, а в случае поражения – отдать эти деньги на благотворительность. В Южной Корее матч вызвал огромный ажиотаж, отмечает The Wall Street Journal (WSJ). Ему были посвящены первые полосы почти всех местных газет, а телеканалы рассказывали о матче по нескольку часов в день в прямом эфире.


В четвертой, победной для себя партии Ли сделал нестандартный ход, вынудив AlphaGo совершить серию грубых ошибок, пишет FT. По словам гендиректора DeepMind Демиса Хассабиса, вероятность того хода компьютер оценивал менее чем в один к 10 000. Но в пятой партии AlphaGo смог отыграться после допущенной в начале ошибки.

Как утверждает Эндрю Окан, президент Американской ассоциации го, никто не надеялся, что компьютер никогда не сможет победить человека в этой игре, но люди считали, что этого не произойдет в ближайшие годы. Тем не менее Ли отказывается признавать это завершением эры превосходства людей над ИИ. «Я не смог победить, но не считаю свой проигрыш поражением человечества», — приводит его слова WSJ.

На пресс-конференции Хассабис не стал говорить о планах дальнейшего применения технологии и заявил, что необходимо извлечь уроки из матча с Ли. Ранее он заявлял, что игры – это идеальная платформа для разработки и проверки алгоритмов ИИ, которые затем могут быть использованы в приложениях, например в сфере здравоохранения.

Новый ИИ от Google сам научился побеждать в трех играх

Два года назад ИИ от Google победила сильнейшего игрока в го. Новая версия скоро может выйти против людей в Starcraft II и Dota 2. А пока круче всех играет в го, сёги и шахматы

Автор: Александр Шаляпин

Разработчики революционной самообучающейся системы искусственного интеллекта AlphaGo объявили о создании новой версии, нейросети AlphaZero, способной самостоятельно учиться играть в любую настольную игру и обыгрывать человека.

Система искусственного интеллекта AlphaGo появилась в 2014 году. С тех пор ИИ победил лучших игроков в го и одержал 60 побед на двух китайских онлайн-платформах с настольными играми FoxGo и Tygem. Алгоритм состоит из двух нейросетей, которые имитируют работу нейронов в мозге.

Победы AlphaGo ознаменовали собой важный прорыв в области искусственного интеллекта, так как большинство специалистов по искусственному интеллекту считало, что подобная программа не будет создана ранее 2020—2025 годов. В марте 2020 года программа выиграла со счётом 4:1 у Ли Седоля, профессионала 9-го дана (высшего ранга), во время исторического матча, широко освещавшегося в прессе.

Победу AlphaGo над Ли Седолем часто сравнивают с шахматным матчем между программой Deep Blue и Гарри Каспаровым 1997 года, где победа программы, созданной IBM, над действовавшим чемпионом стала символической точкой отсчёта новой эпохи, когда компьютеры превзошли людей в шахматах.

Теперь подразделение Alphabet по исследованию искусственного интеллекта DeepMind подробно рассказало об успехах нейросети AlphaZero, которая стала наследницей и продолжением нейросети AlphaGo, сообщается в статье журнала Science.


В отличие от предшественников, AlphaZero не сосредоточена на освоении какой-то конкретной игры, но может в кратчайшие сроки без посторонней помощи научиться играть в любую настольную игру и обыгрывать человека. На данный момент система уже умеет играть в сложнейшую го, шахматы и сёги.

Разработчики DeepMind добавили самообучение в программу для игры в го еще в 2020 году, когда выпустили предыдущее поколение алгоритма. Смысл этого обучения в том, что нейронная сеть программы не следит за поведением человека (как в первой версии AlphaGo), а играет сама с собой. Тогда AlphaGo Zero, зная лишь правила игры, за три дня «наиграла» столько удачных ходов, что со счетом по партиям 100:0 победила AlphaGo.

Нейросети были известны лишь правила игры в го, начальные условия и условия победы. Затем компьютер самостоятельно учился играть. Система обучения ИИ строилась на анализе ходов. Нейросеть запоминала те, которые приближали ее к победе, и заносила в «черный список» те шаги, которые были откровенно проигрышными. Используя эти данные, нейросеть перестраивала себя, постепенно достигнув того уровня, на который вышла первая версия AlphaGo перед серией игр с Ли Седолем.

Мастер Йода рекомендует:  Текст с контуром CorelDraw

Ученые встроили в AlphaGo Zero эвристические алгоритмы случайного поиска решений, а также код, учитывавший существование ничьи в некоторых играх. Вдобавок, новая версия нейросети непрерывно совершенствовала свою структуру, а не обновлялась этапами, как ее предшественница. После полного цикла обучения (который для го занял 13 дней) AlphaZero на испытаниях показала 16% побед (против 0,6% поражения) в шахматах, 61% — в го и 91% — в сёги.

По мнению Мюррея Кэмпбелла, который участвовал в создании компьютера Deep Blue, победившего Каспарова, следующим логичным шагом для развития искусственных интеллектов должны стать многопользовательские игры вроде Starcraft II и Dota 2. Пока команды «умных» ботов терпят там поражение. Слабой стороной искусственного интеллекта оказалась стратегия: боты реагировали на события, происходящие прямо сейчас, а не занимались долгосрочным планированием. Боты просчитывают последствия своих действий только на 14 минут вперед — у них просто нет механизма, позволяющего «заглянуть» дальше и оценить игру в целом.

Но, разумеется, на играх системы искусственного интеллекта лишь тестируют. DeepMind намерена использовать мощь системы AlphaGo и ее последовательниц для поиска лекарств от тяжелых болезней, сокращения потребления электроэнергии и разработки новых революционных материалов.

«Люди учились играть в шахматы, го, сёги и многие другие игры сотни и тысячи лет. AlphaZero самостоятельно достигла вершин мастерства во всех этих играх без какой-либо помощи с нашей стороны. Моя мечта — создать такую же систему, которая бы не просто умела играть, но и решать повседневные задачи, к примеру, создавала бы новые лекарства», — заявил Дэвид Сильвер, главный разработчик компании DeepMind.

Программа AlphaGo от Google больше не будет играть с лучшими игроками в го

Реакция китайских игроков Go после игры против программы искусственного интеллекта Google AlphaGo на саммите Future of Go в Вужене, провинция Чжэцзян

После победы AlphaGo над Кэ Цзе в мачте, который проходил на фестивале го в городе Вужень, разработчики заявили, что это был последний раз, когда программа соревнуется с игроками. Об этом сообщает The Verge.

Программа AlphaGo была создана в 2015 году британской компанией DeepMind, которая сейчас принадлежит Google. Основанная на принципах машинного обучения, она была сделана для игры в го — логической настольной игры, появившейся в Китае несколько тысяч лет назад.


В марте 2020 года AlphaGo выиграла матч у Ли Седоля — игрока в го высшего ранга (девятого дана) со счетом 4–1. После победы искусственному интеллекту от Google был присвоен наивысший ранг в го. После этой нашумевшей победы китайский игрок девятого дана Кэ Цзе все еще был настроен по отношению к искусственному интеллекту скептически. В своем блоге он писал, что AlphaGo не сможет одержать над ним победу.

В результате программа выиграла у него три игры из трех. Кэ Цзе проиграл две игры, хотя в первой игре отрыв в очках был совсем небольшим, а в третьем раунде лучший игрок в го сдался сам. Разработчики заявили, что это был последний матч, в котором программа принимала участие. По их словам, в этом больше нет смысла, так как AlphaGo показала высочайший уровень игры.

masterok

Мастерок.жж.рф

Хочу все знать

Вот только пол года назад мы читали о том, что Компьютер впервые в истории смог обмануть человека, а теперь вот такая новость.

Система искусственного интеллекта AlphaGo, построенная на принципах глубинного машинного обучения и созданная группой Google DeepMind, со счетом 5-0 победила Фань Хуэя (Fan Hui) трехкратного европейского чемпиона по игре Го (Go). Этот случай является первым разом в истории, когда компьютерная программ обыграла профессионального игрока в Го, хотя некоторые эксперты вобласти искусственного интеллекта прогнозировали, что наступления данного события можно ожидать не ранее, чем через одно десятилетие.

«Система AlphaGo использует методы глубинного машинного изучения и самообучения. При помощи этого она улучшает саму себя, просматривая ходы реальных игр и играя сама с собой» — рассказывают Дэвид Сильвер (David Silver) и Демис Хассабис (Demis Hassabis), члены группы Google DeepMind, — «Обучение системы было произведено на обширном наборе данных о 30 миллионах ходов, сделанных профессиональными игроками в Го. А после этого система отточила свое мастерство, играя сама с собой».

Как этого достигли …

Для того, чтобы сделать возможной победу системы искусственного интеллекта над человеком, ее разработчики реализовали современный алгоритм поиска по дереву решений. Две независимые нейронные сети сформировали из миллионов своих подобных нейронам структур 12 слоев, которые были «пронзены насквозь» деревом решений игры Го, в котором насчитывается более чем 10^100 вариантов. Это больше, чем количество вариантов ходов в шахматах и больше, чем количество атомов во всей Вселенной.

«Сначала мы обучили одну из сетей на базе данных о 30 миллионов ходов, которые были сделаны людьми-экспертами в этой игре. Уже после этого система AlphaGo стала в состоянии правильно предугадать ход человека в 57 случаях из 100 возможных и выигрывала в 99.8 процентах матчей у других Го-программ» — рассказывают Дэвид Сильвер и Демис Хассабис, — «Но наша цель заключалась не в подражании людям-игрокам, мы намеревались одержать полную победу над ними. Поэтому мы заставили две нейронных сети системы AlphaGo тысячи раз играть друг с другом, обнаруживая новые стратегии, приобретая новый опыт при помощи эмпирического процесса, известного как «укрепляющее обучение» (reinforcement learning)».


Следующей задачей, которую поставили перед собой разработчики системы AlphaGo, станет попытка победы над Ли Седолем (Lee Sedol), признанным мировым игроком в игру Го. И этот матч состоится в Сеуле, Южная Корея, в марте этого года.

«Логические игры являются прекрасной платформой для разработки, обучения, тестирования и совершенствования алгоритмов систем искусственного интеллекта. А такие системы в будущем могут быть использованы в самых различных областях реального мира» — пишут исследователи, — «Методы, которые мы используем для поиска решений в играх, однажды могут быть расширены и модернизированы так, что при их помощи люди найдут решения всех самых насущных проблем, связанных с проблемами общества, изменениями климата и здравоохранением».

Ли Седоль против Альфаго — что же там произошло?

Думаю многие уже слышали о том, что марте 2020-го прошёл матч по игре в го между новой программой AlphaGo (назовём её просто Альфой, для краткости) и одним из сильнейших игроков планеты Ли Седолем, в котором он проиграл.

Сам я довольно слабый любитель (и очевидно слоупок), но попытаюсь вспомнить и разобраться в этой ситуации — благо анализа этого события в интернете немерено. Например разборы партий от Александра Динерштейна.

Что из себя представляет AlphaGo?

Это хитро устроенная многоуровневая нейросеть, которая при работе использует старый добрый метод Монте-Карло, так что принцип игры альфы здорово напоминает Mogo. Например, когда когда Альфа уверена в победе — она делает слабые ходы, которые не дают много очков. Её вполне устроит победить с преимуществом и в пол очка — так что излишне прессовать противника она не будет. На мой взгляд это надёжный, но скучноватый подход.

Ну а поскольку это нейросеть — никто, даже сами разработчики, не знают как она думает и почему она сделала этот ход, а не тот.

Пожалуй история началась с того, что в октябре Альфа выиграла у трёхкратного чемпиона Европы Фань Хуэя. Причём с разгромным счётом 5:0! Flawless victory!

Непосвящённым сложно понять насколько невероятной и шокирующей для всех любителей го была эта новость.

Только что сильнейшие компьютеры играли на уровне сильных любителей (профессионалы их легко уделывали даже давая им огромную фору) — и вдруг такое.

Мастер Йода рекомендует:  Топ-5 лучших прокси браузеров для Windows


Считалось что компьютеры смогут играть на уровне мастера разве что через десятки лет. Да, даже мобильники нынче играют в шахматы сильнее чемпиона мира, но аналогия тут слабая — го на сотни порядков сложнее шахмат — эта не та игра которую можно просчитать.

Хотя паники ещё не было и надежда оставалась. Всё таки европейский чемпион это совсем не чемпион мира. Может он играл несерьёзно или противника недооценил. Тем более что на разборах этих игр многие увидели кучу ошибок и с той и с другой стороны. Были даже подозрения что чемпиону приплатили чтобы он беспалевно слил матч. Поэтому надвигающийся матч между топовым профессиональным игроком Ли Седолем и новым суперкомпьютером все ждали с нетерпением.

Тут важно понять кто такой Ли Седоль.

В Корее — стране двинутой на играх — самые двинутые становятся профессиональными игроками и зарабатывают после этого безумные деньги играя в игры.

Например: профессиональный игрок в Старкрафт. Да, бредовато звучит, но такая уж она, Корея.

Так вот Ли Седоль стал профессиональным игроком в го в 13 лет! А стать профессионалом очень непросто (и это мягко сказано) — отбор там суровый.

Мало обладать огромным талантом — надо с раннего детства, всю жизнь вкалывать с утра до вечера — не видя белого света только изучать эту игру. Как результат — корейский пацан может впух и впрах разнести какого нибудь нашего чемпиона.

Сейчас Ли входит в пятёрку сильнейших игроков мира и выиграл более 800 турниров! Не верилось что этот чудо игрок, боец, профессионал, не способный ошибаться, умудрится слить. Все были уверены в его победе.

Сам Седоль охотно принял вызов: почему бы и нет — одолеть не доработанную программу, играющую пока довольно слабо, и получить миллион баксов — кто бы отказался. Он рассчитывал на лёгкий выигрыш. “Через два-три года Google захочет взять реванш — и вот тогда играть будет интересней” сказал он.

Уже в самом начале игры Ли сходу сломал шаблон нарисовав седьмым ходом китайское фусеки, у которого центральный камень сдвинут на один пункт — то есть изменил стандартный розыгрыш начала игры. Он выбрал антикомпьютерную стратегию, хотел чтобы компьютер отошёл от известных шаблонов и начал думать сам.


Есть мнение — что это и было одной из причин его поражения.

Девятым ходом Ли сыграл никкентакабасами (что приятно). То есть атаковал камень белых, взяв его в окружение. Комп не стал выпрыгивать из клещей, как это обычно делается, а сыграл прилипание. В книжках, кстати, этот ход считается ошибочным (комментатор тоже про это упомянул).

Пятнадцатым ходом Ли усилил угол и продолжил атаку на камни белых. Мог бы и мирно построить базу наверху, но это было бы не в его стиле.

Альфа же нарастила белую стенку и сама атаковала атакующий его камень. Так что с агрессивностью у неё всё в порядке.

23 ход — цуке был необычным и привёл к жутко сложной борьбе. При этом много белых и чёрных групп пытались задушить и разрезать друг друга.

Смотреть на подобную борьбу довольно интересно — начинаешь думать как бы ты сам сыграл — и тут тебе показывают сильный неожиданный ход, который атакует во все стороны и имеет продолжения. В этом сила го — её ходы могут понять даже начинающие.

К 77 ходу борьба вроде стабилизировалась и позиция чёрных выглядит неплохо — они сделали большой мешок в центре. Ли должно быть расслабился и захавал этим ходом 2 белых камня.

Ход 86 сделанный альфой снова необычен — совсем не из книжек.

Ли вскоре закрывает свой мешок, получив очки. Должно быть он был доволен исходом и ещё немного расслабился.

И вот на 102 ходу Альфа вторглась на позиции черных. Очень сильный и неожиданный ход (может даже божественный) — его никто не предвидел!

И тем обиднее, что его вполне можно было предотвратить, вовремя сделав угрозу разрезания в O9 (гарантированное сенте). Ли такого уровня игры должно быть не ожидал, а белую стенку Альфы рассматривал скорее как жертву, а не как угрозу.


После этого хода возникает множество сложных вариантов, часто неприятных для чёрных. И закончилось это вторжение катастрофично для Ли — потеря очков, потеря инициативы да ещё и слабые позиции, которые можно порезать.

В общем, к 186-му ходу Ли признал своё поражение.

По итогам: Ли в шоке, профессиональные игроки в шоке, остальные просто в офигевании.

Сам глава DeepMind сказал что причина того, что программа, которая вроде как обучалась просматривая человеческие партии, стала делать такие нечеловечески сильные ходы благодаря тому что пять месяцев Альфа тренировалась играя со своими по разному модифицированными копиями. То есть всё это время компьютер исследовал игру, тренировался. А 5 месяцев для компьютера — всё равно что эпоха для человека.

Одолевший лучших игроков в го искусственный интеллект «уходит на пенсию»

Компьютерная программа AlphaGo, разработанная инженерами Google, уйдет «в отставку» после безоговорочной победы над чемпионами по го — древней настольной китайской игре, которая считается сложнее шахмат. На этой неделе искусственный интеллект Google обыграл сильнейшего в мире игрока в го, Кэ Цзе.

Цзе уступил Alpha Go во всех трех партиях. По условиям соревнований, каждой из сторон давалось максимум три часа на обдумывание ходов. Если бы человек победил, он бы удостоился приза в размере 1,5 миллиона долларов.

В марте прошлого года пятиматчевая серия «искусственного разума» Google против Ли Седоля — профессионального игрока из Южной Кореи, обладателя 9 дана, закончилась со счетом 4:1 в пользу первого. А в январе AlphaGo обыграл чемпиона Европы Фань Хуэя со счетом 5:0.

Более того, недавно ИИ Google одолел команду из пяти лучших игроков в го в течение недели. Как сообщил глава DeepMind (подразделение Google, работающее над ИИ) Демис Хассабис, компания намерена опубликовать отчет о сыгранных партиях с момента победы на Ли Седолем, после чего AlphaGo будет отправлен «на пенсию». С этого момента самообучающиеся алгоритмы Google будут задействованы в решении глобальных проблем, таких как поиск новых методов лечения болезней, революционных материалов, а также сокращения энергопотребления.

Го — это древняя настольная игра, которая возникла в Китае свыше 2 тысяч лет назад. Стратегия долгое время считалась слишком сложной для компьютеров. В отличие от шахмат, она требует интуитивного мышления и тактики, подразумевает огромное количество возможных ходов и комбинаций. Это сильно усложняет создание алгоритмов для их анализа и предсказаний действий соперника.

AlphaGo разработал Дэвид Сильвер с коллегами из подразделения DeepMind компании Google, базирующегося в Лондоне. Программа построена на основе двух нейронных сетей – алгоритмов, аналогичных по принципу своей работы цепочкам нейронов в мозге человека. Одна оценивает текущую позицию на доске, а вторая, на основе оценок первой, выбирает следующий шаг.


Программа AlphaGo вновь одержала победу над чемпионом мира по игре в го из Китая

ШАНХАЙ, 25 мая. /Корр. ТАСС Иван Каргапольцев/. Чемпиону мира по игре в го (вэйци) Кэ Цзе сегодня не удалось одержать победу над компьютерной программой AlphaGo в матче, который состоялся в городе Учжэнь (восточная провинция Чжэцзян). Это вторая игра из трех запланированных на площадке начавшегося 23 мая Форума настольной игры в го.

До начала турнира Кэ Цзе заявил в социальных сетях, что это будет последняя попытка с его стороны, независимо от результата, бросить вызов искусственному интеллекту. «Это холодная машина, у которой нет чувств к этой игре», — признался игрок. В первом матче, который состоялся во вторник, компьютерной программе также удалось одержать верх над человеком с минимальным преимуществом, которое только возможно в этой игре. Матч длился 4 часа и 15 минут. После его завершения Кэ Цзе заявил, что был поражен действиями программы и ее ходами. «Она как бог игры в го», — сказал чемпион. «В прошлом у программы были некоторые слабости, но сейчас я чувствую, что ее понимание игры го и принимаемые ею решения находятся за гранью наших возможностей», — добавил он. Сегодняшнюю игру сам Кэ Цзе назвал очень сложной и выразил уверенность в том, что проиграл не потому, что плохо играл, а потому, что не выдержал такого сильного напряжения и в какой-то момент расслабился. Кроме того, чемпион признался, что видел как играет AlphaGo и возможности программы, поэтому не питал особых надежд на победу.

Мастер Йода рекомендует:  Представлены новые улучшения для интеграции Slack и GitHub

Кэ Цзе родился в 1997 году в городе Лишуй (восточная провинция Чжэцзян). В го он начал играть с пяти лет, а в 2007 году выиграл свой первый Национальный чемпионат в Китае. В настоящее время является обладателем 9-го дана по этой игре и возглавляет список лучших игроков мира по версии Go Ratings. В 2015 году, завоевав свой первый международный титул, Кэ Цзе стал самым молодым чемпионом мира по игре в го. В 2020 году он также одержал победу над прославленным южнокорейским игроком Ли Се Долем, который в марте того же года попытался обыграть AlphaGo, но потерпел неудачу, проиграв искусственному интеллекту четыре раунда из пяти. Именно после этого матча программе AlphaGo был присвоен 9-й дан по игре в го. В случае победы над компьютером приз Кэ Цзе должен был составить $1,5 млн.

Го является одной из самых распространенных логических настольных игр в мире. Она входит в число пяти базовых дисциплин главного соревнования в интеллектуальных видах спорта — Всемирных интеллектуальных игр. Считается, что она развивает как правое, так и левое полушария мозга, тренирует аналитические и интуитивные навыки человека. История этой игры насчитывает порядка 3 тыс. лет и достоверных данных о месте ее возникновения нет.

Она популярна не только в Азии, но и во многих других странах мира. Наибольшее распространение игра получила в Китае, Японии и Республике Корея. По всему миру в нее играют порядка 40 млн человек. Считается, что го является одной из самых сложных настольных игр, которые когда-либо были придуманы человечеством.

Правила игры довольно просты, но сложность заключается в количестве комбинаций. На игровой доске они достигают 10 в 170-й степени. Сама доска разделена 19 линиями по горизонтали и 19 по вертикали, которые образую 361 игровую точку. Для игры также необходим набор камней — 180 белых и 181 черный. Первый ход на пустой доске делает игрок с черными камнями. Игра начинается с постановки камня, который не перемещается, на пересечение линий. Задача противников окружить чужие камни своими, заняв все свободные точки по вертикали и горизонтали. Захваченный в плен камень убирается с доски и засчитывается очко в пользу того игрока, который его окружил. Игра завершается тогда, когда на доске не остается вариантов для окружения камней противника и получения за это очков.

Завершающая турнир третья игра с AlphaGo, которая разработана компанией Google DeepMind, запланирована на 27 мая. По условиям соревнования, каждой стороне дается максимум три часа на принятие решения по своим ходам.

ИИ AlphaGo одержал первую победу над чемпионом мира по го Кэ Цзе (видео)

Алгоритм AlphaGo, разработанный компанией Google DeepMind для игры го, одержал верх над 19-летним Кэ Цзе, действующим чемпионом мира в данной дисциплине. Первый матч из трёх запланированных прошёл в китайском городе Вучжен в рамках мероприятия Future of Go Summit. Следующие встречи искусственного интеллекта и спортсмена пройдут 25 и 27 мая.

Программа AlphaGo играла белыми камнями и победила с перевесом в пол-очка. После окончания встречи соперников исполнительный директор Google DeepMind Демис Хассабис объяснил, что нейросеть запрограммирована не выигрывать, а самообучаться игре на примере реальных партий, прострочившая при этом все комбинации с учётом интуитивной тактики, свойственной людям. Впрочем, эксперты, следящие за развитием события, отметили, AlphaGo ещё на начальных этапах поединка занял лидирующую позицию в результате чего к концу игры у него появилось существенное преимущество во времени. На обдумывания ходов у Кэ Цзе оставалось 13 минут, тогда как у разработки Google — больше полутора часов.


Напомним, что в 2020 году AlphaGo одержал разгромную победу над одним из сильнейших на тот момент игроков в го, южнокорейским мастеромЛи Седолем, обладающим наивысшим девятым даном. Результат пятиматчевого состязания оказался 4-1 в пользу нейросети Google DeepMind. В том же году китаец Кэ Цзе дважды победил Ли Седоля, тем самым став самым лучшим игроком в го в мире на сегодняшний момент.

В рамках Future of Go Summit алгоритм AlphaGo также встретиться с командой из пяти профессиональных игроков. После чего состоится матч между двумя игроками, для которых AlphaGo выступит напарником, чередуя свои ходы с каждым из них. Сеанс одновременной игры назначен на 26 мая.

Непобедимая программа AlphaGo сыграет в го с сильнейшим игроком мира в конце мая

В марте прошлого года алгоритм AlphaGo, созданный принадлежащей Google компанией DeepMind, одержал сенсационную и разгромную победу над одним из сильнейших игроков в го, южнокорейским гроссмейстером Ли Седолем. Пятиматчевый поединок между программой и человеком завершился со счетом 4-1 в пользу AlphaGo.

Взять реванш за поражение Седоля у AlphaGo может 19-летний мастер го по имени Ке Цзе. О том, что именно он проведет поединок с алгоритмом DeepMind, сообщалось еще в июне прошлого года, а теперь стало известно, что матч между Ке Цзе и AlphaGo пройдет в китайском городе Вучжен в конце мая.

Как пишет The Verge, трехматчевый поединок планируется провести с 23-го по 27 мая в рамках мероприятия Future of Go Summit.

Как и Седоль, Цзе обладает девятым даном. В настоящее время именно Цзе считается лучшим игроком в го в мире — в прошлом году он дважды встречался с Ли Седолем и в обоих случаях праздновал успех. После череды побед, одержанных в 2015-м и 2020 годах, Ке Цзе считается новой суперзвездой в мире профессионального го и игроком номер один в Китае. С сентября 2014 года он занимает первое место в неофициальном мировом рейтинге игроков в го, созданном французским экспертом в области компьютерных технологий и создателем программы для игры в го Crazy Stone Реми Куломом. При этом Цзе недавно потерпел поражение в нескольких неофициальных онлайн-играх с AlphaGo, поэтому алгоритм Google можно назвать фаворитом будущего поединка.

Во время Future of Go Summit алгоритм также сразится с командой из пяти профессиональных китайских игроков топового уровня. Наконец, еще один формат предусматривает матч между двумя игроками, для которых AlphaGo станет напарником и будет чередовать свои ходы с каждым из них.

Напомним, что в конце января 2020 года программа AlphaGo встречалась еще с одним игроком мирового уровня — чемпионом Европы по го Фанем Хуэем — и одержала верх в пяти играх из пяти. В январе этого года выяснилось, что обновленная версия AlphaGo тайно играла онлайн и за семь дней выиграла 60 из 60 партий у ведущих игроков мира.

При этом создатели AlphaGo отмечают, что изначально алгоритм не учили играть и выигрывать в го — нейросеть самостоятельно обучалась игре на примере реальных партий, что позволило ей выработать аналог интуитивной игры, как у человека. В сочетании с этим разработчики применили традиционный метод перебора наилучших вариантов, которые используют слабые го-алгоритмы или программы, специализирующиеся в других играх.

Го — одна из древнейших настольных игр, и до недавних успехов AlphaGo считалось, что компьютер, даже обладающий высокими вычислительными мощностями, не способен играть в го на равных с профессиональным игроком из-за высокого уровня абстракции и невозможности перебора всех доступных вариантов развития событий. Например, точное число допустимых комбинаций на доске для го больше, чем число атомов в наблюдаемой Вселенной.

Добавить комментарий