Программа AlphaGo второй раз подряд выиграла в го у Ли Седоля
10 марта 2016 года
Программа AlphaGo, разработанная принадлежащей Google компанией DeepMind, одержала вторую подряд победу над одним из сильнейших в мире игроков в го Ли Седолем. Как и накануне, поединок между машиной и человеком продолжался около четырех часов. Видеозапись игры позднее была размещена на YouTube.
Как пишет N+1, во второй игре Седоль дольше размышлял над ходами и целиком потратил время, отведенное на их обдумывание. После этого он перешел на бееми – три фиксированных минутных интервала, которые не считаются израсходованными, если игрок уложился в 60 секунд. К тому моменту, когда у AlphaGo еще осталось 10 минут основного времени, Седоль уже дважды превысил лимит времени и был обязан тратить не более минуты на каждый ход.
В этих непростых условиях Седоль смог играть достаточно долго, и AlphaGo в итоге также перешла на бееми. Однако вскоре Ли Седоль признал поражение, положив на доску для игры камень противника.
По условиям турнира AlphaGo и Седолю предстоит сыграть еще три партии. Если Ли Седоль сможет переломить ситуацию и одержит верх во всех оставшихся играх, Google выплатит ему один миллион долларов. Если же перевес останется за AlphaGo, сумма выигрыша будет пожертвована на благотворительность.
Напомним, что в конце января программа AlphaGo уже встречалась с игроком мирового уровня, чемпионом Европы по го Фанем Хуэем и одержала верх в пяти играх из пяти. Также AlphaGo в 99,8% партий побеждает другие программы для игры в го.
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 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 сих пор 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.
Ли Седоль получил разряд первого профессионального дана по го в 1996 году в возрасте 13 лет. В 2002-м он завоевал свой первый международный титул, победив в 15-м розыгрыше Кубка Фудзицу. В 2008 году он был признан лучшим игроком мира, а в 2010 году он одержал свою 800-ю победу в турнирах.
Источники
править
Любой участник может оформить статью: добавить иллюстрации, викифицировать, заполнить шаблоны и добавить категории.
Любой редактор может снять этот шаблон после оформления и проверки.
Комментарии
Если вы хотите сообщить о проблеме в статье (например, фактическая ошибка и т. д.), пожалуйста, используйте обычную страницу обсуждения.
Комментарии на этой странице могут не соответствовать политике нейтральной точки зрения, однако, пожалуйста, придерживайтесь темы и попытайтесь избежать брани, оскорбительных или подстрекательных комментариев. Попробуйте написать такие комментарии, которые заставят задуматься, будут проницательными или спорными. Цивилизованная дискуссия и вежливый спор делают страницу комментариев дружелюбным местом. Пожалуйста, подумайте об этом.
Несколько советов по оформлению реплик:
- Новые темы начинайте, пожалуйста, снизу.
- Используйте символ звёздочки «*» в начале строки для начала новой темы. Далее пишите свой текст.
- Для ответа в начале строки укажите на одну звёздочку больше, чем в предыдущей реплике.
- Пожалуйста, подписывайте все свои сообщения, используя четыре тильды (~~~~). При предварительном просмотре и сохранении они будут автоматически заменены на ваше имя и дату.
Обращаем ваше внимание, что комментарии не предназначены для размещения ссылок на внешние ресурсы не по теме статьи, которые могут быть удалены или скрыты любым участником. Тем не менее, на странице комментариев вы можете сообщить о статьях в СМИ, которые ссылаются на эту заметку, а также о её обсуждении на сторонних ресурсах.
