GO ليست مجرد لعبة. يعمل GO أيضًا بمثابة تشبيه للحياة، أو طريقة للوساطة، أو تمرين في التفكير المجرد، أو حتى بمثابة نظرة ثاقبة للسمات الشخصية للاعب.
يتم لعب هذه اللعبة اللوحية القديمة من شرق آسيا بواسطة لاعبين على لوح خشبي مقاس 19x19 مرصع بأحجار سوداء وبيضاء. تُستخدم الأحجار لتطويق الحجارة الأخرى لالتقاطها أو لتحديد المنطقة، مع 10 قوة 170 تكوينًا ممكنًا على اللوحة.
تقدر اللعبة الصبر والتوازن على العدوان والجشع، ويمكن أن يتغير ميزان النفوذ والإقليم عدة مرات خلال اللعبة. وعندما تغلب الذكاء الاصطناعي التابع لـ #Google، #AlphaGo، على أفضل لاعب في العقد، كانت تلك لحظة عظيمة لمستقبل #التكنولوجيا. هزم AlphaGo لي سيدول، الحائز على 18 لقبًا عالميًا، في أربع من خمس مباريات في بطولة 2016، وخسر أمام برنامج AlphaGo التابع لشركة DeepMind.
يستخدم AlphaGo ما تسميه الشركة "التعلم العميق" لبناء فهمه الخاص للعبة. ويمكنه بعد ذلك اختيار الخطوة التي يراها أكثر احتمالا للفوز. عند تعليم الكمبيوتر كيفية ممارسة لعبة ما، فإن أبسط طريقة هي إخبار الكمبيوتر بترتيب كل حركة محتملة أثناء اللعبة، من الأفضل إلى الأسوأ، ثم توجيهه لاختيار أفضل حركة دائمًا.
يتضمن البرنامج شبكتين عصبيتين، وهما برمجيات تحاكي بنية الدماغ البشري لدمج القرارات البسيطة للغاية في خيارات معقدة، وتعمل بالتوازي.
إن انتصار AlphaGo على بطل العالم للعقد هو أفضل تشبيه يمكن أن يكون #التعلم_الآلي و #الذكاء الاصطناعي #قوة مضاعفة في اتخاذ القرارات بشكل أسرع عدة مرات وأكثر تكيفًا من قدرات الدماغ البشري بكل حدوده.
في نهاية المطاف، تتمثل مهمة Google في تطبيق تقنيات الذكاء #DeepLearning لحل المشكلات الحرجة في العالم الحقيقي، بدءًا من التشخيص الطبي وحتى نمذجة المناخ.
