GO सिर्फ एक गेम नहीं है। जीओ एक जीवन सादृश्य, मध्यस्थता की एक विधि, अमूर्त तर्क में एक अभ्यास, या यहां तक कि खिलाड़ी के व्यक्तित्व लक्षणों में एक अंतर्दृष्टि के रूप में भी कार्य करता है।
पूर्वी एशिया का यह प्राचीन बोर्ड गेम दो खिलाड़ियों द्वारा काले और सफेद पत्थरों वाले 19x19 लकड़ी के बोर्ड पर खेला जाता है। पत्थरों का उपयोग अन्य पत्थरों को घेरने के लिए किया जाता है ताकि उन पर कब्ज़ा किया जा सके या क्षेत्र को चिह्नित किया जा सके, बोर्ड पर 10 की घात से 170 संभावित विन्यास होते हैं।
खेल आक्रामकता और लालच पर धैर्य और संतुलन को महत्व देता है, खेल के दौरान प्रभाव और क्षेत्र का संतुलन कई बार बदल सकता है। और जब #Google के AI, #AlphaGo ने दशक के सर्वश्रेष्ठ खिलाड़ी को हराया, तो यह #प्रौद्योगिकी के भविष्य के लिए एक महान क्षण था। अल्फ़ागो ने 2016 के टूर्नामेंट में पांच में से चार मैचों में 18 विश्व खिताबों के विजेता ली सेडोल को हराया, जो डीपमाइंड के अल्फ़ागो कार्यक्रम से हार गया।
अल्फ़ागो गेम की अपनी समझ बनाने के लिए जिसे कंपनी "डीप लर्निंग" कहती है, उसका उपयोग करती है। इसके बाद वह वह चाल चुन सकता है जिसके जीतने की संभावना सबसे अधिक हो। कंप्यूटर को गेम खेलना सिखाते समय, सबसे सरल तरीका यह है कि कंप्यूटर को गेम के दौरान हर संभव चाल को सबसे अच्छे से सबसे खराब तक रैंक करने के लिए कहें, और फिर उसे हमेशा सबसे अच्छी चाल चुनने का निर्देश दें।
कार्यक्रम में दो तंत्रिका नेटवर्क शामिल हैं, सॉफ्टवेयर जो समानांतर में चलते हुए, बहुत सरल निर्णयों को जटिल विकल्पों में संयोजित करने के लिए मानव मस्तिष्क की संरचना की नकल करते हैं।
दशक के विश्व चैंपियन पर अल्फ़ागो की जीत सबसे अच्छी सादृश्यता है कि #MachineLearning और #AI अपनी सभी सीमाओं के साथ मानव मस्तिष्क की क्षमताओं की तुलना में कई गुना तेज और अधिक अनुकूली निर्णय लेने में #forcemultiplier हो सकते हैं।
अंततः Google का मिशन चिकित्सा निदान से लेकर जलवायु मॉडलिंग तक, वास्तविक दुनिया की महत्वपूर्ण समस्याओं को हल करने के लिए इन #DeepLearning खुफिया तकनीकों को लागू करना है।
