GO는 단순한 게임이 아닙니다. GO는 또한 삶의 비유, 중재 방법, 추상적 추론의 연습, 심지어 플레이어의 성격 특성에 대한 통찰의 역할도 합니다.
이 고대 보드 게임은 검은색과 흰색 돌이 있는 19x19 나무 판 위에서 두 명의 플레이어가 플레이합니다. 돌은 다른 돌을 둘러싸서 포획하거나 영토를 표시하는 데 사용되며, 보드에서 10의 170승 구성이 가능합니다.
게임은 공격성과 탐욕보다는 인내와 균형을 중시하며, 영향력과 영토의 균형은 게임을 진행하는 동안 여러 번 바뀔 수 있습니다. 그리고 #Google의 AI인 #AlphaGo가 지난 10년간 최고의 플레이어를 꺾은 것은 #기술의 미래를 위한 훌륭한 순간이었습니다. 알파고는 2016년 토너먼트에서 18번의 세계 타이틀을 획득한 이세돌을 4번의 대승에서 꺾고 딥마인드의 알파고 프로그램에 패했습니다.
AlphaGo는 회사에서 "딥 러닝"이라고 부르는 기술을 사용하여 게임에 대한 자체 이해를 구축합니다. 그런 다음 승리할 가능성이 가장 높은 움직임을 선택할 수 있습니다. 컴퓨터에게 게임을 가르칠 때 가장 간단한 방법은 컴퓨터에게 게임 중에 가능한 모든 동작을 가장 좋은 동작부터 가장 나쁜 동작까지 순위를 지정하도록 지시한 다음 항상 가장 좋은 동작을 선택하도록 지시하는 것입니다.
이 프로그램에는 인간 두뇌의 구조를 모방하여 매우 간단한 결정을 복잡한 선택으로 결합하는 소프트웨어인 두 개의 신경망이 병렬로 실행됩니다.
10년 세계 챔피언에 대한 AlphaGo의 승리는 #MachineLearning 및 #AI가 모든 한계를 지닌 인간 두뇌의 능력보다 몇 배 더 빠르고 더 적응력 있게 결정을 내리는 데 있어 #forcemultiplier가 될 수 있다는 최고의 비유입니다.
궁극적으로 Google의 임무는 이러한 #DeepLearning 지능 기술을 적용하여 의료 진단부터 기후 모델링에 이르기까지 중요한 실제 문제를 해결하는 것입니다.
