ГО — это не просто игра. ГО также служит аналогией из жизни, методом посредничества, упражнением в абстрактном рассуждении или даже пониманием личностных качеств игрока.
В эту древнюю настольную игру из Восточной Азии играют два игрока на деревянной доске 19x19 с черными и белыми камнями. Камни используются для окружения других камней, чтобы захватить их или отметить территорию, с 10 в 170-й степени возможных конфигураций на доске.
В игре терпение и баланс ценятся выше агрессии и жадности, баланс влияния и территории может меняться много раз в ходе игры. И когда искусственный интеллект #Google, #AlphaGo, победил лучшего игрока десятилетия, это стало великим моментом для будущего #технологий. AlphaGo победила Ли Седоля, обладателя 18 титулов чемпиона мира, в четырёх из пяти матчей на турнире 2016 года, уступив программе AlphaGo компании DeepMind.
AlphaGo использует то, что компания называет «глубоким обучением», для построения собственного понимания игры. Затем он может выбрать ход, который, по его мнению, будет наиболее вероятным. При обучении компьютера игре самый простой метод — дать компьютеру команду ранжировать все возможные ходы во время игры, от лучшего к худшему, а затем поручить ему всегда выбирать лучший ход.
В программе задействованы две нейронные сети — программное обеспечение, имитирующее структуру человеческого мозга, позволяющее объединять очень простые решения в сложные варианты, работающие параллельно.
Победа AlphaGo над чемпионом мира десятилетия — лучшая аналогия того, что #MachineLearning и #AI могут быть #множителем силы в принятии решений во много раз быстрее и адаптивнее, чем возможности человеческого мозга со всеми его ограничениями.
В конечном итоге миссия Google состоит в том, чтобы применить эти интеллектуальные методы #DeepLearning для решения критически важных проблем реального мира, от медицинской диагностики до моделирования климата.
