GO ไม่ใช่แค่เกม GO ยังทำหน้าที่เป็นการเปรียบเทียบชีวิต วิธีการไกล่เกลี่ย แบบฝึกหัดการใช้เหตุผลเชิงนามธรรม หรือแม้แต่ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับลักษณะบุคลิกภาพของผู้เล่น
เกมกระดานโบราณจากเอเชียตะวันออกเล่นโดยผู้เล่นสองคนบนกระดานไม้ขนาด 19x19 ที่มีหินสีดำและสีขาว หินถูกใช้เพื่อล้อมรอบหินอื่นๆ เพื่อยึดครองหรือทำเครื่องหมายอาณาเขต โดยมีการกำหนดค่าที่เป็นไปได้ 10 ถึง 170 รูปแบบบนกระดาน
เกมให้ความสำคัญกับความอดทนและความสมดุลเหนือความก้าวร้าวและความโลภ ความสมดุลของอิทธิพลและอาณาเขตสามารถเปลี่ยนแปลงได้หลายครั้งในระหว่างเกม และเมื่อ AI ของ #Google #AlphaGo เอาชนะผู้เล่นที่ดีที่สุดแห่งทศวรรษ มันก็เป็นช่วงเวลาที่ดีสำหรับอนาคตของ #เทคโนโลยี AlphaGo เอาชนะ Lee Sedol ผู้ชนะการแข่งขันระดับโลก 18 รายการในสี่จากห้านัดในการแข่งขันปี 2016 โดยแพ้ให้กับโปรแกรม AlphaGo ของ DeepMind
AlphaGo ใช้สิ่งที่บริษัทเรียกว่า "การเรียนรู้เชิงลึก" เพื่อสร้างความเข้าใจในตัวเกม จากนั้นจะสามารถเลือกการเคลื่อนไหวที่คิดว่าน่าจะชนะมากที่สุด เมื่อสอนคอมพิวเตอร์ให้เล่นเกม วิธีที่ง่ายที่สุดคือการบอกให้คอมพิวเตอร์จัดอันดับทุกการเคลื่อนไหวที่เป็นไปได้ในระหว่างเกม จากดีที่สุดไปแย่ที่สุด จากนั้นสั่งให้คอมพิวเตอร์เลือกการเคลื่อนไหวที่ดีที่สุดเสมอ
โปรแกรมเกี่ยวข้องกับโครงข่ายประสาทเทียมสองเครือข่าย ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์ที่เลียนแบบโครงสร้างของสมองมนุษย์เพื่อรวมการตัดสินใจที่ง่ายมากให้เป็นตัวเลือกที่ซับซ้อน โดยทำงานคู่ขนานกัน
ชัยชนะของ AlphaGo เหนือแชมป์โลกแห่งทศวรรษเป็นการเปรียบเทียบที่ดีที่สุดว่า #MachineLearning และ #AI สามารถเป็น #forcemultiplier ในการตัดสินใจได้เร็วกว่าและปรับตัวได้เร็วกว่าความสามารถของสมองมนุษย์หลายเท่าโดยมีข้อจำกัดทั้งหมด
ท้ายที่สุดแล้ว ภารกิจของ Google คือการใช้เทคนิค #DeepLearning อันชาญฉลาดเหล่านี้เพื่อแก้ไขปัญหาที่สำคัญในโลกแห่งความเป็นจริง ตั้งแต่การวินิจฉัยทางการแพทย์ไปจนถึงการสร้างแบบจำลองสภาพภูมิอากาศ
