АльфаГо
 | |
| Разработчики) | Гугл ДипМайнд |
|---|---|
| Тип | Компьютерное программное обеспечение Go |
| Веб-сайт | deepmind.com/research/highlighted-research/alphago |
| Часть серии о |
| Искусственный интеллект |
|---|
_artificial_intelligence_icon.png){kind=icon} |
AlphaGo — компьютерная программа , играющая в настольную игру Го . [1] Он был разработан лондонской компанией DeepMind Technologies. [2] приобретенная дочерняя компания Google . Последующие версии AlphaGo становились все более мощными, включая версию, выступавшую под названием Master . [3] После ухода из соревновательной игры на смену AlphaGo Master пришла еще более мощная версия, известная как AlphaGo Zero , которая была полностью самообученной , не изучая человеческие игры. Затем AlphaGo Zero была обобщена в программу, известную как AlphaZero , которая играла в дополнительные игры, включая шахматы и сёги . На смену AlphaZero, в свою очередь, пришла программа, известная как MuZero , которая учится без изучения правил.
AlphaGo и его преемники используют алгоритм поиска по дереву Монте-Карло для поиска своих ходов на основе знаний, ранее полученных с помощью машинного обучения , в частности, с помощью искусственной нейронной сети ( метод глубокого обучения ) путем обширного обучения, как в ходе человеческой, так и в компьютерной игре. [4] Нейронная сеть обучена определять лучшие ходы и процент выигрыша этих ходов. Эта нейронная сеть повышает эффективность поиска по дереву, что приводит к более тщательному выбору ходов на следующей итерации.
В октябре 2015 года в матче против Фань Хуэя оригинальная AlphaGo стала первой компьютерной программой Го, которая обыграла профессионального игрока в Го без гандикапа на полноразмерной доске 19×19. [5] [6] В марте 2016 года он обыграл Ли Седоля в матче из пяти игр. Впервые компьютерная программа Го обыграла профессионала с 9 даном без гандикапа. [7] Хотя он проиграл Ли Седолю в четвертой игре, Ли сдался в финальной игре, дав окончательный счет 4 игры против 1 в пользу AlphaGo. В знак признания победы AlphaGo была присвоена почетный 9 дан от Корейской ассоциации бадук . [8] Подготовка и поединок с Ли Седолем были задокументированы в документальном фильме под названием AlphaGo . [9] Режиссер Грег Кос. Победа AlphaGo была выбрана журналом Science в качестве одного из Прорыв года» 22 декабря 2016 года. финалистов конкурса « [10]
На саммите Future of Go в 2017 году мастер - версия AlphaGo победила Ке Цзе , игрока номер один в мире на тот момент, в матче из трех игр , после чего AlphaGo получила профессиональный 9-й дан от Китайской ассоциации Weiqi. . [11]
После матча между AlphaGo и Кэ Цзе DeepMind удалила AlphaGo, продолжая исследования ИИ в других областях. [12] Самоучка AlphaGo Zero одержала победу со счетом 100:0 над ранней соревновательной версией AlphaGo, а ее преемник AlphaZero к концу 2010-х годов воспринимался как лучший игрок в мире в го. [13] [14]
История [ править ]
Считается, что компьютеру гораздо сложнее выиграть, чем в других играх, таких как шахматы , поскольку его стратегическая и эстетическая природа затрудняет непосредственное построение функции оценки, а гораздо больший коэффициент ветвления делает недопустимо трудным использование традиционных методов искусственного интеллекта, таких как альфа-бета-обрезка , обход дерева и эвристический поиск. [5] [15]
Спустя почти два десятилетия после того, как Deep компьютер IBM Blue обыграл чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова в матче 1997 года , сильнейшие программы го, использующие методы искусственного интеллекта, достигли лишь любительского 5 дана . уровня [4] и до сих пор не смог победить профессионального игрока в го без форы . [5] [6] [16] В 2012 году программа Zen , работающая на кластере из четырех компьютеров, дважды обыграла Масаки Такемию ( 9p ) с гандикапом в пять и четыре камня. [17] В 2013 году Crazy Stone обыграл Ёсио Исиду (9 очков) с гандикапом в четыре камня. [18]
По словам Дэвида Сильвера из DeepMind , исследовательский проект AlphaGo был создан примерно в 2014 году для проверки того, насколько хорошо нейронная сеть, использующая глубокое обучение, может конкурировать в Го. [19] AlphaGo представляет собой значительное улучшение по сравнению с предыдущими программами Go. В 500 играх против других доступных программ Го, включая Crazy Stone и Zen, AlphaGo, работающая на одном компьютере, выиграла все, кроме одной. [20] В аналогичном матче AlphaGo, работающая на нескольких компьютерах, выиграла все 500 игр, сыгранных против других программ Go, и 77% игр, сыгранных против AlphaGo, работающей на одном компьютере. Распределенная версия в октябре 2015 года использовала 1202 процессора и 176 графических процессоров . [4]
Фань Хуэя Матч против
В октябре 2015 года распределенная версия AlphaGo победила чемпиона Европы по го Фань Хуэя . [21] профессионал со 2 даном (из 9 возможных) – пять к нулю. [6] [22] Это был первый случай, когда компьютерная программа Го обыграла профессионального игрока-человека на полноразмерной доске без каких-либо гандикапов. [23] Объявление новости было отложено до 27 января 2016 года, чтобы совпасть с публикацией статьи в журнале Nature. [4] описание используемых алгоритмов. [6]
Ли Седоля Матч против
AlphaGo играла с южнокорейским профессиональным игроком в го Ли Седолем , занявшим 9 дан, одним из лучших игроков в го. [16] [ нужно обновить ] пять игр пройдут в отеле Four Seasons в Сеуле , Южная Корея, 9, 10, 12, 13 и 15 марта 2016 года, [24] [25] которые транслировались в прямом эфире. [26] Из пяти игр AlphaGo выиграла четыре, а Ли выиграл четвертую игру, что сделало его единственным игроком-человеком, победившим AlphaGo во всех 74 официальных играх. [27] AlphaGo работала на облачных вычислениях Google, а ее серверы расположены в США. [28] В матче использовались китайские правила на 7,5 очков с коми , и у каждой стороны было два часа времени на размышление плюс три 60-секундных бёёми . периода [29] Версия AlphaGo, играющая против Ли, использовала такое же количество вычислительной мощности, как и в матче с Фань Хуэй. [30] The Economist сообщил, что он использовал 1920 процессоров и 280 графических процессоров . [31] На момент игры Ли Седоль занимал второе место в мире по количеству побед на международных чемпионатах по го после южнокорейского игрока Ли Чанхо, который удерживал титул чемпиона мира в течение 16 лет. [32] Поскольку не существует единого официального метода ранжирования в международном Го , рейтинги могут различаться в зависимости от источника. Хотя иногда он занимал первое место, некоторые источники оценивали Ли Седоля как четвертого лучшего игрока в мире того времени. [33] [34] AlphaGo не была специально подготовлена для борьбы с Ли и не была предназначена для конкуренции с какими-либо конкретными игроками-людьми.
Первые три игры выиграла AlphaGo после отставки Ли. [35] [36] Однако Ли обыграл AlphaGo в четвертой игре, выиграв сдачей на 180-м ходу. Затем AlphaGo продолжила одерживать четвертую победу, выиграв пятую партию сдачей в отставку. [37]
Приз составил 1 миллион долларов США. Поскольку AlphaGo выиграла четыре конкурса из пяти и, следовательно, серию, приз будет передан благотворительным организациям, включая ЮНИСЕФ . [38] Ли Седоль получил 150 000 долларов за участие во всех пяти играх и дополнительно 20 000 долларов за победу в четвертой игре. [29]
В июне 2016 года на презентации, состоявшейся в университете в Нидерландах, Аджа Хуанг, один из членов команды Deep Mind, рассказал, что они исправили логическую слабость, возникшую во время 4-й игры матча между AlphaGo и Ли, и что после На 78-м ходу (который многие профессионалы назвали « божественным ходом ») он сыграет так, как предполагалось, и сохранит преимущество черных. До 78-го хода AlphaGo лидировала на протяжении всей игры, но ход Ли привел к тому, что вычислительные мощности программы были отвлечены и сбиты с толку. [39] Хуанг объяснил, что политическая сеть AlphaGo по поиску наиболее точного порядка ходов и продолжения не совсем помогла AlphaGo сделать правильное продолжение после 78-го хода, поскольку ее сеть ценностей не определила 78-й ход Ли как наиболее вероятный, и, следовательно, когда ход было сделано AlphaGo не смогла внести правильную корректировку в логическое продолжение. [40]
Шестьдесят онлайн-игр [ править ]
29 декабря 2016 года новая учетная запись на сервере Tygem под названием «Magister» (в китайской версии сервера обозначена как «Magist») из Южной Кореи начала играть в игры с профессиональными игроками. 30 декабря он изменил имя своей учетной записи на «Мастер», а затем переехал на сервер FoxGo 1 января 2017 года. 4 января DeepMind подтвердил, что в «Магистра» и «Мастера» играла обновленная версия AlphaGo. под названием AlphaGo Master . [41] [42] По состоянию на 5 января 2017 года онлайн-рекорд AlphaGo Master составлял 60 побед и 0 поражений. [43] включая три победы над лучшим игроком Го Кэ Цзе , [44] которого заранее незаметно проинформировали, что Мастер — это версия AlphaGo. [43] После поражения от Мастера Гу Ли предложил награду в размере 100 000 юаней (14 400 долларов США) первому игроку-человеку, который сможет победить Мастера. [42] Мастер играл в темпе по 10 игр в день. Многие быстро заподозрили, что это игрок с искусственным интеллектом, поскольку отдых между играми был минимальным или вообще отсутствовал. Среди его противников были многие чемпионы мира, такие как Ке Цзе , Пак Чон Хван , Юта Ияма , Туо Цзяси , Ми Ютин , Ши Юэ , Чэнь Яое , Ли Циньчэн, Гу Ли , Чан Хао , Тан Вэйсин, Фань Тингю , Чжоу Жуйян , Цзян. Вэйджи , Чоу Чун Сун , Ким Джи Сок , Кан Дон Юн , Пак Ён Хун и Вон Сон Джин ; национальные чемпионы или занявшие второе место на чемпионате мира, такие как Лянь Сяо , Тан Сяо , Мэн Тайлин, Дан Ифэй, Хуан Юнсон, Ян Динсинь , Гу Цзыхао, Шин Джинсо, Чо Хан Сын и Ан Сончжун. Все 60 игр, кроме одной, были динамичными с тремя байоми по 20 или 30 секунд . Мастер предложил продлить байоми до одной минуты при игре с Не Вейпином, учитывая его возраст. После победы в 59-й игре Мастер обнаружил себя в чате, которым управляет доктор Аджа Хуанг из команды DeepMind. [45] затем сменил гражданство на Соединенное Королевство. После того, как эти игры были завершены, соучредитель DeepMind заявил Демис Хассабис в твиттере: «Мы с нетерпением ждем возможности поиграть в некоторые официальные полноценные игры позднее [2017] в сотрудничестве с организациями и экспертами по Го». [41] [42]
Эксперты по го были впечатлены производительностью программы и ее нечеловеческим стилем игры; Кэ Цзе заявил: «После того, как человечество потратило тысячи лет на совершенствование своей тактики, компьютеры говорят нам, что люди совершенно неправы… Я бы даже сказал, что ни один человек не прикоснулся к грани истины Го». [43]
Саммит «Будущее го» [ править ]
На саммите «Будущее го», проходившем в Учжене в мае 2017 года, мастер AlphaGo сыграл три игры с Кэ Цзе, игроком номер один в мире, а также две игры с несколькими ведущими китайскими профессионалами, одну игру в парное го и одну против сотрудничающего с ним игрока. команда из пяти игроков-людей. [46]
Google DeepMind предложил победителю призы в размере 1,5 миллиона долларов за матч из трех игр между Кэ Цзе и Мастером, а проигравшая сторона получила 300 000 долларов. [47] [48] Мастер выиграл все три игры у Кэ Цзе. [49] [50] после чего AlphaGo получила профессиональный 9 дан от Китайской ассоциации Weiqi. [11]
После победы в матче из трех игр над Кэ Цзе, лучшим игроком в го в мире, AlphaGo завершила карьеру. DeepMind также распустила команду, работавшую над игрой, чтобы сосредоточиться на исследованиях ИИ в других областях. [12] После саммита Deepmind опубликовал 50 полных матчей AlphaGo против AlphaGo в качестве подарка сообществу го. [51]
AlphaGo Zero и AlphaZero [ править ]
Команда AlphaGo опубликовала статью в журнале Nature 19 октября 2017 года, в которой представила AlphaGo Zero, версию без человеческих данных, более сильную, чем любая предыдущая версия, побеждающая людей-чемпионов. [52] Играя в игры против себя, AlphaGo Zero превзошла по силе AlphaGo Lee за три дня, выиграв 100 игр до 0, достигла уровня AlphaGo Master за 21 день и превзошла все старые версии за 40 дней. [53]
В статье, опубликованной на arXiv 5 декабря 2017 года, компания DeepMind заявила, что обобщила подход AlphaGo Zero в единый алгоритм AlphaZero, который за 24 часа достиг сверхчеловеческого уровня игры в шахматы , сёги и го, победив чемпиона мира. программы Stockfish , Elmo и 3-дневная версия AlphaGo Zero в каждом случае. [54]
Учебный инструмент [ править ]
11 декабря 2017 года DeepMind разместила на своем веб-сайте обучающий инструмент AlphaGo. [55] для анализа коэффициентов выигрыша в различных дебютах Го , рассчитанных AlphaGo Master . [56] Учебный инструмент собирает 6000 дебютов го из 230 000 человеческих игр, каждая из которых анализируется с помощью 10 000 000 симуляций AlphaGo Master. Многие из дебютов включают в себя предложения по передвижению человека. [56]
Версии [ править ]
Ранняя версия AlphaGo была протестирована на оборудовании с различным количеством процессоров и графических процессоров , работающих в асинхронном или распределенном режиме. На каждый ход отводилось две секунды на обдумывание. Итоговые рейтинги Эло приведены ниже. [4] В матчах с большим количеством времени на ход достигаются более высокие рейтинги.
| Конфигурация | Поиск потоки |
№ процессора | № графического процессора | Рейтинг Эло |
|---|---|---|---|---|
| Одинокий [4] п. 10–11 | 40 | 48 | 1 | 2,181 |
| Одинокий | 40 | 48 | 2 | 2,738 |
| Одинокий | 40 | 48 | 4 | 2,850 |
| Одинокий | 40 | 48 | 8 | 2,890 |
| Распределенный | 12 | 428 | 64 | 2,937 |
| Распределенный | 24 | 764 | 112 | 3,079 |
| Распределенный | 40 | 1,202 | 176 | 3,140 |
| Распределенный | 64 | 1,920 | 280 | 3,168 |
В мае 2016 года Google представила собственное аппаратное обеспечение « тензорные процессоры », которое, по его словам, уже использовалось в нескольких внутренних проектах Google, включая матч AlphaGo против Ли Седоля. [57] [58]
На саммите «Будущее го» в мае 2017 года компания DeepMind сообщила, что на этом саммите использовалась версия AlphaGo — AlphaGo Master . [59] [60] и сообщил, что измерял надежность различных версий программного обеспечения. AlphaGo Lee, версия, использованная против Ли, могла дать AlphaGo Fan, версию, использованную в AlphaGo против Фань Хуэя, три камня, а AlphaGo Master был даже на три камня сильнее. [61]
| Версии | Аппаратное обеспечение | Рейтинг Эло | Дата | Полученные результаты |
|---|---|---|---|---|
| Альфаго вентилятор | 176 графических процессоров , [53] распределенный | 3,144 [52] | октябрь 2015 г. | 5:0 против Фань Хуэй |
| АльфаГо Ли | 48 ТПУ , [53] распределенный | 3,739 [52] | март 2016 г. | 4:1 против Ли Седоля |
| АльфаГо Мастер | 4 ТПУ, [53] одна машина | 4,858 [52] | май 2017 г. | 60:0 против профессиональных игроков; Саммит «Будущее го» |
| AlphaGo Zero (блок 40) | 4 ТПУ, [53] одна машина | 5,185 [52] | октябрь 2017 г. | 100:0 против AlphaGo Ли
89:11 против AlphaGo Master |
| АльфаЗеро (блок 20) | 4 ТПУ, одна машина | 5,018 [63] | декабрь 2017 г. | 60:40 против AlphaGo Zero (20 блок) |
Алгоритм [ править ]
По состоянию на 2016 год алгоритм AlphaGo использует комбинацию машинного обучения и методов поиска по дереву в сочетании с обширным обучением как с участием человека, так и с помощью компьютера. Он использует поиск по дереву Монте-Карло , руководствуясь «сетью ценности» и «сетью политики», обе реализованы с использованием технологии глубоких нейронных сетей . [5] [4] Ограниченное количество предварительной обработки обнаружения особенностей игры (например, чтобы определить, соответствует ли ход шаблону накаде ) применяется к входным данным перед их отправкой в нейронные сети. [4] Сети представляют собой сверточные нейронные сети с 12 слоями, обученные методом обучения с подкреплением . [64]
Нейронные сети системы изначально были созданы на основе человеческого опыта игрового процесса. Первоначально AlphaGo обучалась имитировать человеческую игру, пытаясь сопоставить ходы опытных игроков из записанных исторических игр, используя базу данных, содержащую около 30 миллионов ходов. [21] Как только он достиг определенного уровня мастерства, его обучали дальше, заставляя играть в большое количество игр против других экземпляров самого себя, используя обучение с подкреплением для улучшения своей игры. [5] Чтобы избежать «неуважительной» траты времени противника, программа специально запрограммирована на отставку, если ее оценка вероятности победы падает ниже определенного порога; для матча с Ли порог отставки был установлен на уровне 20%. [65]
Стиль игры [ править ]
Тоби Мэннинг, судья матча AlphaGo против Фань Хуэя, охарактеризовал стиль программы как «консервативный». [66] Стиль игры AlphaGo явно отдает предпочтение большей вероятности выигрыша с меньшим количеством очков, чем меньшей вероятности выигрыша с большим количеством очков. [19] Его стратегия максимизации вероятности выигрыша отличается от того, что обычно делают игроки-люди, а именно максимизации территориальных выгод, и объясняет некоторые из его странных на вид ходов. [67] Он делает множество первых ходов, которые никогда или редко делались людьми. Ему нравится использовать удары плечом , особенно если противник слишком сконцентрирован. [68]
Реакция на победу в 2016 году [ править ]
Сообщество ИИ [ править ]
Победа AlphaGo в марте 2016 года стала важной вехой в исследованиях искусственного интеллекта. [69] Раньше Go считался сложной задачей в машинном обучении, которая, как ожидалось, была недоступна для технологий того времени. [69] [70] [71] Большинство экспертов считали, что до появления такой мощной программы Go, как AlphaGo, осталось как минимум пять лет; [72] некоторые эксперты считали, что пройдет как минимум еще десять лет, прежде чем компьютеры победят чемпионов по го. [4] [73] [74] Большинство наблюдателей в начале матчей 2016 года ожидали, что Ли победит AlphaGo. [69]
С такими играми, как шашки (которые были « разгаданы » командой игроков в шашки «Чинук» ), шахматы, а теперь и го, выигранные компьютерами, победы в популярных настольных играх больше не могут служить важными вехами для искусственного интеллекта в том смысле, в каком они использовались к. Deep Blue из Мюррей Кэмпбелл назвал победу AlphaGo «концом эпохи… настольные игры более или менее закончены, и пришло время двигаться дальше». [69]
По сравнению с Deep Blue или Watson , базовые алгоритмы AlphaGo потенциально более универсальны и могут свидетельствовать о том, что научное сообщество добивается прогресса в области искусственного общего интеллекта . [19] [75] Некоторые комментаторы считают, что победа AlphaGo дает обществу хорошую возможность начать подготовку к возможному будущему влиянию машин с интеллектом общего назначения . Как заметил предприниматель Гай Сутер, AlphaGo умеет только играть в го и не обладает универсальным интеллектом; «[Он] не мог просто проснуться однажды утром и решить, что хочет научиться пользоваться огнестрельным оружием». [69] Исследователь искусственного интеллекта Стюарт Рассел сказал, что системы искусственного интеллекта, такие как AlphaGo, развиваются быстрее и стали более мощными, чем ожидалось, и поэтому мы должны разработать методы, гарантирующие, что они «остаются под контролем человека». [76] Некоторые ученые, такие как Стивен Хокинг , предупреждали (в мае 2015 года перед матчами), что некоторые будущие самосовершенствующиеся ИИ могут получить реальный общий интеллект, что приведет к неожиданному захвату власти ИИ ; другие ученые с этим не согласны: эксперт по искусственному интеллекту Жан-Габриэль Ганасия считает, что «такие вещи, как « здравый смысл »... никогда не будут воспроизводимы», [77] и говорит: «Я не понимаю, зачем нам говорить о страхах. Напротив, это вселяет надежды во многих областях, таких как здравоохранение и освоение космоса». [76] Ученый-компьютерщик Ричард Саттон сказал: «Я не думаю, что люди должны бояться… но я думаю, что люди должны обращать внимание». [78]
В Китае AlphaGo стал « моментом спутника », который помог убедить китайское правительство расставить приоритеты и резко увеличить финансирование искусственного интеллекта. [79]
В 2017 году команда DeepMind AlphaGo получила первую медаль IJCAI Марвина Мински за выдающиеся достижения в области искусственного интеллекта. «AlphaGo — это замечательное достижение и прекрасный пример признания медали Мински», — сказал профессор Майкл Вулдридж , председатель комитета по наградам IJCAI. «Что особенно впечатлило IJCAI, так это то, что AlphaGo достигает своих целей благодаря блестящему сочетанию классических методов искусственного интеллекта и новейших методов машинного обучения, с которыми DeepMind так тесно связан. Это захватывающая дух демонстрация современного искусственного интеллекта. и мы рады возможности отметить это этой наградой». [80]
Перейти в сообщество [ править ]
Го — популярная игра в Китае, Японии и Корее, а матчи 2016 года посмотрели около ста миллионов человек по всему миру. [69] [81] Многие ведущие игроки в го охарактеризовали неортодоксальные ходы AlphaGo как, казалось бы, сомнительные ходы, которые поначалу сбивали с толку зрителей, но, оглядываясь назад, обрели смысл: [73] «Все игроки в го, кроме самых лучших, создают свой стиль, подражая лучшим игрокам. Кажется, что у AlphaGo есть совершенно оригинальные ходы, которые она создает сама». [69] AlphaGo неожиданно стала намного сильнее даже по сравнению с матчем в октябре 2015 года. [82] где компьютер впервые обыграл профессионала го без преимущества гандикапа. [83] На следующий день после первого поражения Ли Чон Ахрам, ведущий корреспондент го одной из крупнейших ежедневных газет Южной Кореи, сказал: «Прошлая ночь была очень мрачной… Многие люди пили алкоголь». [84] Корейская ассоциация бадук , организация, курирующая профессионалов го в Южной Корее, присвоила AlphaGo почетный титул 9 дана за проявление творческих способностей и содействие развитию игры. [85]
Китаец Кэ Цзе , 18-летний парень, общепризнанный на тот момент лучшим игроком в го в мире, [33] [86] первоначально утверждал, что сможет победить AlphaGo, но отказался играть против нее, опасаясь, что она «скопирует мой стиль». [86] По ходу матчей Кэ Цзе ходил взад и вперед, заявляя, что «весьма вероятно, что я (могу) проиграть» после анализа первых трех матчей. [87] но вновь обретя уверенность после того, как AlphaGo продемонстрировала недостатки в четвертом матче. [88]
Тоби Мэннинг, судья матча AlphaGo против Фань Хуэя, и Хаджин Ли, генеральный секретарь Международной федерации го , считают, что в будущем игроки в го получат помощь от компьютеров, чтобы узнать, что они сделали неправильно в играх, и улучшить свои навыки. навыки. [83]
После второй игры Ли сказал, что он потерял дар речи: «С самого начала матча я никогда не мог одержать верх ни одним ходом. Это была полная победа AlphaGo». [89] Ли извинился за свои поражения, заявив после третьей игры, что «я недооценил возможности AlphaGo и почувствовал себя бессильным». [69] Он подчеркнул, что это поражение было «поражением Ли Се Доля», а «не поражением человечества». [27] [77] Ли сказал, что его окончательная потеря от машины была «неизбежной», но заявил, что «роботы никогда не поймут красоту игры так, как мы, люди». [77] Ли назвал свою победу в четвертой игре «бесценной победой, которую я (не променяю) ни на что». [27]
AlphaGo ( Документальный фильм 2016 )
Прием [ править ]
На Rotten Tomatoes документальный фильм имеет средний рейтинг 100% по 10 рецензиям. [90]
Майкл Рехтшаффен из Los Angeles Times дал документальному фильму положительную рецензию и сказал: «Это помогает, когда у вас есть группа привлекательных людей, таких как тихий Седоль, который столь же интенсивно созерцателен, как и сама игра, контрастируя с энергичным, представительным персонажем. Фань Хуэй, чемпион Европы из Парижа, который принимает предложение стать советником команды DeepMind после того, как перенес деморализующую критику ИИ». Он также отметил, что с энтузиазмом продюсера фильма Фолькера Бертельмана из «Хаушки» в этом документальном фильме показано множество неожиданных эпизодов, включая стратегические и философские компоненты. [91] (Рехтшаффен, 2017 г.) Джон Дефор из The Hollywood Reporter написал, что этот документальный фильм представляет собой «документальный фильм о спортивных соревнованиях с элементами искусственного интеллекта». «В конце концов, наблюдатели задаются вопросом, может ли странное разнообразие интуиции AlphaGo не убить Го как интеллектуальное занятие, а изменить его курс, заставив исследователей игры рассматривать его под новыми углами. Так что, возможно, сейчас не время приветствовать наших компьютерных повелителей, и не будет еще какое-то время — возможно, они научат нас мыслить лучше, прежде чем превратить нас в своих рабов». [92]
Грег Кос, режиссер фильма, сказал: «Сложность игры в го в сочетании с технической глубиной новой технологии, такой как искусственный интеллект, казалось, может создать непреодолимый барьер для такого фильма. Тот факт, что я был такое невинное незнание о Го, и AlphaGo на самом деле оказалось полезным. Это позволило мне подойти к действию и интервью с чистым любопытством, которое помогает сделать любую тему эмоционально доступной». Кос также сказал, что «в отличие от человеческих персонажей фильма, которые превращают свой любопытный поиск знаний в эпическое зрелище с огромными экзистенциальными последствиями, которые осмеливаются рисковать своей репутацией и гордостью, чтобы оспорить это любопытство, ИИ, возможно, еще не обладает способностью сопереживать. Но это может научить нас очень важным вещам о нашей человечности – о том, как мы играем в настольные игры, как мы думаем, чувствуем и растем. Это глубокая, обширная предпосылка, но я надеюсь, что, поделившись ею, мы сможем открыть что-то внутри себя. никогда раньше не видел». [93]
Профессиональный игрок в го [ править ]
Хаджин Ли, бывший профессиональный игрок в го, охарактеризовал этот документальный фильм как «прекрасно снятый». Помимо самой истории, чувства и атмосфера также были переданы через различные аранжировки сцен. Например, крупные планы Ли Седоля, когда он понимает, что ИИ AlphaGo разумен, атмосферная сцена страданий и страданий корейского комментатора после первого поражения, а также напряжение, сохраняющееся в комнате. В документальном фильме также рассказывается история, описывающая предысторию технологии AlphaGo и обычаи корейского сообщества го. Она предлагает охватить некоторые области дополнительно. Например, детали ИИ до AlphaGo, уверенность и гордость профессиональных игроков в го, а также изменение взглядов на ИИ го между и после матча: «Если бы можно было что-нибудь добавить, я бы включил информацию о примитивный уровень лучших ИИ го до AlphaGo, а также больше о жизни и гордости профессиональных игроков в го, чтобы предоставить больше контекста для предматчевой уверенности Ли Седоля и меняющегося восприятия игроками го AlphaGo по мере продвижения матча». [94] (Ли, 2017).
Фань Хуэй, профессиональный игрок в го и бывший игрок AlphaGo, сказал, что «DeepMind обучил AlphaGo, показав ему множество сильных любительских игр в го, чтобы развить у него понимание того, как играет человек, прежде чем заставлять его играть в свои версии тысячи раз. Была создана новая форма обучения с подкреплением, которая дала ему возможность конкурировать с опытным человеком в истории, и в процессе этого полученное многовековое обучение было отменено. Программа могла свободно изучать игру самостоятельно. [95]
, Области связанные с технологиями
Джеймс Винсент, репортер The Verge, комментирует: «Это подстрекает и подстрекает зрителей незаметными эмоциональными сигналами, как это делает реалити-шоу. «Так вот, вам следует нервничать; теперь вы должны почувствовать облегчение». На кадрах AlphaGo медленно запечатлен момент, когда Ли Седоль признает истинную силу искусственного интеллекта AlphaGo. В первой игре у него было больше опыта, чем у его запрограммированного человеком ИИ, поэтому он думал, что его будет легко победить. Однако динамика игры в начале игры оказалась не такой, как он ожидал. После поражения в первом матче он стал более нервным и потерял уверенность. После этого он отреагировал на атаки, сказав, что просто хочет выиграть матч, непреднамеренно показывая свой гнев. , и действует необычным образом. Кроме того, он тратит 12 минут на один ход, в то время как AlphaGo на ответ одинаково и последовательно взвешивает каждую альтернативу. Вместо этого игра продолжается. если бы его там не было.
Джеймс также сказал, что «достаточно сказать, что человечество действительно нанесло машинам хотя бы один удар посредством так называемого «божественного хода» Ли». «Скорее всего, силы автоматизации, с которыми мы столкнемся, будут безличными и непостижимыми. Они придут в виде звездных рейтингов, против которых мы не сможем возражать, и алгоритмов, которые мы не сможем полностью понять. Решение проблем ИИ потребует подхода, выходящего за рамки отдельных сражений. AlphaGo стоит посмотреть, потому что она поднимает эти вопросы» [96] (Винсент, 2017)
Мюррей Шанахан, профессор когнитивной робототехники в Имперском колледже Лондона, критикует, что «Го — необычная игра, но она представляет собой то, что мы можем сделать с ИИ во всех других сферах», — говорит Мюррей Шанахан, профессор когнитивной робототехники в Имперском колледже Лондона. — говорит старший научный сотрудник DeepMind. «Точно так же, как в Го существуют всевозможные области возможностей, которые еще не были открыты, мы никогда не могли себе представить потенциал открытия лекарств и других материалов». [95]
Духовно-культурный эксперт [ править ]
Режиссер Грег Кос раскрывает весь драматизм и азарт этих игр, чтобы показать процесс отбора мастера го. На этой небольшой сцене чемпион Го-человек и претендент на ИИ вступают в напряженную дуэль. В этом документальном фильме Кос рассматривает, как человеческий разум функционирует под давлением, значение ошибок, действия компьютера и его изобретательность. [97] (Фредерик и Мэри Энн Брюсса, б. д.)
Подобные системы [ править ]
Facebook также работает над собственной системой игры в го Darkforest , также основанной на сочетании машинного обучения и поиска по дереву Монте-Карло . [66] [98] Несмотря на то, что он был сильным игроком против других компьютерных программ го, по состоянию на начало 2016 года он еще не победил профессионального игрока-человека. [99] Darkforest проиграл CrazyStone и Zen и, по оценкам, имеет такую же силу, как CrazyStone и Zen. [100]
DeepZenGo , система, разработанная при поддержке веб-сайта для обмена видео Dwango и Токийского университета , проиграла со счетом 2–1 в ноябре 2016 года мастеру го Чо Чикуну , который является рекордсменом по наибольшему количеству побед в го в Японии. [101] [102]
В статье, опубликованной в журнале Nature в 2018 году , подход AlphaGo был назван основой для новых средств расчета потенциальных молекул фармацевтических лекарств. [103] [104] Системы, состоящие из поиска по дереву Монте-Карло под управлением нейронных сетей, с тех пор были исследованы для широкого спектра приложений. [105]
Пример игры [ править ]
AlphaGo Master (белый) против Тан Вейсина (31 декабря 2016 г.), AlphaGo победила по отставке. Белый 36 получил широкую оценку.
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Первые 99 ходов |
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Ходы 100–186 (149 на 131, 150 на 130) |
на Го Влияние
Документальный фильм «АльфаГо». [9] [90] выразил надежду, что Ли Седоль и Фань Хуэй извлекут пользу из своего опыта игры в AlphaGo, но по состоянию на май 2018 г. [update], их рейтинги мало изменились; Ли Седоль занял 11-е место в мире, а Фань Хуэй - 545-е. [106] 19 ноября 2019 года Ли объявил о своем уходе из профессиональной игры, заявив, что он никогда не сможет стать лучшим игроком в го в целом из-за растущего доминирования ИИ. Ли назвал их «сущностью, которую невозможно победить». [107]
См. также [ править ]
- Альберт Линдси Зобрист написал первую программу Go в 1968 году.
- Чинук (шашечный игрок) , в шашки программа игры
- Глубокое обучение с подкреплением , подраздел машинного обучения, лежащий в основе AlphaGo.
- Глоссарий искусственного интеллекта
- Иди и математика
- Лила (программное обеспечение)
- Leela Zero , программа обучения Go с открытым исходным кодом
- Обучаемый двигатель со спичечными коробками и крестиками
- Обучение Сэмюэля компьютерным шашкам (шашки)
- TD-Gammon , для игры в нарды нейронная сеть
- Подробнее (покерный бот)
- АльфаЗеро
- АльфаФолд
Ссылки [ править ]
- ^ «Искусственный интеллект: AlphaGo от Google превосходит мастера го Ли Се Доля» . Новости BBC . 12 марта 2016 г. Архивировано из оригинала 26 августа 2016 г. Проверено 17 марта 2016 г.
- ^ «ДипМайнд АльфаГО» . Искусственный интеллект DeepMind AlphaGo . Архивировано из оригинала 14 сентября 2019 года . Проверено 16 сентября 2019 г.
- ^ «АльфаГо | ДипМайнд» . ДипМайнд . Архивировано из оригинала 28 мая 2017 года . Проверено 28 мая 2017 г.
- ^ Перейти обратно: а б с д Это ж г час я Сильвер, Дэвид ; Хуанг, Аджа ; Мэддисон, Крис Дж.; Гез, Артур; Сифре, Лоран; Дрессе, Джордж ван ден; Шритвизер, Джулиан; Антоноглу, Иоаннис; Паннеершелвам, Веда; Ланкто, Марк; Дилеман, Сандер; Греве, Доминик; Нхам, Джон; Кальхбреннер, Нал; Суцкевер, Илья ; Лилликрап, Тимоти; Лич, Мадлен; Кавукчуоглу, Корай; Грепель, Торе; Хассабис, Демис (28 января 2016 г.). «Освоение игры в го с помощью глубоких нейронных сетей и поиска по дереву». Природа . 529 (7587): 484–489. Бибкод : 2016Natur.529..484S . дои : 10.1038/nature16961 . ISSN 0028-0836 . ПМИД 26819042 . S2CID 515925 .
- ^ Перейти обратно: а б с д Это «Исследовательский блог: AlphaGo: освоение древней игры го с помощью машинного обучения» . Блог исследований Google . 27 января 2016 г. Архивировано из оригинала 30 января 2016 г. Проверено 28 января 2016 г.
- ^ Перейти обратно: а б с д «Google совершает «прорыв» в области искусственного интеллекта, победив чемпиона по го» . Новости BBC . 27 января 2016 г. Архивировано из оригинала 2 декабря 2021 г. Проверено 20 июля 2018 г.
- ^ «Матч 1 — Матч Google DeepMind Challenge: Ли Седол против AlphaGo» . YouTube . 8 марта 2016 г. Архивировано из оригинала 29 марта 2017 г. . Проверено 9 марта 2016 г.
- ^ «Google AlphaGo получил «божественный» рейтинг в го» . «Стрейтс Таймс» . www.straitstimes.com . 15 марта 2016 года. Архивировано из оригинала 7 октября 2016 года . Проверено 9 декабря 2017 г.
- ^ Перейти обратно: а б «Фильм АльфаГо» . Фильм АльфаГо . Архивировано из оригинала 3 января 2018 года . Проверено 14 октября 2017 г.
- ^ «От искусственного интеллекта к сворачиванию белка: наш прорыв, занявший второе место» . Наука . 22 декабря 2016 г. Архивировано из оригинала 17 июня 2022 г. Проверено 29 декабря 2016 г.
- ^ Перейти обратно: а б «Китайская ассоциация го присудила профессионалу AlphaGo девятый дан и выдала сертификат» (на китайском языке, Sohu.com , 27 мая 2017 г. ). Архивировано из оригинала 3 июня 2017 г. Проверено 9 декабря 2017 г.
- ^ Перейти обратно: а б Мец, Кейд (27 мая 2017 г.). «После победы в Китае дизайнеры AlphaGo изучают новый искусственный интеллект» . Проводной .
- ^ «AlphaZero разгромил Stockfish в новом матче из 1000 игр» . 17 апреля 2019 года. Архивировано из оригинала 12 ноября 2020 года . Проверено 22 апреля 2021 г.
- ^ Сильвер, Дэвид; Юбер, Томас; Шритвизер, Джулиан; Антоноглу, Иоаннис; Лай, Мэтью; Гез, Артур; Ланкто, Марк; Сифре, Лоран; Кумаран, Дхаршан; Грепель, Торе; Лилликрап, Тимоти; Симонян, Карен; Хассабис, Демис (7 декабря 2018 г.). «Общий алгоритм обучения с подкреплением, позволяющий освоить шахматы, сёги и самостоятельную игру» . Наука . 362 (6419): 1140–1144. Бибкод : 2018Sci...362.1140S . doi : 10.1126/science.aar6404 . ПМИД 30523106 . S2CID 54457125 . Архивировано из оригинала 3 июня 2022 года . Проверено 30 июня 2022 г.
- ^ Шраудольф, Никол Н.; Терренс, Питер Даян; Сейновский, Дж., Изучение временной разницы при оценке позиции в игре го (PDF) , заархивировано (PDF) из оригинала 28 марта 2017 г. , получено 31 января 2016 г.
- ^ Перейти обратно: а б «Компьютер одерживает крупную победу над людьми в древней игре Го» . Си-Эн-Эн. 28 января 2016 года. Архивировано из оригинала 31 января 2016 года . Проверено 28 января 2016 г.
- ^ «Программа Zen Computer Go побеждает Такемию Масаки всего с 4 камнями!» . Иди, гуру игры . Архивировано из оригинала 1 февраля 2016 года . Проверено 28 января 2016 г.
- ^ «Сила любителя с 6 даном. Он может быть гением». Игрок в го проигрывает компьютеру в первом официальном матче» . Архивировано из оригинала 24 марта 2013 г. Проверено 27 марта 2013 г.
- ^ Перейти обратно: а б с Джон Риберио (14 марта 2016 г.). «Необычные действия AlphaGo доказывают возможности ее искусственного интеллекта, — говорят эксперты» . Мир ПК . Архивировано из оригинала 17 июля 2016 года . Проверено 18 марта 2016 г.
- ^ «ИИ Google AlphaGo победил чемпиона Европы по го» . ЗДНет . 28 января 2016 года. Архивировано из оригинала 29 января 2016 года . Проверено 28 января 2016 г.
- ^ Перейти обратно: а б Мец, Кейд (27 января 2016 г.). «В ходе крупного прорыва в области искусственного интеллекта система Google тайно обыграла лучшего игрока в древней игре го» . ПРОВОДНОЙ . Проверено 1 февраля 2016 года .
- ^ «Специальный вкладыш в компьютерный го, посвященный матчу AlphaGo против Фань Хуэя» (PDF) . Британский журнал Go. 2017. Архивировано (PDF) из оригинала 2 февраля 2016 года . Проверено 1 февраля 2016 года .
- ^ «Первое поражение профессионала Го против искусственного интеллекта» . Ле Монд (на французском языке). 27 января 2016 г. Архивировано из оригинала 29 января 2016 г. . Проверено 28 января 2016 г.
- ^ «ИИ AlphaGo от Google сразится с первой ракеткой мира Ли Седолем в прямой трансляции» . Хранитель . 5 февраля 2016 года. Архивировано из оригинала 14 августа 2017 года . Проверено 15 февраля 2016 г.
- ^ «Google DeepMind собирается сразиться с лучшим в мире игроком в го в роскошном 5-звездочном отеле в Южной Корее» . Бизнес-инсайдер . 22 февраля 2016 г. Архивировано из оригинала 2 марта 2016 г. . Проверено 23 февраля 2016 г.
- ^ Новет, Иордания (4 февраля 2016 г.). «В марте YouTube проведет прямую трансляцию игры искусственного интеллекта Google, играющей суперзвезду го Ли Седоля» . ВенчурБит . Архивировано из оригинала 9 февраля 2016 года . Проверено 7 февраля 2016 г.
- ^ Перейти обратно: а б с Юн Сон Вон (14 марта 2016 г.). «Ли Се Дол показывает, что AlphaGo можно победить» . «Корея Таймс» . Архивировано из оригинала 14 марта 2016 года . Проверено 15 марта 2016 г.
- ^ «Ли Седол: Alpha Go все равно может победить, даже если ее обновят» Джун Ан Ильбо (на китайском языке, 23 февраля 2016 г. Архивировано из оригинала 4 марта 2016 г. Проверено 24 февраля 2016 г. ).
- ^ Перейти обратно: а б «Ли Седоль против AlphaGo, состоялась пресс-конференция «Google DeepMind Challenge Match»» (на корейском языке). Корейская ассоциация бадук . 22 февраля 2016 г. Архивировано из оригинала 3 марта 2016 г. . Проверено 22 февраля 2016 г.
- ^ Демис Хассабис [@demishassabis] (12 марта 2016 г.). «Мы используем примерно такое же количество вычислительной мощности, как и в матче с Фань Хуэй: распределение поиска по другим машинам приводит к уменьшению отдачи» ( Твит ) . Проверено 14 марта 2016 г. - через Twitter .
- ^ «Разборки» . Экономист . Архивировано из оригинала 14 августа 2017 года . Проверено 19 ноября 2016 г.
- ^ Стивен Боровец (9 марта 2016 г.). «Машина искусственного интеллекта Google против чемпиона мира по игре в го: все, что вам нужно знать» . Хранитель . Архивировано из оригинала 15 марта 2016 года . Проверено 15 марта 2016 г.
- ^ Перейти обратно: а б Реми Кулом . «Рейтинговый список 01.01.2016» . Архивировано из оригинала 18 марта 2016 года . Проверено 18 марта 2016 г.
- ^ «Корейский мастер го доказывает, что человеческая интуиция в го все еще сильна» . Корейский вестник / ANN . 14 марта 2016 г. Архивировано из оригинала 12 апреля 2016 г. . Проверено 15 марта 2016 г.
- ^ «ИИ Google обыграл чемпиона мира по го в первом из пяти матчей – BBC News» . Би-би-си онлайн . Архивировано из оригинала 10 марта 2018 года . Проверено 9 марта 2016 г.
- ^ «Google AI выигрывает вторую игру в го у чемпиона мира – BBC News» . Би-би-си онлайн . Архивировано из оригинала 10 марта 2016 года . Проверено 10 марта 2016 г.
- ^ «Google DeepMind AI выигрывает финальный матч по го со счетом 4–1 в серии» . Engadget . Архивировано из оригинала 15 марта 2016 года . Проверено 15 марта 2016 г.
- ^ «Человек-чемпион уверен, что победит ИИ в древней китайской игре» . Ассошиэйтед Пресс. 22 февраля 2016 г. Архивировано из оригинала 24 января 2019 г. . Проверено 22 февраля 2016 г.
- ^ «В два шага AlphaGo и Ли Седоль переосмыслили будущее» . ПРОВОДНОЙ . Проверено 12 ноября 2017 г.
- ^ «Хуан Шицзе: Проблема в четвертом раунде битвы человек-машина AlphaGo Ли Шиши была решена, дата = 8 июля 2016 г.» (на китайском языке). Архивировано из оригинала 10 октября 2018 г. Проверено 8 июля 2016 г.
- ^ Перейти обратно: а б Демис Хассабис (4 января 2017 г.). «Демис Хассабис в Твиттере: «Рад поделиться новостями о #AlphaGo!» » . -аккаунт Демиса Хассабиса Твиттер . Архивировано из оригинала 4 мая 2019 года . Проверено 4 января 2017 г.
- ^ Перейти обратно: а б с Элизабет Гибни (4 января 2017 г.). «Google раскрывает секретный тест бота с искусственным интеллектом, который поможет победить лучших игроков в го» . Природа . 541 (7636): 142. Бибкод : 2017Natur.541..142G . дои : 10.1038/nature.2017.21253 . ПМИД 28079098 .
- ^ Перейти обратно: а б с «Люди оплакивают утрату после того, как Google разоблачили как китайского мастера го» . Уолл Стрит Джорнал . 5 января 2017 года. Архивировано из оригинала 26 мая 2019 года . Проверено 6 января 2017 г.
- ^ «Лучший в мире игрок в го говорит, что у него еще есть «последний ход», чтобы победить ИИ AlphaGo от Google» . Кварц . 4 января 2017 г. Архивировано из оригинала 19 ноября 2020 г. . Проверено 6 января 2017 г.
- ^ «Мастер, победивший шахматистов из Китая, Японии и Южной Кореи и выигравший 59 партий, сказал: Я альфа-собака» (на китайском языке, 4 января 2017 г. Архивировано из оригинала 30 сентября 2020 г. Проверено 11 декабря) . 2017 .
- ^ «Исследуя тайны го вместе с AlphaGo и лучшими игроками Китая» . 10 апреля 2017 года. Архивировано из оригинала 11 апреля 2017 года . Проверено 10 апреля 2017 г. .
- ^ «Игрок номер один в мире в го Ке Цзе примет участие в обновленной версии AlphaGo в мае» . 10 апреля 2017 года. Архивировано из оригинала 15 апреля 2017 года . Проверено 27 мая 2017 г.
- ^ «Ке Цзе против AlphaGo: 8 вещей, которые вы должны знать» . 27 мая 2017 года. Архивировано из оригинала 14 декабря 2017 года . Проверено 27 мая 2017 г.
- ^ Мец, Кейд (23 мая 2017 г.). «Обновленная AlphaGo выиграла первую игру у китайского гроссмейстера по го» . Проводной .
- ^ Мец, Кейд (25 мая 2017 г.). «Google AlphaGo продолжает доминировать, одержав вторую победу в Китае» . Проводной .
- ^ «Полноценные игры для игроков в го» . Глубокий разум. Архивировано из оригинала 5 августа 2019 года . Проверено 28 мая 2017 г.
- ^ Перейти обратно: а б с д Это Сильвер, Дэвид ; Шритвизер, Джулиан; Симонян, Карен; Антоноглу, Иоаннис; Хуанг, Аджа ; Гез, Артур; Юбер, Томас; Бейкер, Лукас; Лай, Мэтью; Болтон, Адриан; Чен, Ютянь ; Лилликрап, Тимоти; Фань, Хуэй ; Сифре, Лоран; Дрессе, Джордж ван ден; Грепель, Торе; Хассабис, Демис (19 октября 2017 г.). «Освоение игры в го без ведома человека» (PDF) . Природа . 550 (7676): 354–359. Бибкод : 2017Natur.550..354S . дои : 10.1038/nature24270 . ISSN 0028-0836 . ПМИД 29052630 . S2CID 205261034 . Архивировано (PDF) из оригинала 24 ноября 2020 г. Проверено 29 августа 2020 г.
- ^ Перейти обратно: а б с д Это «AlphaGo Zero: Обучение с нуля» . DeepMind Официальный сайт . 18 октября 2017 года. Архивировано из оригинала 19 октября 2017 года . Проверено 19 октября 2017 г.
- ^ Сильвер, Дэвид ; Юбер, Томас; Шритвизер, Джулиан; Антоноглу, Иоаннис; Лай, Мэтью; Гез, Артур; Ланкто, Марк; Сифре, Лоран; Кумаран, Дхаршан; Грепель, Торе; Лилликрап, Тимоти; Симонян, Карен; Хассабис, Демис (5 декабря 2017 г.). «Освоение шахмат и сёги путем самостоятельной игры с помощью общего алгоритма обучения с подкреплением». arXiv : 1712.01815 [ cs.AI ].
- ^ «Обучающий инструмент AlphaGo» . ДипМайнд . Архивировано из оригинала 12 декабря 2017 года . Проверено 11 декабря 2017 г.
- ^ Перейти обратно: а б «Инструмент обучения AlphaGo, запущенный Фань Хуэй: с использованием основной версии» (на китайском языке, Sina.com.cn , 11 декабря 2017 г. Архивировано из оригинала 12 декабря . 2017 г. ) .
- ^ Макмиллан, Роберт (18 мая 2016 г.). «Google не играет в игры с новым чипом» . Журнал "Уолл Стрит . Архивировано из оригинала 29 июня 2016 года . Проверено 26 июня 2016 г.
- ^ Жуппи, Норм (18 мая 2016 г.). «Google усложняет задачи машинного обучения с помощью специального чипа TPU» . Блог об облачной платформе Google . Архивировано из оригинала 18 мая 2016 года . Проверено 26 июня 2016 г.
- ^ «Официальная интерпретация AlphaGo не дает Санзи такого преимущества перед людьми-хозяевами» (на китайском языке 2 , 25 мая 2017 г. ). Архивировано из оригинала 16 апреля 2021 г. Проверено июня 2017 г.
- ^ «Сравнение силы каждой версии альфаго, мастер может сделать Ли Шиши 3-х сыновей» (на китайском языке, Сина , 24 мая 2017 г. Архивировано из оригинала 3 июня . 2017 г. ) .
- ^ «Новая версия AlphaGo самообучающаяся и гораздо более эффективная» . Американская ассоциация го . 24 мая 2017 года. Архивировано из оригинала 3 июня 2017 года . Проверено 1 июня 2017 г.
- ^ «[Расшифровка поражения Кэ Цзе] Новейшая архитектура и алгоритм AlphaGo Master, демонтаж Google Cloud и TPU» (на китайском языке, Sohu , 24 мая 2017 г. Архивировано из оригинала 17 сентября . 2017 г. ) .
- ^ Сильвер, Дэвид; Юбер, Томас; Шритвизер, Джулиан; Антоноглу, Иоаннис; Лай, Мэтью; Гез, Артур; Ланкто, Марк; Сифре, Лоран; Кумаран, Дхаршан; Грепель, Торе; Лилликрап, Тимоти; Симонян, Карен; Хассабис, Демис (7 декабря 2018 г.). «Общий алгоритм обучения с подкреплением, позволяющий освоить шахматы, сёги и самостоятельную игру» . Наука . 362 (6419): 1140–1144. Бибкод : 2018Sci...362.1140S . doi : 10.1126/science.aar6404 . ПМИД 30523106 . S2CID 54457125 . Архивировано из оригинала 9 октября 2021 года . Проверено 13 октября 2021 г. - через science.org (Atypon).
- ^ Сильвер, Дэвид ; Шритвизер, Джулиан; Симонян, Карен; Антоноглу, Иоаннис; Хуанг, Аджа ; Гез, Артур; Юбер, Томас; Бейкер, Люк; Лай, Мэтью; Болтон, Адриан; Чен, Ютянь ; Лилликрап, Тимоти; Фань, Хуэй ; Сундук, Лоран; Дриссе, Джордж Ван Ден; Грепель, Торе; Хассабис, Демис (19 октября 2017 г.). «Освоение игры в го без человеческого знания» (PDF ) Природа 550 (7676): 354–359. Бибкод : 2017Nature.550..354S . дои : 10.1038/nature24270 . ISSN 0028-0836 . ПМИД 29052630 . S2CID 205261034 . Архивировано (PDF) июля. из оригинала 18 Получено 13 октября.
AlphaGo Lee... 12 сверточных слоев
- ^ Кейд Мец (13 марта 2016 г.). «Go Grandmaster Ли Седоль одержал утешительную победу над искусственным интеллектом Google» . Проводные новости . Архивировано из оригинала 17 ноября 2017 года . Проверено 29 марта 2016 г.
- ^ Перейти обратно: а б Гибни, Элизабет (27 января 2016 г.). «Алгоритм Google AI освоил древнюю игру го» . Природа . 529 (7587): 445–6. Бибкод : 2016Natur.529..445G . дои : 10.1038/529445а . ПМИД 26819021 .
- ^ Шуар, Танги (12 марта 2016 г.). «Файлы го: компьютер с искусственным интеллектом одерживает победу над чемпионом по го» . Природа . дои : 10.1038/nature.2016.19553 . S2CID 155164502 . Архивировано из оригинала 18 июня 2016 года . Проверено 18 декабря 2016 г.
- ^ «Корея изучает новую версию AlphaGo: путешествие во времени, чтобы показать будущее Го» (на китайском языке , 11 января 2017 г. Архивировано из оригинала 24 апреля 2017 г. Проверено 24 апреля 2017 г. ).
- ^ Перейти обратно: а б с д Это ж г час Стивен Боровец; Трейси Лиен (12 марта 2016 г.). «AlphaGo побеждает чемпиона по го среди людей, став важной вехой в развитии искусственного интеллекта» . Лос-Анджелес Таймс . Архивировано из оригинала 13 мая 2018 года . Проверено 13 марта 2016 г.
- ^ Коннор, Стив (27 января 2016 г.). «Компьютер победил профессионала в самой сложной настольной игре в мире» . Независимый . Архивировано из оригинала 28 января 2016 года . Проверено 28 января 2016 г.
- ^ «ИИ Google побеждает чемпиона среди людей в Го» . Новости ЦБК . 27 января 2016 г. Архивировано из оригинала 10 марта 2016 г. . Проверено 28 января 2016 г.
- ^ Дэйв Гершгорн (12 марта 2016 г.). «GOOGLE'S ALPHAGO ПОБЕДИЛ ЧЕМПИОНА МИРА В ТРЕТЬЕМ МАТЧЕ И ВЫИГРАЛ ВСЮ СЕРИЮ» . Популярная наука . Архивировано из оригинала 16 декабря 2016 года . Проверено 13 марта 2016 г.
- ^ Перейти обратно: а б «Компьютер Google DeepMind AlphaGo обогнал чемпиона среди людей в матчах по Го» . Новости ЦБК . Ассошиэйтед Пресс . 12 марта 2016 г. Архивировано из оригинала 13 марта 2016 г. . Проверено 13 марта 2016 г.
- ^ София Ян (12 марта 2016 г.). «Компьютер Google одержал победу над чемпионом мира по игре в го» . CNN Деньги . Архивировано из оригинала 8 августа 2020 года . Проверено 13 марта 2016 г.
- ^ «AlphaGo: искусственный интеллект Google сразится с чемпионом мира по древней китайской настольной игре» . Австралийская радиовещательная корпорация . 8 марта 2016 года. Архивировано из оригинала 15 июня 2016 года . Проверено 13 марта 2016 г.
- ^ Перейти обратно: а б Мариетт Ле Ру (12 марта 2016 г.). «Восстание машин: следите за искусственным интеллектом, предупреждают эксперты» . Физика.орг . Архивировано из оригинала 13 марта 2016 года . Проверено 13 марта 2016 г.
- ^ Перейти обратно: а б с Мариетт Ле Ру; Паскаль Моллар (8 марта 2016 г.). «Игра окончена? Новый искусственный интеллект бросает вызов человеческому интеллекту (обновление)» . физ.орг . Архивировано из оригинала 14 марта 2016 года . Проверено 13 марта 2016 г.
- ^ Таня Льюис (11 марта 2016 г.). «Эксперт по искусственному интеллекту говорит, что в программе Google Go-play отсутствует одна ключевая особенность человеческого интеллекта» . Бизнес-инсайдер . Архивировано из оригинала 12 марта 2016 года . Проверено 13 марта 2016 г.
- ^ Мозур, Пол (20 июля 2017 г.). «Пекин хочет, чтобы к 2030 году искусственный интеллект производился в Китае» . Нью-Йорк Таймс . Архивировано из оригинала 11 апреля 2018 года . Проверено 11 апреля 2018 г.
- ^ «Медаль Марвина Мински за выдающиеся достижения в области искусственного интеллекта» . Международная совместная конференция по искусственному интеллекту . 19 октября 2017 года. Архивировано из оригинала 21 октября 2017 года . Проверено 21 октября 2017 г.
- ^ ЧОЙ САН ХУН (16 марта 2016 г.). «Компьютерная программа Google побеждает Ли Се Доля в турнире по го» . Нью-Йорк Таймс . Архивировано из оригинала 18 марта 2016 года . Проверено 18 марта 2016 г.
По словам г-на Хассабиса, матчи AlphaGo-Lee посмотрели более 100 миллионов человек.
- ^ Джон Рибейро (12 марта 2016 г.). «Программа искусственного интеллекта AlphaGo от Google сильна, но не идеальна, — говорит побежденный южнокорейский игрок в го» . Мир ПК . Архивировано из оригинала 13 марта 2016 года . Проверено 13 марта 2016 г.
- ^ Перейти обратно: а б Гибни, Элизабет (2016). «Игроки в го реагируют на поражение компьютера» . Природа . дои : 10.1038/nature.2016.19255 . S2CID 146868978 . Архивировано из оригинала 30 января 2016 года . Проверено 29 января 2016 г.
- ^ Застроу, Марк (15 марта 2016 г.). «Как победа Go AI от Google разжигает страх в Южной Корее» . Новый учёный . Архивировано из оригинала 21 марта 2016 года . Проверено 18 марта 2016 г.
- ^ ДЖИ ХЫН КАН; СЭ ЯНГ ЛИ (15 марта 2016 г.). «Программа искусственного интеллекта Google превосходит южнокорейского го-профессионала со счетом 4–1» . Рейтер . Архивировано из оригинала 28 июля 2017 года . Проверено 18 марта 2016 г.
- ^ Перейти обратно: а б Нил Коннор (11 марта 2016 г.). «Google AlphaGo «не сможет меня победить», — говорит гроссмейстер China Go» . Телеграф (Великобритания) . Архивировано из оригинала 13 марта 2016 года . Проверено 13 марта 2016 г.
- ^ «Китайский мастер го Ке Цзе говорит, что может проиграть AlphaGo: DONG-A ILBO» . Архивировано из оригинала 15 марта 2016 года . Проверено 17 марта 2016 г.
- ^ «...если сегодняшнее выступление было его истинным потенциалом, то он не заслуживает того, чтобы играть против меня» . М.hankooki.com. 14 марта 2016 г. Архивировано из оригинала 15 марта 2016 г. . Проверено 5 июня 2018 г.
- ^ ЧОЙ САН ХУН (15 марта 2016 г.). «В Сеуле игры го вызывают интерес (и обеспокоенность) по поводу искусственного интеллекта» . Нью-Йорк Таймс . Архивировано из оригинала 18 марта 2016 года . Проверено 18 марта 2016 г.
- ^ Перейти обратно: а б «АЛЬФАГО» . Гнилые помидоры . Проверено 15 апреля 2023 г.
- ^ Рехтшаффен, Михаэль (26 октября 2017 г.). «Обзор: древняя китайская настольная игра, наполненная драмой и интригой в стиле НФЛ в документальном фильме «АльфаГо» » . www.latimes.com . Архивировано из оригинала 15 апреля 2023 года . Проверено 15 апреля 2023 г.
- ^ Дефоре, Джон (29 сентября 2017 г.). « 'АльфаГо': Рецензия на фильм» . Голливудский репортер . Архивировано из оригинала 13 февраля 2023 года . Проверено 15 апреля 2023 г.
- ^ Кос, Грег (23 октября 2018 г.). «Пять вопросов кинематографистам: AlphaGo» . Награды Science Media и саммит в центре (SMASH) . Архивировано из оригинала 28 марта 2023 года . Проверено 15 апреля 2023 г.
- ^ Ли, Хаджин (28 апреля 2017 г.). Обзор фильма «AlphaGo: Искусство улавливать суть» . hajinlee.medium.com . Архивировано из оригинала 15 апреля 2023 года . Проверено 15 апреля 2023 года .
- ^ Перейти обратно: а б Уильямс, Рианнон (8 октября 2020 г.). «Фань Хуэй: Чему я научился, проиграв AlphaGo от DeepMind» . inews.co.uk . Архивировано из оригинала 28 марта 2023 года . Проверено 15 апреля 2023 г.
- ^ Винсент, Джеймс (12 октября 2017 г.). «Как мы встретим поражение от машин?» . www.theverge.com . Архивировано из оригинала 15 апреля 2023 года . Проверено 15 апреля 2023 г.
- ^ Брюсса, Фредерик; Брюсса, Мэри Энн. «Захватывающий и ошеломляющий документальный фильм о настольной игре, которой 3000 лет, и программе искусственного интеллекта» . www.spiritualityandpractice.com . Архивировано из оригинала 15 апреля 2023 года . Проверено 15 апреля 2023 г.
- ^ Тянь, Юаньдун; Чжу, Ян (2015). «Лучший компьютерный игрок в го с помощью нейронной сети и долгосрочного прогнозирования». arXiv : 1511.06410v1 [ cs.LG ].
- ^ HAL 90210 (28 января 2016 г.). «Нет, Facebook не смог испортить большой день искусственного интеллекта Google» . Хранитель . ISSN 0261-3077 . Архивировано из оригинала 15 марта 2016 года . Проверено 1 февраля 2016 года .
{{cite news}}: CS1 maint: числовые имена: список авторов ( ссылка ) - ^ «Лекция Стрейчи - доктор Демис Хассабис» . Новый прямой эфир . Архивировано из оригинала 16 марта 2016 года . Проверено 17 марта 2016 г.
- ^ «Го-мастер Чо выигрывает серию до двух побед у японского искусственного интеллекта» . «Джапан таймс онлайн» . 24 ноября 2016 г. Архивировано из оригинала 14 августа 2017 г. . Проверено 27 ноября 2016 г.
- ^ «Люди наносят ответный удар: корейский мастер го побеждает ИИ в схватке с настольными играми» . CNET . Архивировано из оригинала 25 ноября 2016 года . Проверено 27 ноября 2016 г.
- ^ «Иди и приготовь наркотики, Инженер» . www.theengineer.co.uk . 3 апреля 2018 г. Архивировано из оригинала 3 апреля 2018 г. Проверено 3 апреля 2018 г.
- ^ Сеглер, Мартвин Х.С.; Пройсс, Майк; Уоллер, Марк П. (29 марта 2018 г.). «Планирование химического синтеза с помощью глубоких нейронных сетей и символического ИИ» . Природа . 555 (7698): 604–610. arXiv : 1708.04202 . Бибкод : 2018Natur.555..604S . дои : 10.1038/nature25978 . ПМИД 29595767 . S2CID 205264340 . Архивировано из оригинала 12 декабря 2021 года . Проверено 12 декабря 2021 г.
- ^ Кеммерлинг, Марко; Люттик, Даниэль; Шмитт, Роберт Х. (1 января 2024 г.). «За пределами игр: систематический обзор приложений нейронного поиска по дереву Монте-Карло» . Прикладной интеллект . 54 (1): 1020–1046. arXiv : 2303.08060 . дои : 10.1007/s10489-023-05240-w . ISSN 1573-7497 .
- ^ «Рейтинги Go» . Перейти к рейтингам. Архивировано из оригинала 15 августа 2021 года . Проверено 5 июня 2018 г.
- ^ Винсент, Джеймс (27 ноября 2019 г.). «Бывший чемпион по го, побежденный DeepMind, уходит в отставку после объявления ИИ непобедимым» . Грань . Архивировано из оригинала 7 апреля 2020 года . Проверено 28 ноября 2019 г. .
Внешние ссылки [ править ]
СМИ, связанные с AlphaGo, на Викискладе? 
Цитаты, связанные с AlphaGo, на Wikiquote - Официальный веб-сайт
- Вики AlphaGo в библиотеке Sensei , включая ссылки на игры AlphaGo.
- Страница AlphaGo , с архивом и играми
- Предполагаемый рейтинг Alpha Go на 2017 год
- AlphaGo – фильм на YouTube
Дифференцируемые вычисления |
|---|
