Искусственный интеллект нанес поражение сильнейшему игроку в го

Москва. 15 марта. INTERFAX.RU - Программа AlphaGo выиграла последнюю игру против Ли Седоля — одного из сильнейших в мире игроков в го. Таким образом, компьютер выиграл четыре из пяти игр. Ли Седоль играл черными камнями, AlphaGo — белыми.

Ли Седоль смог обыграть компьютер лишь в четвертой игре, уступив программе предыдущие три партии, пишет ресурс N+1. В четвертой игре Ли Седолю удалось в какой-то степени приспособиться к особенностям игры AlphaGo и он не дал алгоритму сформировать значительной территории на гобане (прямоугольное игровое поле - ИФ).

В этот раз Ли Седоль так же, как и в четвертой игре, старался не давать инициативу AlphaGo и постоянно атаковал уже обозначенную территорию белых. Как и в прошлых играх, у корейского профессионала 9 дана основное время кончилось раньше, чем у алгоритма Google, поэтому игрок перешел на дополнительные 60-секундный интервалы — бёёми. В ходе игры Ли Седоль помешал AlphaGo построить непрерывную территорию слева и внизу доски, затем вторгся в центр, однако через некоторое время AlphaGo удалось вернуть нижний левый угол. После четырех с половиной часов игры программа также перешла на бёёми. Ли Седоль и AlphaGo играли ёсэ (заключительная стадия игры) практически на равных и до последнего момента комментаторы отмечали, что не видно однозначной победы. После пяти часов игры Ли Седоль признал поражение, положив на гобан камень противника.

Если бы Ли Седоль победил в большинстве партий, то получил бы от Google один миллион долларов. Поскольку большинство партий выиграла AlphaGo, то сумма выигрыша будет пожертвована на благотворительность.

В конце января система AlphaGo выиграла пять из пяти партий у европейского чемпиона по игре в го Фань Хуэя - француза китайского происхождения.

Система AlphaGo была разработана британской компанией DeepMind, которую Google приобрела в 2014 году. Изначально алгоритм не учили играть и выигрывать в го — нейросеть самостоятельно обучалась игре на примере реальных партий. Всего AlphaGo за период обучения обработала 30 млн комбинаций, что позволило ей выработать аналог интуитивной игры у человека. Также программа использует и традиционный для компьютерных программ метод перебора наилучшего хода для разрешения локальных ситуаций на доске.

Ранее AlphaGo, использующая так называемые "сети значений" для оценки положения камней го на доске и "сети правил" для выбора ходов, обыграла другие программы в 99,8% партий. Кроме Google о намерении разработать алгоритм, обыгрывающий профессиональных игроков в го ранее сообщала Facebook. Их программа также играет "интуитивно" и способна оценивать позицию камней на гобане.