AlphaGo против Fan Hui - матч из пяти игр по го между чемпионом Европы Фан Хуэй , профессионалом с 2 даном (из 9 возможных), и AlphaGo , компьютерной программой го, разработанной DeepMind , которая проводилась в штаб-квартире DeepMind в Лондоне в октябре 2015 года. . [1] AlphaGo выиграла все пять игр. [2] [3] Это был первый раз, когда компьютерная программа Го победила профессионального игрока-человека на полноразмерной доске без гандикапа . [4]Это совпадение не было раскрыто общественности до 27 января 2016 года, что совпало с публикацией статьи в журнале Nature [5], описывающей используемые алгоритмы AlphaGo. [2]
Фан описал программу как «очень сильную и стабильную, она похожа на стену ... Я знаю, что AlphaGo - это компьютер, но если бы мне никто не сказал, я бы подумал, что игрок был немного странным, но очень сильным игроком». , реальный человек ". [6]
Игры
Резюме
В этом матче DeepMind использовала распределенную версию AlphaGo с 1202 процессорами и 176 графическими процессорами [5] с рейтингом Elo 3144. [7] Для каждой игры было установлено одночасовое ограничение по времени для каждого игрока, за которым следовали три 30-секундных сверхурочных периода бай-ёми.
Игра
Дата
Чернить
белый
Результат
Движется
1
5 октября 2015 г.
Фань Хуэй
AlphaGo
Белые выиграли 2,5 очка
272
2
6 октября 2015 г.
AlphaGo
Фань Хуэй
Черные выиграли сдачей
183
3
7 октября 2015 г.
Фань Хуэй
AlphaGo
Белые выиграли отставкой
166
4
8 октября 2015 г.
AlphaGo
Фань Хуэй
Черные выиграли сдачей
165
5
9 октября 2015 г.
Фань Хуэй
AlphaGo
Белые выиграли отставкой
214
Результат: AlphaGo 5-0 Фань Хуэй
Во время этого матча AlphaGo и Fan Hui также сыграли еще пять неформальных игр с более коротким контролем времени (у каждого игрока было всего три 30-секундных byo-yomi), и AlphaGo победила Fan со счетом три к двум. [5]
Игра 1
Фань Хуэй (черный) против AlphaGo (белый), 5 октября 2015 года, AlphaGo выиграла с разницей в 2,5 очка. [5]
Первые 99 ходов
100–199 ходов
Ход 200–272 (234 ат . ; 250 ат. )
Игра 2
AlphaGo (черный) против Фань Хуэй (белый), 6 октября 2015 г., AlphaGo победила в отставке. [5] Хотя белые камни в нижнем левом углу могли быть захвачены, если черные 135 были помещены в «a», выбор AlphaGo мог быть более безопасным для победы. [8]
Первые 99 ходов
Ходы 100–183 (182 из 169)
Игра 3
Фань Хуэй (черный) против AlphaGo (белый), 7 октября 2015 г., AlphaGo победила в отставке. [5]
Первые 99 ходов
Ходы 100–166
Игра 4
AlphaGo (черный) против Фань Хуэй (белый), 8 октября 2015 г., AlphaGo победила в отставке. [5]
Первые 99 ходов (96 из 10)
100-165 ходов
Игра 5
Фань Хуэй (черный) против AlphaGo (белый), 9 октября 2015 г., AlphaGo победила в отставке. [5] Черные 75 следует поставить 83, и Фань Хуэй упустил возможность. [9]
Первые 99 ходов (90 из 15)
Ходы 100–199 (151/157/163 при 141, 154/160 при 148)
Переходы 200–214
Ответы
Победа AlphaGo шокировала сообщество Go. [10] [11] [12] Ли Седол прокомментировал, что AlphaGo достигла высшего любительского уровня в этом матче, но еще не профессионального, [13] [14] и он мог дать AlphaGo один или два камня . [15] Кэ Цзе и Ми Ютин считали, что сила AlphaGo в этом матче была равна силе кандидата в профессионалы го, [16] [17] и очень близка к профессиональному уровню, [18] в то время как Ши Юэ думал, что он уже достиг профессионального уровня. [19] [11] «Было ужасно, - сказал Кэ Цзе, - что AlphaGo может учиться и развиваться, хотя его возможности тогда были ограничены». [20] [17] [21]
Канадский специалист по искусственному интеллекту Джонатан Шеффер , сравнивая AlphaGo с «вундеркиндом», которому не хватало опыта, счел этот матч «еще не моментом Deep Blue » и сказал, что настоящее достижение будет «тогда, когда программа играет игрока из истинного высшего эшелона. ". [22]
Смотрите также
AlphaGo против Ли Седола
AlphaGo против Кэ Джи
Рекомендации
^ Metz, Кейд (27 января 2016). «В крупном прорыве в области искусственного интеллекта система Google тайно побеждает лучших игроков древней игры го» . ПРОВОДНОЙ . Проверено 1 февраля +2016 .
^ a b «Google совершает « прорыв »в области ИИ, победив чемпиона по го» . BBC News . 27 января 2016 г.
^ "Специальная вставка Computer Go, охватывающая матч AlphaGo v Fan Hui" (PDF) . Британский журнал Go. 2017 . Проверено 1 февраля +2016 .
^ "Première défaite d'un Professionalnel du go contre une Intelligence Artificielle" . Le Monde (на французском). 27 января 2016 г.
^ a b c d e f g h Сильвер, Дэвид ; Хуанг, Аджа ; Мэддисон, Крис Дж .; Гез, Артур; Сифре, Лоран; Дрише, Джордж ван ден; Шриттвизер, Джулиан; Антоноглоу Иоаннис; Паннеершелвам, Веда; Ланкто, Марк; Дилеман, Сандер; Греве, Доминик; Нхам, Джон; Кальхбреннер, Нал; Суцкевер, Илья ; Лилликрап, Тимоти; Лич, Мадлен; Кавукчуоглу, Корай; Грэпель, Тор; Хассабис, Демис (28 января 2016 г.). «Освоение игры в го с глубокими нейронными сетями и поиском по дереву». Природа . 529 (7587): 484–489. Bibcode : 2016Natur.529..484S . DOI : 10,1038 / природа16961 . ISSN 0028-0836 . PMID 26819042 .
↑ Элизабет Гибни (27 января 2016 г.), «Игроки в го реагируют на поражение компьютера» , Nature , doi : 10.1038 / nature.2016.19255
↑ Сильвер, Дэвид ; Шриттвизер, Джулиан; Симонян, Карен; Антоноглоу Иоаннис; Хуанг, Аджа ; Гез, Артур; Хуберт, Томас; Бейкер, Лукас; Лай, Мэтью; Болтон, Адриан; Чен, Юйтянь ; Лилликрап, Тимоти; Фань, Хуэй ; Сифре, Лоран; Дрише, Джордж ван ден; Грэпель, Тор; Хассабис, Демис (19 октября 2017 г.). «Освоение игры в го без человеческого знания» (PDF) . Природа . 550 (7676): 354–359. Bibcode : 2017Natur.550..354S . DOI : 10.1038 / nature24270 . ISSN 0028-0836 . PMID 29052630 .
^ Лю Син и Чжао Shouxun (28 января 2016).重磅тв独家解密-解密人工智能(一) (на китайском языке). WeiqiTV. Смотрите 39–46 минут. Архивировано из оригинального 24 -го октября 2017 года . Проверено 24 октября 2017 года .
↑ Тан И (5 февраля 2016 г.). «唐奕 : AlphaGo 缺陷 尚 多 樊 麾 这 都不 杀?» (на китайском языке). Sina.com . Проверено 22 октября 2017 года .
^ "梅泽 由香 里 : 谷 歌 令人 吃惊 朝日 : 谷 大战 好 胜负" (на китайском языке). Sina.com. 30 января 2016 . Проверено 23 октября 2017 года .
^ a b "世界 冠军 谈 谷 歌 围棋 : 人类 应 放下 自己 的 骄傲" (на китайском языке). Sina.com. 30 января 2016 . Проверено 23 октября 2017 года .
^ "孟泰 龄 : 电脑 棋风 稳健 酷爱 实地 确实 有 职业 水准" (на китайском языке). Sina.com. 29 января 2016 . Проверено 23 октября 2017 года .
^ "(围棋 人机 大战) 李世石 : 人类 比 人工智能 强" (на китайском языке). Xinhuanet . 8 марта 2016 . Проверено 24 октября 2017 года .
^ "李世石 VSAlpha Go 李世石 : 5 比 0 赢 它 有点 够 呛" (на китайском языке). China.com.cn . 9 марта 2016 . Проверено 22 октября 2017 года .
^ «李世石 : AlphaGo 和 我 约 差 2 子 想赢 我 还 早 了 点» (на китайском языке). Sina.com . 16 февраля 2016 . Проверено 23 октября 2017 года .
^ "芈 昱廷 : 大 龙 逃出 取得 领先 谷 歌 围棋 的 消息 很 刺激" (на китайском языке). Sina.com. 28 января 2016 . Проверено 25 октября 2017 года .
^ a b "柯 洁 : 如 AI 赢 我 我 还想 赢 对 围棋 热情 不变" (на китайском языке). Sina.com. 29 января 2016 . Проверено 23 октября 2017 года .
^ «8 问 谷 歌 AlphaGo 是 过度 营销 还是 终极 挑战?» (на китайском языке). Sina.com . 29 января 2016 . Проверено 23 октября 2017 года .
^ "喆 理 专访 围棋 人工智能 事件 时 越 : 李世石 不 轻松" (на китайском языке). Sina.com. 28 января 2016 . Проверено 23 октября 2017 года .
^ "李 喆 : 期待 谷 歌 围棋 之 战 柯 洁 李世石 运气 太好" (на китайском языке). Sina.com. 28 января 2016 . Проверено 24 октября 2017 года .
^ «大 咖 们 怎么 看 AlphaGo? 雷军: 人工智能 里程碑» (на китайском языке). Sina.com . 29 января 2016 . Проверено 23 октября 2017 года .
↑ Гибни, Элизабет (27 января 2016 г.), «Игроки в го реагируют на поражение компьютера» , Nature , doi : 10.1038 / nature.2016.19255 , получено 24 октября 2017 г.