Computer Go — это область искусственного интеллекта (ИИ), посвященная созданию компьютерной программы , играющей в традиционную настольную игру Go . Область резко разделена на две эпохи. До 2015 года программы эпохи были слабыми. Лучшие усилия 1980-х и 1990-х годов привели к созданию только ИИ, которые могли победить новички, а ИИ начала 2000-х были в лучшем случае среднего уровня. Профессионалы могли победить эти программы даже с учетом форы в 10+ камней в пользу ИИ. Многие из алгоритмов, таких как альфа-бета минимакс , которые хорошо зарекомендовали себя в качестве ИИ для шашек и шахмат .развалился на доске Go 19x19, так как было слишком много возможностей для ветвления. Создание программы профессионального качества человека с использованием технологий и оборудования того времени было недостижимо. Некоторые исследователи ИИ предположили, что проблема неразрешима без создания человекоподобного ИИ .
Применение поиска по дереву Монте-Карло к алгоритмам Go обеспечило заметное улучшение в конце десятилетия 2000 -х , когда программы, наконец, смогли достичь низкого уровня дан: уровня более слабого профессионала. Лучшие профессионалы все еще могли использовать слабые стороны этих программ и стабильно выигрывать, но производительность ИИ превысила средний уровень. Заманчивая недостигнутая цель победить лучших игроков без гандикапа, долгое время считавшаяся недостижимой, вызвала новый всплеск интереса. Ключевым открытием оказалось применение машинного обучения и глубокого обучения . DeepMind , приобретение Google , посвященное исследованиям в области искусственного интеллекта, произвело AlphaGoв 2015 году и объявила об этом всему миру в 2016 году. AlphaGo победила Ли Седоля , профессионала с 9 данами, в матче без гандикапа в 2016 году, а затем победила Ке Цзе в 2017 году, который в то время постоянно удерживал первое место в мире по два года. Точно так же, как шашки уступили место машинам в 1995 году , а шахматы — в 1997 году, компьютерные программы, наконец, победили величайших чемпионов человечества по го в 2016–2017 годах. DeepMind не выпускал AlphaGo для публичного использования, но с тех пор были созданы различные программы на основе опубликованных DeepMind журнальных статей, описывающих AlphaGo и его варианты.
Го — сложная настольная игра, требующая интуиции, творческого и стратегического мышления. [1] [2] Это долгое время считалось сложной задачей в области искусственного интеллекта (ИИ), и решить ее значительно сложнее, чем шахматы . [3] Многие в этой области считали, что го требует больше элементов, имитирующих человеческое мышление, чем шахматы. [4] Математик И. Дж. Гуд писал в 1965 г.: [5]
Перейти на компьютер? – Чтобы запрограммировать компьютер на разумную игру в го, а не просто легальную игру, необходимо формализовать принципы хорошей стратегии или разработать обучающую программу. Принципы более качественные и таинственные, чем в шахматах, и больше зависят от здравого смысла. Так что я думаю, что будет еще сложнее запрограммировать компьютер на разумную игру в го, чем в шахматы.
До 2015 года лучшим программам Го удавалось достичь только любительского дана . [6] [7] На маленькой доске 9×9 компьютер работал лучше, и некоторым программам удалось выиграть часть своих игр 9×9 у профессиональных игроков. До AlphaGo некоторые исследователи утверждали, что компьютеры никогда не победят лучших людей в го. [8]
Первая программа Go была написана Альбертом Линдси Зобристом в 1968 году как часть его диссертации по распознаванию образов . [9] В нем введена функция влияния для оценки территории и хэширования Зобриста для обнаружения ko .