Google AI é o primeiro no mundo a derrotar o jogador profissional Go

Começando com jogo da velha em 1954, e depois jogo de damas em 1994, os computadores têm trabalhado continuamente em jogos cada vez mais complexos, igualando e superando o melhor que a humanidade tem a oferecer. O xadrez foi considerado por muito tempo um bastião do intelecto humano que era sutil demais para ser dominado pelos computadores, até 1997, quando a IBM Deep Blue derrotou notoriamente Garry Kasparov, um dos maiores jogadores da história do xadrez. Mais recentemente, a IBM obteve outro sucesso quando o seu Watson derrotou dois 

Ir tem sido um santo graal para os pesquisadores de IA devido à sua combinação de regras relativamente simples e imensa complexidade estratégica. Originário da China há mais de 2.500 anos, Ir acumulou milhões de jogadores dedicados e é considerado uma grande atividade intelectual, especialmente na cultura japonesa e chinesa. Os jogadores alternam a colocação de pedras pretas ou brancas em uma grade com o objetivo de capturar as peças uns dos outros ou seções totalmente adjacentes do tabuleiro para ganhar pontos. As regras são simples, mas como os jogadores podem colocar pedras em qualquer lugar do tabuleiro, o jogo tem 1 x 10^¹²⁷ estados possíveis. Isso é mais do que o número de átomos no universo conhecido e muitas ordens de magnitude mais do que o número de posições possíveis no xadrez.

As soluções tradicionais de IA para jogos envolvem o uso de árvores de pesquisa para percorrer possíveis formas de jogo, com base no estado atual do jogo, a fim de tomar a decisão mais informada. Este método de força bruta, que aproveita a força da computação para percorrer mais possibilidades do que um ser humano dependente da intuição poderia, sempre foi completamente insuficiente diante de Ircomplexidade aberta.

Em vez disso, a equipe do Google confiou em redes neurais, uma abordagem para sistemas inteligentes que executam entradas através de camadas de neurônios virtuais que imitam vagamente a função cerebral animal. O resultado é medido em relação a um objetivo desejado e, em seguida, a força das conexões dentro das redes é ajustada. Através da repetição isto permite que sistemas “aprendam” dinamicamente, chegando a soluções e estratégias que nunca foram diretamente programadas. AlphaGo, o sistema do Google, compreendia 12 camadas de redes neurais, incluindo uma “rede política” que selecionava um movimento após o estado do conselho foi analisado pelas outras camadas, e uma “rede de valor” que prevê o vencedor com base em um determinado mover.

30 milhões de movimentos de jogos humanos especializados foram executados pela rede até que ela pudesse prever com sucesso os movimentos humanos 57% das vezes (em relação ao período anterior). Registro de 44 por cento). Querendo fazer mais do que apenas imitar jogadores humanos, o AlphaGo foi então enviado para jogar milhares de jogos contra si mesmo, desenvolvendo seu próprio jogo não programado. estratégias ajustando conexões e reforçando decisões que levaram a vitórias, contando com o Google Cloud Platform para a computação necessária opa. Mais detalhes técnicos sobre como o AlphaGo foi desenvolvido podem ser encontrados em um artigo publicado pela equipe em Natureza.

AlphaGo foi então posto à prova. Primeiro ele assumiu o topo reinante Ir programas de computador, vencendo todos, exceto um em 500 jogos. Depois veio o verdadeiro teste, desafiando três vezes Europeu Ir campeão Fan Hui. A portas fechadas em outubro passado, AlphaGo fez 5 a 0 contra Hui, marcando a primeira vez que um programa de computador superou um profissional Ir jogador.

Coincidentemente, Facebook também acaba de anunciar seus esforços para enfrentar Ir com inteligência artificial em um público publicar do fundador Mark Zuckerberg. Embora o Facebook aparentemente tenha feito progressos substanciais no ano passado, o Google parece tê-los vencido ao declarar a vitória do AlphaGo sobre Fan Hui. Pode ser tudo diversão e jogos por enquanto, mas enfrentar desafios como Ir que antes eram consideradas intransponíveis tem implicações maiores para o progresso da IA ​​conexionista e aprendizado de máquina, que tem o potencial de se tornar ferramentas extremamente poderosas para analisar o mundo real e confuso problemas.

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