Googles Computerprogramm heißt AlphaGo konnte den chinesischen Großmeister besiegen Ke Jie in einem Go-Spiel mit zwei Siegen aus dem 3-Satz-Match. Dies ist ein wichtiger Meilenstein für den Entwickler DeepMind und eine große Herausforderung für die menschlichen Gegner, die sie in Zukunft schlagen müssen.
[Bildquelle : DeepMind über YouTube ]
Was ist los?
Dieser Orientale abstraktes Strategie-Brettspiel von den Chinesen erfunden vor 2.500 Jahren funktioniert, indem das Brett entweder mit den weißen oder schwarzen Steinen dominiert wird. Das Brett hat a 19 x 19 Raster, in dem zwei Spieler abwechselnd die Steine gemäß den Spielregeln anordnen, um das meiste Territorium zu bestimmen. Scheint einfach genug, aber wenn man die Menge der schwarzen und weißen Steine berücksichtigt, 181 schwarz und 180 weiß zu Beginn mit und 361 im Endeffekt, das dem 19-mal-19-Raster entspricht, ist dieses Spiel kein Scherz. Wenn Sie diese numerischen Variablen berechnen, werden Sie feststellen, dass Los hat eine erstaunliche 10 hoch 170 Brett bewegt sich. Dies ist a Googol Zeit schwieriger als Schach mit nur 10 hoch 60 mögliche Bewegungen.
DeepMinds AlphaGo
Herkömmliche KI-Methoden reichen aufgrund der immensen Anzahl möglicher Bewegungen einfach nicht aus, was es für das Programm äußerst schwierig macht, die Effektivität jeder möglichen Boardposition zu bewerten. AlphaGo wird dann künstlich in einer Kombination aus erweiterter Baumsuche mit tiefen neuronalen Netzen trainiert. Die neuronalen Netze funktionieren, indem sie eine Beschreibung des Go-Boards als Eingabeinformation verwenden und diese über eine Reihe verschiedener Netzwerkschichten mit Millionen von verarbeiten. neuronähnlich Verbindungen. Ein Teil davon ist ein 'Wertnetzwerk', das die Boardpositionen bewertet, und ein 'Richtliniennetzwerk' wählt den aufeinanderfolgenden Spielzug aus.
AlphaGo wurde dann gegen eine große Anzahl hochwertiger Amateurspiele trainiert, um ein eigenes Verständnis dafür zu entwickeln, wie menschliches Spiel aussieht. Außerdem wurde das KI-System durch sich selbst gegen sich selbst trainiert. Bestärkungslernen Prozess.
Nach seinem vorherigen Sieg im letzten Jahr gegen die südkoreanische Go-Legende Lee Se-dol hat AlphaGo sein hochentwickeltes System erneut unter Beweis gestellt, indem es kürzlich den 19-jährigen Großmeister Ke Jie besiegt hat. 2-0 Ke Jie führte in einem Best-of-Three-Match und gab AlphaGo auf, nachdem der erste Satz gedauert hatte. 4 Stunden und 15 Minuten .
Der Teenager-Champion war von AlphaGos Spielstil überrascht und verehrte die Go-Fähigkeiten des KI-Systems. Er war während des ersten Spiels zunächst schockiert, da AlphaGos Fähigkeiten beispiellos waren. "Es gab einige unerwartete Bewegungen und ich war tief beeindruckt. Ich war ziemlich beeindrucktschockiert, als es einen Zug gab, der in einem Go-Match von Mensch zu Mensch niemals passieren würde ", sagte Jie.
Nach der zweiten und letzten Niederlage heute drückte Jie seine bittersüßen Gefühle über seine Spielweise aus. "Das heutige Spiel war anders als das erste", Jie. sagte . "AlphaGo machte einige Schritte, die meiner Vision, die Gewinnchance zu maximieren, entgegengesetzt waren. Ich dachte auch, ich wäre kurz davor, das Spiel in der Mitte zu gewinnen, aber vielleicht dachte AlphaGo nicht so. Ich bin einein bisschen traurig, es ist ein bisschen bedauerlich, weil ich denke, dass ich ziemlich gut gespielt habe ".
Demis Hassabis, CEO von DeepMind ausgedrückt seine Dankbarkeit an Jie, dass er ein so unglaublicher Gegner für AlphaGo war. "Es war ein so enges Spiel, ein aufregendes Spiel und zeigte, wie viel Arbeit Ke Jie in die Vorbereitung des Spiels gesteckt hat. Es war interessant für uns, ihn mit Zügen zu sehenWir waren gespannt, wie AlphaGo mit seinen eigenen Strategien umgeht - ein großer Respekt an Ke Jie, der AlphaGo an seine Grenzen gebracht hat. "
Hassabis hinzugefügt Das ultimative Ziel von DeepMind ist es, AlphaGo in den Bereichen Wissenschaft und Medizin einzusetzen.
DeepMinds Artikel über die KI-Technologie von AlphaGo wurde veröffentlicht in Natur .
Quelle : DeepMind