А мониторы-то жидкокристаллические.

Кузнечик компьютерный.

Компания DeepMind, которая с недавних пор является структурным подразделение Google и занимается разработкой систем искусственного интеллекта, достигла впечатляющего рубежа. Ее система под названием AlphaGo впервые в истории выиграла матч в го у трехкратного чемпиона Европы Фань Хуэя.

Сегодня уже никого не удивить новостью о том, что компьютер выиграл шахматную партию у профессионального игрока, поскольку эту «вершина» была взята еще в далеком 1996 году (поединок компьютера Deep Blue против Каспарова), но игра го до недавнего времени оставалась своего рода неприступной крепостью для компьютеров в мире логических игр.

Го – логическая настольная игра, зародившаяся в Древнем Китае, по разным оценкам, от 2 до 5 тысяч лет назад. В нее играют на доске со стандартной разлиновкой 19х19 линий. Игра рассчитана на двух игроков, один из которых получает черные камни, другой — белые (полный комплект для игры должен содержать 361 камень — 180 белых и 181 черный). Цель игры — отгородить на игровой доске камнями своего цвета большую территорию, чем противник.

Неисчислимое множество сценариев развития событий предопределяется огромным количеством возможных ходов. Этими и другими особенностями и обусловлена сложность обучения искусственного интеллекта игре в го. По вычислениям математика Джона Тромпа, количество возможных комбинаций в го измеряется числом, состоящим из 171 цифр, и превышает число атомов в наблюдаемой Вселенной. Надеемся, эти факты позволят лучше осознать важность этого события.

Система AlphaGo основана на поиске Монте-Карло, нейросетях и глубоком машинном обучении. Нейросети пропускают описание состояния доски го через 12 различных слоев из миллионов искусственных нейронов. Каждая сеть играет свою роль. Так, «сеть политики», выбирает следующий ход, а на «сеть ценности» возложена задача определения победителя.

Ранее мы уже писали о достижениях нейронных «мастеров» в искусстве, подробно описывая методику обучения нейронных сетей. Здесь процесс обучения проходил схожим образом. Только в качестве примера для обучения были выбраны люди. Как утверждается, система выучила 30 млн ходов партий реальных людей и научилась предсказывать результат следующего хода с рекордной точностью – 57%. До AlphaGo лучший результат составлял 44%. Само собой, весь процесс обучения требовал огромных вычислительных ресурсов, которые любезно были предоставлены облачной платформой Google Cloud Platform.