Публикации
12 Марта 2016
Система AlphaGo выиграла третью игру в го
Го — восточноазиатская логическая игра с древней историей и богатыми культурными традициями. Существует несколько правил и вариаций, но основная цель одна: каждому из двух игроков нужно отгородить камнями своего цвета территорию как можно большего размера. Исследователей искусственного интеллекта в го привлекает сложность. Покорять шахматы уже поздно — компьютеры играют лучше людей. А вот в го число возможных позиций куда выше (10100), чем в шахматах. Современные программы играют неплохо, но на уровне го-любителей. До создания системы, которая сможет обыгрывать лучших из людей, в лучшем случае десяток лет.
Так эксперты говорили до появления AlphaGo. Разработка от DeepMind (в 2014 году компанию купила Google) использует метод Монте-Карло. Лучшие из современных систем компьютерного го используют эту технологию. Но в AlphaGo ходы также помогают выбрать нейросети политики и ценности. Их можно назвать близкими родственниками нейросетей, которые распознают изображения и речь. Систему сначала научили игре на 160 тысячах партий с сервера KGS. Затем AlphaGo тренировалась в играх против самой себя.
Впервые внимание этот образец ИИ привлёк в этом январе. Тогда Google опубликовала научную работу по AlphaGo, где упоминался матч октября 2015 года. Европейский чемпион Фань Хуэй проиграл новой разработке в пяти играх из пяти.
Считается, что европейский уровень владения го ниже, чем на родине игры, в Азии. Вызывали вопросы отдельные ходы и ошибки Хуэя. Поэтому игроки го и энтузиасты ИИ с нетерпением ждали сеульского матча AlphaGo против одного из лучших представителей команды людей — обладателя девятого профессионального дана Ли Седоля.
До марта вопрос стоял следующим образом: есть ли у AlphaGo шанс против Ли Седоля? Но Седоль проиграл как первую, так и вторую игры. Если после первой игры мастер девятого дана демонстрировал оптимизм, то после второй он ушел в смятении. Седоль заявил, что он не увидел моментов, где он вёл игру.
Сегодня прошла третья партия. На игре присутствовали бывший глава Google Эрик Шмидт, один из важных инженеров компании Джефф Дин и прилетевший на днях в Сеул Сергей Брин. Очевидно, что покорение го символизирует важность технологий машинного обучения, которые являются сердцем Google.
Слева направо: основатель DeepMind Демис Хассабис, обладатель девятого профессионального дана Ли Седоль, сооснователь Google Сергей Брин.
Как и в первой игре, Седоль ходил чёрными, то есть первым. Также к числу хороших моментов можно было бы отнести знакомство с системой — у инженеров DeepMind вряд ли есть ресурсы менять что-то в дни матча. По крайней мере, слух утверждает, что Седоль и команда экспертов го провела ночь в поисках слабостей AlphaGo. Первые ходы чёрных были агрессивными. Похоже, что Седоль пытался увести игру в другое направление, пытаясь надавить на слабые места системы.
На 19 ходу AlphaGo повергла оппонента в ступор. Седолю потребовалось пятнадцать минут на обдумывание следующего хода. В процессе игры ИИ продемонстрировал умение работать со сложными моментами в виде позиций ко. Считается, что системы компьютерного го слабо справляются с ко. К концу третьей игры у чёрных кончилось время, поэтому ходы человеку пришлось обдумывать по минуте.
Через 176 ходов партия закончилась победой системы AlphaGo. У ИИ на часах оставались 8 минут 31 секунда.
Это уже третья подряд победа AlphaGo в серии. Определён общий исход исторической серии пяти игр. Определена судьба денежного вознаграждения — очевидно, что теперь он уйдёт на благотворительность и развитие го, как и задумывалось в случае поражения человека. Определять глубину демонстрации преимущества AlphaGo будут две последние игры в воскресенье и вторник — несмотря на очевидный вывод серии игр, её всё равно доиграют.
В прошлом марте система обыграла игрока второго профессионального дана, сегодня она обходит про девятого дана. Возможно, этому помог факт того, что последние пять месяцев система AlphaGo тренировалась в играх против самой себя. Как утверждает глава DeepMind Демис Хассабис, текущая конфигурация использует примерно столько же аппаратных ресурсов, что и вариант, который обыграл Фань Хуэя. Хассабис говорит, что важнее алгоритмы, а не «железо».
Во вторник пройдёт последняя, пятая игра. Тогда будут подведены итоги сражения пяти тысяч лет человеческого опыта игры в го и двухлетней разработки, запускаемой на кластере из нескольких десятков коммерчески доступных серверных процессоров графических ускорителей.
Так эксперты говорили до появления AlphaGo. Разработка от DeepMind (в 2014 году компанию купила Google) использует метод Монте-Карло. Лучшие из современных систем компьютерного го используют эту технологию. Но в AlphaGo ходы также помогают выбрать нейросети политики и ценности. Их можно назвать близкими родственниками нейросетей, которые распознают изображения и речь. Систему сначала научили игре на 160 тысячах партий с сервера KGS. Затем AlphaGo тренировалась в играх против самой себя.
Впервые внимание этот образец ИИ привлёк в этом январе. Тогда Google опубликовала научную работу по AlphaGo, где упоминался матч октября 2015 года. Европейский чемпион Фань Хуэй проиграл новой разработке в пяти играх из пяти.
Считается, что европейский уровень владения го ниже, чем на родине игры, в Азии. Вызывали вопросы отдельные ходы и ошибки Хуэя. Поэтому игроки го и энтузиасты ИИ с нетерпением ждали сеульского матча AlphaGo против одного из лучших представителей команды людей — обладателя девятого профессионального дана Ли Седоля.
До марта вопрос стоял следующим образом: есть ли у AlphaGo шанс против Ли Седоля? Но Седоль проиграл как первую, так и вторую игры. Если после первой игры мастер девятого дана демонстрировал оптимизм, то после второй он ушел в смятении. Седоль заявил, что он не увидел моментов, где он вёл игру.
Сегодня прошла третья партия. На игре присутствовали бывший глава Google Эрик Шмидт, один из важных инженеров компании Джефф Дин и прилетевший на днях в Сеул Сергей Брин. Очевидно, что покорение го символизирует важность технологий машинного обучения, которые являются сердцем Google.
Слева направо: основатель DeepMind Демис Хассабис, обладатель девятого профессионального дана Ли Седоль, сооснователь Google Сергей Брин.
Как и в первой игре, Седоль ходил чёрными, то есть первым. Также к числу хороших моментов можно было бы отнести знакомство с системой — у инженеров DeepMind вряд ли есть ресурсы менять что-то в дни матча. По крайней мере, слух утверждает, что Седоль и команда экспертов го провела ночь в поисках слабостей AlphaGo. Первые ходы чёрных были агрессивными. Похоже, что Седоль пытался увести игру в другое направление, пытаясь надавить на слабые места системы.
На 19 ходу AlphaGo повергла оппонента в ступор. Седолю потребовалось пятнадцать минут на обдумывание следующего хода. В процессе игры ИИ продемонстрировал умение работать со сложными моментами в виде позиций ко. Считается, что системы компьютерного го слабо справляются с ко. К концу третьей игры у чёрных кончилось время, поэтому ходы человеку пришлось обдумывать по минуте.
Через 176 ходов партия закончилась победой системы AlphaGo. У ИИ на часах оставались 8 минут 31 секунда.
Это уже третья подряд победа AlphaGo в серии. Определён общий исход исторической серии пяти игр. Определена судьба денежного вознаграждения — очевидно, что теперь он уйдёт на благотворительность и развитие го, как и задумывалось в случае поражения человека. Определять глубину демонстрации преимущества AlphaGo будут две последние игры в воскресенье и вторник — несмотря на очевидный вывод серии игр, её всё равно доиграют.
В прошлом марте система обыграла игрока второго профессионального дана, сегодня она обходит про девятого дана. Возможно, этому помог факт того, что последние пять месяцев система AlphaGo тренировалась в играх против самой себя. Как утверждает глава DeepMind Демис Хассабис, текущая конфигурация использует примерно столько же аппаратных ресурсов, что и вариант, который обыграл Фань Хуэя. Хассабис говорит, что важнее алгоритмы, а не «железо».
Во вторник пройдёт последняя, пятая игра. Тогда будут подведены итоги сражения пяти тысяч лет человеческого опыта игры в го и двухлетней разработки, запускаемой на кластере из нескольких десятков коммерчески доступных серверных процессоров графических ускорителей.
Источник:
