Historicky třetí výhra AlphaGo proti nejlepšímu světovému hráči Go zpečetí zápas

alphago-lee-sedol

To vede AlphaGo na 3:0 oproti Sedolovi, který zpočátku vyjádřil překvapení nad prohrou v první hře, ale po druhé hře zůstal „bez řečí“. Toto vítězství je pro AlphaGo druhým významným vítězstvím po prvním vítězství 5-0 proti jinému člověku. hráč v posledních měsících roku 2015.

Na rozdíl od šachové hry nelze stroje naučit hrát Go pouze pomocí algoritmů. AlphaGo se potřeboval naučit asi 30 milionů tahů a také se naučit vytvářet vlastní strategie, jako by to dělal lidský hráč. Stejně jako člověk hrající hru, AlphaGo vyvinul své vlastní strategie hraním interních her nesčetněkrát a vyvinul své vlastní metody. Na sledování hry AlphaGo je zajímavé to, že nemyslí jako člověk, a proto nehraje jako klasicky naučený hráč Go.

To, co to naznačuje, je mnohem důležitější než jedno vítězství v zápase proti mistru světa. Ukazuje, že stroje dokážou spojit svou schopnost učit se algoritmy a jak skřípat neuvěřitelně náročná čísla, ale také je lze naučit učit se na úroveň přesahující to, co člověk dokáže. Sledovat práci DeepMind v nadcházejících letech bude přinejmenším zajímavé.

Google

Mějte přehled o novinkách z centrály Google. Buďte první, kdo se dozví o plánech pro Android, Google Plus, Google Apps a další!

DeepMind

Nexus 6MacBook Pro s Retina

Při získávání obsahu ze zdroje RSS došlo k problému. Zkusíme to znovu později

Leave a Comment