AlphaGo batte il numero uno al mondo Ke Jie

Dopo la netta vittoria per 4-1 su Lee Se-dol, l'IA di DeepMind esce a testa alta anche dal primo confronto con il numero uno al mondo della specialità.
Dopo la netta vittoria per 4-1 su Lee Se-dol, l'IA di DeepMind esce a testa alta anche dal primo confronto con il numero uno al mondo della specialità.

Rifilare una sonora sconfitta a uno dei migliori giocatori al mondo non è stato sufficiente: DeepMind ha deciso di mettere alla prova le abilità del suo sistema di intelligenza artificiale AlphaGo lanciando la sfida al maggior esponente della disciplina: il 19enne cinese Ke Jie. Il primo dei tre match in programma si è concluso con una nuova vittoria dell’IA, che ormai sembra quasi imbattibile.

La partita, disputata su un goban di dimensioni standard (19×19) è terminata con il minor scarto possibile, solo mezzo punto, il che testimonia quanto il confronto sia rimasto combattuto fino all’ultima mossa. A rendere l’esperimento ancor più interessante è il fatto che AlphaGo, a differenza di quanto solitamente fa un giocatore in carne e ossa, sembra del tutto disinteressarsi del punteggio: il suo comportamento è dettato solo ed esclusivamente dalla volontà di seguire la strategia che offre la maggiore percentuale possibile di probabilità di giungere alla vittoria finale, senza lasciarsi minimamente influenzare dallo stile del rivale. Una tattica imprevedibile, che secondo gli abituali giocatori di Go sta progressivamente cambiando anche l’approccio dei più esperti alle partite.

La sfida va in scena in occasione dell’evento Future of Go Summit organizzato da Google nella città di Wuzhen, in Cina. Il secondo match è previsto per questa sera, mentre la finale è programmata per la giornata di domenica. Questo il commento di Demis Hassabis, CEO e co-fondatore di DeepMind.

Penso sia stata una partita magnifica. Profondo rispetto nei confronti di Ke Jie per aver giocato un match di così alto livello spingendo AlphaGo ai suoi limiti.

Il progetto AlphaGo è stato avviato nel 2014 con la finalità di studiare quanto una rete neurale associata a tecniche di apprendimento approfondito (machine learning) potesse risultare competitiva nel confronto con un essere umano.

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