AlphaGo сыграет в го с чемпионом из Китая Кэ Цзе

в 13:31, , рубрики: AlphaGo, DeepMind, Google, искусственный интеллект, Кэ Цзе, Ли Седоль, логические игры, нейросети

Сможет ли человек победить искусственный интеллект в го на этот раз?

AlphaGo сыграет в го с чемпионом из Китая Кэ Цзе - 1
Будет ли Кэ Цзе выглядеть таким же довольным после игры с компьютером?

В марте этого года один из лучших игроков мира в го Ли Седоль провел несколько игр с AlphaGo, системой компьютерного го. Эта система состоит, грубо говоря, из комбинации метода Монте-Карло и нейросетей политики (policy networks) и ценности (value networks). Для того, чтобы выйти на текущий уровень мастерства, AlphaGo играла в го сотни тысяч раз (речь идет примерно о 160 тысячах партий). Компьютер сражался как с другими компьютерами, так и с людьми с сервера KGS, где уже шла игра с мастерами уровня от шестого до девятого дана. Система самообучалась, причем во многом — благодаря оригинальной системе обучения с подкреплением. Первая сеть политики играла с людьми, вторая — играла с первой, оптимизируя ее. Это делалось для того, чтобы система стремилась выиграть, а не просто предсказывать ходы. И такая система вполне себя оправдала.

Дело в том, что го — это игра с огромным числом возможных позиций камней на стандартной доске. Таких позиций примерно в гугол (10100) раз больше, чем в шахматах. Это даже больше, чем число атомов во всей Вселенной. Именно поэтому го считалась игрой, обучить которой искусственный интеллект очень сложно, если вообще возможно. Но, как видим, вполне возможно. А на первый взгляд все очень просто = на доске 19*19 линий игроки располагают камни двух цветов, и начинают попытки занять камнями своего цвета площадь больше, чем соперник. Надо сказать, что до AlphaGo были и другие программы — но они играли на уровне любителя, а не мастера, тем более, 9 дана. Но AlphaGo удалось победить чемпиона Европы, а также одного из пяти сильнейших игроков мира Ли Седоля.

Надо сказать, что Седоль действительно сильный игрок, который получил первый профессиональный дан в 1996 году, когда ему было всего 13 лет. Ему принадлежит уже 18 различных титулов международного значения. Естественно, видя первые попытки AlphaGo играть с людьми, Седоль решил, что система играет довольно слабо. И он довольно быстро согласился поучаствовать в серии игр с AlphaGo. Изначально Седоль утверждал, что без проблем выиграет у компьютерной системы со счетом 4:1 или даже 5:0. Но ситуация вышла из-под его контроля, выигрывать начал как раз компьютер. По итогам всех пяти игр победителем вышла система AlphaGo.

Игра 1

Чёрные: Ли Седоль
Белые: AlphaGo
Результат: Ли Седоль признал поражение
Ходов: 186

Игра 2

Чёрные: AlphaGo
Белые: Ли Седоль
Результат: Ли Седоль признал поражение
Ходов: 211

Игра 3

Чёрные: Ли Седоль
Белые: AlphaGo
Результат: Ли Седоль признал поражение
Ходов: 176

Игра 4

Чёрные: AlphaGo
Белые: Ли Седоль
Результат: AlphaGo признала поражение
Ходов: 180

Игра 5

Чёрные: Ли Седоль
Белые: AlphaGo
Результат: Ли Седоль признал поражение
Ходов: 280

Что теперь?

Таким образом, Ли Седоль выиграл только один раз. После серии побед AlphaGO получила почетный девятый профессиональный дан от «Корейской ассоциации падук». И сейчас компьютерный игрок высшего уровня может сыграть с китайским чемпионом, мастером го девятого дана Ке Цзе. Он, к слову, несколько раз победил Ли Седоля. Ке Цзе — гений в мире го, и он утверждает, что вероятность его выигрыша у AlphaGo составляет около 60%. Вероятно, Цзе знает, что говорит. Судите сами.

Он начал учиться играть в го в возрасте 5 лет, его учителем был Чжоу Цзунцян (周宗强). В 2007 впервые выиграл в Национальном чемпионате. В 2008 году получил разряд 1 профессионального дана, а в 2015 — 9 дан. В январе 2015 завоевал свой первый международный титул чемпиона мира во втором Bailing Cup, победив Цю Цзюнь. С этой победой Кэ Цзе стал самым молодым действующим чемпионом мира.

В декабре 2015 разгромил Ши Юэ (Shi Yue) и стал победителем 20-го кубка Samsung. Таким образом, он является обладателем двух крупных международных титулов, полученных за один год, впервые с 2011 года, когда аналогичный результат показал Ли Седоль.

Третий международный титул Кэ Цзе получил в январе 2016 победой во 2-ом Meng Baihe Cup, взяв верх над прославленным южно-корейским игроком в го Ли Седолем. Хотя разрыв по очкам у соперников был минимальный, и при использовании другой системы подсчета очков выиграл бы Ли. Этот титул делает его четвёртым китайским профессиональным игроком в го, выигравшим три международных титула, наряду с Гу Ли, Кун Цзе, Чан Хао. В марте 2016 он еще раз встретился с Ли на 17-ом Nongshim Cup и также выиграл у него со счетом 7-2.

AlphaGo сыграет в го с чемпионом из Китая Кэ Цзе - 2

Цзе собирается сыграть с AlphaGo в октябре этого года, в Китае, провинция Хайнань. Соответствующая информация появилась в официальном фан-клубе Цзе в китайском аналоге Twitter, Sina Weibo.

Интересно, что сразу после игры с Седолем AlphaGo набрала 3533 очков, что позволило системе занять четвертое место в общемировом рейтинге игроков го. С тех пор компьютерная система поднялась еще выше, заняв второе место. Первое место сейчас занимает Кэ Цзе. Если компьютер выиграет — чемпионом мира станет машина. Если до матча с Седолем специалисты спорили в плане того, если у машины шанс победить человека, то теперь можно не спорить. Вероятность победы компьютера довольно велика.

Текущий рейтинг мастеров го с 1 по 25 место

Rank Name ♂♀ Flag Elo
1 Ke Jie cn 3625
2 Google DeepMind AlphaGo gb 3605
3 Park Junghwan kr 3586
4 Lee Sedol kr 3545
5 Shi Yue cn 3529
6 Mi Yuting cn 3526
7 Iyama Yuta jp 3523
8 Park Yeonghun kr 3507
9 Lian Xiao cn 3505
10 Tuo Jiaxi cn 3502
11 Kim Jiseok kr 3502
12 Gu Zihao cn 3488
13 Chen Yaoye cn 3482
14 Zhou Ruiyang cn 3477
15 Wang Xi cn 3468
16 Kang Dongyun kr 3467
17 Tang Weixing cn 3458
18 Li Qincheng cn 3457
19 Jiang Weijie cn 3455
20 Huang Yunsong cn 3454
21 Shin Jinseo kr 3448
22 Gu Li cn 3445
23 Peng Liyao cn 3444
24 Hong Seongji kr 3439
25 Lee Donghoon kr 3437

Автор: marks

Источник

* - обязательные к заполнению поля


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js