Google AlphaGo VS Lee Sedol – Round 1, FIGHT!

0

Da stanotte Google, nel Four Seasons Hotel di Seoul, metterà alla prova in una sfida di 5 giorni il frutto di anni di ricerca della sua divisione di ricerca sull’Intelligenza Artificiale DeepMind: il software AlphaGo.

Come può forse suggerire il nome, il campo di battaglia su cui AlphaGo si confronterà con un umano è il “goban“, la scacchiera del gioco del Go, proveniente da una millenaria tradizione asiatica. L’avversario che dovrà sfidare è Lee SedolIl giovane sudcoreano, ha già vinto 18 competizioni internazionali ed è considerato essere il secondo miglior giocatore di Go al mondo, dopo il connazionale Lee Chang-Ho.

Per AlphaGo è la prova del fuoco dopo la prima vittoria ottenuta nel Novembre 2015 contro il campione europeo uscente Fan Hui. L’eccitazione per l’evento è tale da far trasmettere a Google la diretta dell’incontro sul canale Youtube di DeepMind. Eppure era già successo nel 1997 che un’ intelligenza artificiale avesse un’importante vittoria sull’uomo, quando DeepBlue, il supercomputer sviluppato dalla IBM, sconfisse in una sfida a scacchi il campione mondiale Kasparov.

Ma allora cosa c’è di diverso stavolta?

Il gioco del Go è apparentemente molto semplice. I due giocatori a turno posizionano pietre nere e bianche nella scacchiera e cercano di conquistare nuove porzioni della scacchiera o di catturare le pedine dell’avversario circondando l’area. Rispetto al gioco degli scacchi le regole sembrano molto più semplici, eppure il gioco nasconde un’insidia per un’intelligenza artificiale tale da renderlo ancora un ostacolo quasi insormontabile. Bastano pochi numeri e il paragone con il gioco degli scacchi per dare un’idea del motivo: all’inizio di una partita a scacchi sia il bianco che il nero possono fare 20 mosse, e dopo un turno sono 400 le possibili disposizioni della tastiera. nel gioco del Go, dove la scacchiera è fatta da 361 caselle e il primo giocatore può posizionare la pedina ovunque, dopo un solo turno sono già 129960 le possibili disposizioni. Persino le strategie di “brute force” che può applicare una macchina, esplorando tutte le possibili soluzioni, si rivelano inapplicabili a causa dell’enorme complessità computazionale e per questo, fino ad ora, nessun computer era riuscito a competere con un essere umano in questo gioco.

In cosa è diverso quindi AlphaGo rispetto ai precedenti tentativi? Oltre che della canonica strategia di esplorazione delle possibili soluzioni, AlphaGo è dotato di due livelli di reti neurali che cercano di prevedere la prossima mossa dell’avversario e il possibile vincitore della partita. Attualmente AlphaGo riesce a prevedere le mosse con un tasso di successo del 57%. Tuttavia l’obiettivo di DeepMind non è semplicemente quello di indovinare le mosse dei campioni ed imitarle, quanto quello di superarli. Per fare questo, il team di ricerca di ha implementato un ulteriore meccanismo di apprendimento automatico grazie al quale AlphaGo ha appreso le strategie del gioco studiando dapprima le partite dei campioni per poi far pratica contro sé stesso.

Quale modo migliore per DeepMind per verificare la riuscita dell’esperimento se non far confrontare AlphaGo con uno dei migliori giocatori di Go al mondo? Le aspettative su questa sfida sono quindi altissime, e tutti quanti potranno seguirla in live streaming fino alla partita conclusiva del 15 marzo, con il commento in più lingue fatto da giocatori di Go esperti.

Qui il LINK al live stream!

 

CURIOSITÀ https://xkcd.com/1002/

FONTI https://googleblog.blogspot.it/2016/01/alphago-machine-learning-game-go.html http://www.wired.com/2014/05/the-world-of-computer-go/ http://googleresearch.blogspot.it/2016/01/alphago-mastering-ancient-game-of-go.html https://deepmind.com/alpha-go

Share.

About Author

Leave A Reply