Суперновость / Разное
Бывший чемпион мира по го Ли Седоль объявил об уходе из профессиональной игры. Об этом сообщает The Guardian.
Седоль заявил, что искусственный интеллект победить невозможно. «Даже если я стану номером один в мире, остается нечто, что я не смогу обыграть» - посчитал он.
В 2016 году Седоль проиграл программе AlphaGo четыре матча из пяти и до сих пор остается единственным человеком, который выиграл у алгоритма.
Логическая настольная игра го возникла в Древнем Китае и считается наиболее сложной для искусственного интеллекта из-за большого размера доски и трудностей в прогнозировании ходов.
В игре участвуют двое: один получает черные камни, другой - белые. Цель соперников - отгородить на игровой доске камнями своего цвета большую территорию, чем противник. Самые лучшие программы пока доходили лишь до уровня игроков-любителей.
Программу AlphaGo разработала принадлежащая Google компания DeepMind. Она использует так называемые сети значений для оценки положения фигур на доске и сети правил для выбора ходов. Эти нейронные сети обучаются игре, анализируя известные партии, а также путем проб и ошибок, играя в одиночку.
Машина победила чемпиона мира
09:10 | 29 ноября 2019
Седоль заявил, что искусственный интеллект победить невозможно. «Даже если я стану номером один в мире, остается нечто, что я не смогу обыграть» - посчитал он.
В 2016 году Седоль проиграл программе AlphaGo четыре матча из пяти и до сих пор остается единственным человеком, который выиграл у алгоритма.
Логическая настольная игра го возникла в Древнем Китае и считается наиболее сложной для искусственного интеллекта из-за большого размера доски и трудностей в прогнозировании ходов.
В игре участвуют двое: один получает черные камни, другой - белые. Цель соперников - отгородить на игровой доске камнями своего цвета большую территорию, чем противник. Самые лучшие программы пока доходили лишь до уровня игроков-любителей.
Программу AlphaGo разработала принадлежащая Google компания DeepMind. Она использует так называемые сети значений для оценки положения фигур на доске и сети правил для выбора ходов. Эти нейронные сети обучаются игре, анализируя известные партии, а также путем проб и ошибок, играя в одиночку.
0
0
1 379
0