AlphaGo – ważny krok w nauce

GO -starochińska gra planszowa, według starych zapisów wymyslona przez cesarza Yao (2357-2255 p.n.e.), bardzo popularna również w Korei, Japoni, a ostatnio na całym świecie.

Zasady tej gry są bardzo proste:

  • Grę rozgrywa dwóch graczy na kwadratowej planszy przeciętej 19 liniami poziomymi i 19 liniami pionowymi tworzącymi 361 przecięć (skrzyżowań). Niekiedy – zwłaszcza w przypadku graczy początkujących – gra się także na planszach 13x13, a nawet tylko 9x9.
  • Gracze kładą na przemian czarne i białe kamienie na przecięciu linii.
  • Grę rozpoczyna gracz grający kamieniami czarnymi.
  • Celem gry jest otoczenie własnymi kamieniami, na pustej początkowo planszy, terytorium większego niż terytorium przeciwnika.
  • Kamieni raz postawionych na planszy nie przesuwa się, mogą natomiast zostać zbite przez przeciwnika.

Mimo prostoty reguł umożliwiającej naukę gry nawet małym dzieciom, GO jest grą bardzo trudną, przynajmniej dla komputerów – najlepsze osiągają siłę średniej klasy amatora. Spwodowane jest to złożonością możliwych kombinacji. Otóż jest ich:

1.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000 kombinacji.. Tak jedynka i 171 zer.

Wiele osób, firm zainspirowało do budowania sztucznej inteliegncji, czyli systemów, które potrafiłyby wygrać z mistrzem. Wśród takich firm znalazła się firma google z projektem AlphaGo.

Otóż właśnie kilka dni temu odbył się pojedynek człowieka - mistrza gry GO - Leo Sedol z tym rozwiązaniem i PRZEGRAŁ ON z systemem AlhaGO. I torezultat tych gier był 3:0 dla AlphaGO. Była to ostatnia gra, w której przewagę mieli ludzie.

alphago

Dlaczego o tym w tym miejscu?

Otóż z punktu widzenia zaawansowanej analityki, a dokładnie nauki tym zajmującej się jest to tak samo przełomowa rzecz jak około 20 lat temu przegrana Garrego Kasprowa z DeepBlue w szachy. AlphaGo został opracowany przez Google DeepMind przy użyciu metod uczenia maszynowego, uczenia nadzorowanego, uczenia ze wzmocnieniem, sztucznych sieci neuronowych (ang.: deep learning), statystycznych metod przszukiwania w tym metody Monte Carlo.

Złośliwi mówią, że zostało miejsce dla człowieka, bo w czasie rozgrywek to właśnie człowiek na podstawie komend komputera ustawiał kamienie na planszy.

Widząc takie osiągnięcie warto się zastanowić, iż takie potężne algorytmy łatwo w tych czasach wykorzystać do budowania przewagi rynkowej naszej organizacji, optymalizacji procesów, czy mechanizmów wspierających podejmowanie decyzji.

 

 

Comments are closed.