Dopo aver vinto un tre-gioco della partita contro la Cinese maestro Ke Jie in quello che è considerato il più esigente, il gioco di strategia di Google di gioco AI AlphaGo si è ritirato.
Con nulla da dimostrare, AlphaGo gli sviluppatori di Google di proprietà di laboratorio di intelligenza artificiale DeepMind ora di concentrarsi sulla creazione di avanzati algoritmi generali che potrebbero aiutare gli scienziati a scoprire cure per le malattie, ridurre il consumo di energia, e di inventare nuovi materiali.
“Abbiamo in programma di portare la stessa emozione e la comprensione di una vasta gamma di nuovi campi, e cercare di affrontare alcuni dei più importanti e urgenti sfide scientifiche del nostro tempo. Speriamo che la storia di AlphaGo è solo l’inizio”, ha scritto Demis Hassabis, co-fondatore e CEO di DeepMind, e David Silver, ricercatore presso DeepMind, in un post sul blog.
Gli sviluppatori dietro AlphaGo ancora intenzione di pubblicare un documento accademico corso di quest’anno con il dettaglio di costruzione AI ha loro insegnato, e sta lavorando anche su strumento per insegnare gli esseri umani a diventare meglio i giocatori.
Nel Marzo scorso a Seoul, AlphaGo è diventata la prima macchina per battere un top player a 3.000 anni fa, il gioco del Go quando sconfisse maestro coreano Lee Sedol.
AlphaGo allora ha imparato a padroneggiare il gioco essendo “suo maestro”, la riproduzione di milioni di alta formazione a livello di giochi di contro se stessa per migliorare continuamente, secondo DeepMind.
La progressione di AlphaGo ha mostrato come l’IA non può sostituire solo le capacità umane, ma anche avanzare loro, DeepMind ha detto.
I giocatori professionali tra cui Shi Yue Zhou Ruiyang ammesso che ha cambiato il modo di giocare dopo aver visto AlphaGo.
Jie, che ha perso per l’IA, ha aperto la prima partita la scorsa settimana in Cina, con un’insolita strategia chiamata “3-3 punto invasione” che AlphaGo utilizzato più volte durante il 60 partite ha vinto a gennaio, sotto il moniker di Magister.
“Grazie a AlphaGo creativo e intrigante rivelazioni, i giocatori di tutti i livelli sono stati di ispirazione per sperimentare nuove mosse e le strategie di loro, spesso ri-valutare secoli di ereditato la conoscenza del processo,” DeepMind software engineer Lucas Baker e professionali giocatore Fan Hui ha scritto in un post sul blog.
DeepMind ha fatto 10 partite che AlphaGo giocato contro di sé, mentre si trattava di training disponibile a guardare online, con un ulteriore 40 per essere caricati al più presto.