Het is meer dan 2500 jaar oud en de regels zijn bedrieglijk eenvoudig, maar Go is een ongelooflijk complex spel. De regels zijn eenvoudiger dan die van het schaakspel, maar een speler heeft meestal een veel meer ruime keuze aan moves. Het spel wordt gespeeld met witte en zwarte stenen en het doel is om grondgebied, alsook stukken van je tegenstander vast te leggen. Stones kunnen worden opgevangen door hen omringen, maar de controle van de raad van bestuur is een veel ingewikkelder kwestie die is de reden waarom een ??echte concurrerende AI nogal moeilijk te maken is. In een historische overwinning tegen de Europees kampioen in oktober werd bewezen dat de inspanningen van de DeepMind team en vervolgens Google’s inspanningen op het AlphaGo project succes in wat er was onmogelijk gedacht sinds de vroege jaren van de informatica hadden gevonden.
Door eerst de patronen herhaald in verschillende spellen bestuderen, zal AlphaGo verschillende versies van zichzelf miljoenen keren spelen tijdens één spel en leren stapsgewijs. Het leren van haar fouten maakt de AI echt opmerkelijk en wat leidde de ontwikkelaars om hun maanden van verbeteringen te nemen, omdat het verslaan van de Europees kampioen, naar het volgende level. Met ingang van vandaag, heeft AlphaGo zijn tweede overwinning tegen wereldkampioen Go meester Lee Sedol bevestigd in een 5-game wedstrijd ter waarde van 1 miljoen dollar. De spellen worden met een 2 uur in te stellen termijn voor elke speler, gevolgd door drie 60 seconden overuren perioden evenals de standaard Chinese regelset wordt gespeeld.
De omvang van deze prestatie opent vele deuren voor geavanceerde functionaliteit van kunstmatige intelligentie. De opkomende waarheid is dat machines kunnen echte wereld taken leren op vrijwel dezelfde manier waarop ze leren om te zetten in een spel te maken. Dit opent nieuwe wegen van het wetenschappelijk onderzoek, terwijl het verhogen van bestaande industrieën waar de machines kunnen leren om veelbelovende gebieden van onderzoek mensen te identificeren en te helpen in de goede richting. Of het nu velden met een pure overbelasting van gegevens hoeft te worden gezeefd door zoals biologie of beveiliging, of meer subjectieve gebieden zoals kunst en taal. Zoals vermeld vele malen in AlphaGo’s 7 wedstrijden tot nu toe, ongeacht welke speler wint, is een overwinning voor de mensheid.
Game 3 tussen Lee Sedol en AlphaGo is ingesteld op plaats vanavond, 11 maart nemen, om 8:00 PST Watch Here
Source: Deep Mind
Door eerst de patronen herhaald in verschillende spellen bestuderen, zal AlphaGo verschillende versies van zichzelf miljoenen keren spelen tijdens één spel en leren stapsgewijs. Het leren van haar fouten maakt de AI echt opmerkelijk en wat leidde de ontwikkelaars om hun maanden van verbeteringen te nemen, omdat het verslaan van de Europees kampioen, naar het volgende level. Met ingang van vandaag, heeft AlphaGo zijn tweede overwinning tegen wereldkampioen Go meester Lee Sedol bevestigd in een 5-game wedstrijd ter waarde van 1 miljoen dollar. De spellen worden met een 2 uur in te stellen termijn voor elke speler, gevolgd door drie 60 seconden overuren perioden evenals de standaard Chinese regelset wordt gespeeld.
De omvang van deze prestatie opent vele deuren voor geavanceerde functionaliteit van kunstmatige intelligentie. De opkomende waarheid is dat machines kunnen echte wereld taken leren op vrijwel dezelfde manier waarop ze leren om te zetten in een spel te maken. Dit opent nieuwe wegen van het wetenschappelijk onderzoek, terwijl het verhogen van bestaande industrieën waar de machines kunnen leren om veelbelovende gebieden van onderzoek mensen te identificeren en te helpen in de goede richting. Of het nu velden met een pure overbelasting van gegevens hoeft te worden gezeefd door zoals biologie of beveiliging, of meer subjectieve gebieden zoals kunst en taal. Zoals vermeld vele malen in AlphaGo’s 7 wedstrijden tot nu toe, ongeacht welke speler wint, is een overwinning voor de mensheid.
Game 3 tussen Lee Sedol en AlphaGo is ingesteld op plaats vanavond, 11 maart nemen, om 8:00 PST Watch Here
Source: Deep Mind