В марте прошлого года алгоритм AlphaGo, созданный принадлежащей Google компанией DeepMind, одержал сенсационную и разгромную победу над одним из сильнейших игроков в го, южнокорейским гроссмейстером Ли Седолем. Пятиматчевый поединок между программой и человеком завершился со счетом 4-1 в пользу AlphaGo.
Взять реванш у AlphaGo может 19-летний Ке Цзе. О том, что именно он может провести поединок с алгоритмом DeepMind, сообщалось еще в июне прошлого года, а теперь стало известно, что матч между Ке Цзе и AlphaGo пройдет в китайском городе Вучжен в конце мая.
Как пишет The Verge, трехматчевый поединок планируется провести в период с 23 по 27 мая в рамках мероприятия Future of Go Summit.
Как и Седоль, Цзе обладает девятым даном. В настоящее время именно Цзе считается лучшим игроком в го в мире - в прошлом году он дважды встречался с Ли Седолем и в обоих случаях праздновал успех. После череды побед, одержанных в 2015 и 2016 годах, Ке Цзе считается новой суперзвездой в мире профессионального го и игроком номер один в Китае. С сентября 2014 года он занимает первое место в неофициальном мировом рейтинге игроков в го, созданном французским экспертом в области компьютерных технологий и создателем программы для игры в го Crazy Stone Реми Куломом. При этом Цзе недавно потерпел поражение в нескольких неофициальных онлайн-играх с AlphaGo, поэтому алгоритм Google можно назвать фаворитом будущего поединка.
Во время Future of Go Summit алгоритм также сразится с командой из пяти профессиональных китайских игроков топового уровня. Наконец, еще один формат предусматривает матч между двумя игроками, для которых AlphaGo станет напарником и будет чередовать свои ходы с каждым из них.
Напомним, что в конце января 2016 года программа AlphaGo встречалась с еще одним игроком мирового уровня - чемпионом Европы по го Фанем Хуэем - и одержала верх в пяти играх из пяти. В январе этого года выяснилось, что обновленная версия AlphaGo тайно играла онлайн и за семь дней выиграла 60 из 60 партий у ведущих игроков мира.
При этом создатели AlphaGo отмечают, что изначально алгоритм не учили играть и выигрывать в го - нейросеть самостоятельно обучалась игре на примере реальных партий, что позволило ей выработать аналог интуитивной игры, как у человека.
В сочетании с этим разработчики применили традиционный метод перебора наилучших вариантов, которые используют слабые го-алгоритмы или программы, специализирующиеся в других играх.
Го - одна из древнейших настольных игр, и до недавних успехов AlphaGo считалось, что компьютер, даже обладающий высокими вычислительными мощностями, не способен играть в го на равных с профессиональным игроком из-за высокого уровня абстракции и невозможности перебора всех доступных вариантов развития событий. Например, точное число допустимых комбинаций на доске для го больше, чем число атомов в наблюдаемой Вселенной.