Game Thần Chắn có gì thu hút khán giả?

AlphaGo đấu với Lee Sedol, còn được gọi là Google DeepMind Challenge Match, là một trận đấu cờ vây năm ván giữa kỳ thủ cờ vây hàng đầu Lee Sedol và AlphaGo, một chương trình cờ vây trên máy tính do Google DeepMind phát triển, diễn ra tại Seoul, Hàn Quốc từ ngày 9 đến ngày 15 tháng 3 . AlphaGo thắng tất cả trừ ván thứ tư; . Trận đấu được so sánh với trận đấu cờ vua lịch sử giữa Deep Blue và Garry Kasparov năm 1997

Người chiến thắng trong trận đấu dự kiến ​​​​sẽ giành được 1 triệu đô la. Kể từ khi AlphaGo giành chiến thắng, Google DeepMind tuyên bố rằng giải thưởng sẽ được quyên góp cho các tổ chức từ thiện, bao gồm cả UNICEF và các tổ chức cờ vây. Lee đã nhận được 170.000 đô la (150.000 đô la khi tham gia năm trò chơi và thêm 20.000 đô la khi thắng một trò chơi)

Sau trận đấu, Hiệp hội cờ vây Hàn Quốc đã trao cho AlphaGo danh hiệu đại kiện tướng cờ vây cao nhất - "9 đẳng danh dự". Nó được trao để ghi nhận "những nỗ lực chân thành" của AlphaGo trong việc thành thạo cờ vây. Trận đấu này đã được Science chọn là một trong những giải nhì của Đột phá của năm vào ngày 22 tháng 12 năm 2016

Bối cảnh[sửa]

Thử thách khó khăn trong trí tuệ nhân tạo[sửa | sửa mã nguồn]

Cờ vây là một trò chơi cờ phức tạp đòi hỏi trực giác, tư duy sáng tạo và chiến lược. Nó từ lâu đã được coi là một thách thức khó khăn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và khó giải hơn đáng kể so với cờ vua. Nhiều người trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo coi cờ vây yêu cầu nhiều yếu tố bắt chước suy nghĩ của con người hơn cờ vua. nhà toán học tôi. J. Tốt viết năm 1965

Đi trên một máy tính? . Các nguyên tắc định tính và bí ẩn hơn trong cờ vua và phụ thuộc nhiều hơn vào phán đoán. Vì vậy, tôi nghĩ lập trình máy tính để chơi một ván cờ vây hợp lý sẽ còn khó hơn cờ vua

Trước năm 2015, các chương trình cờ vây tốt nhất chỉ đạt được mức. Trên bàn cờ nhỏ 9×9, máy tính hoạt động tốt hơn và một số chương trình đã giành được một phần nhỏ trong các trò chơi 9×9 của họ trước những người chơi chuyên nghiệp. Trước AlphaGo, một số nhà nghiên cứu đã tuyên bố rằng máy tính sẽ không bao giờ đánh bại con người hàng đầu trong môn cờ vây. Elon Musk, một nhà đầu tư ban đầu của Deepmind, cho biết vào năm 2016 rằng các chuyên gia trong lĩnh vực này cho rằng AI phải mất 10 năm nữa mới giành được chiến thắng trước một kỳ thủ cờ vây chuyên nghiệp hàng đầu

Trận đấu AlphaGo với Lee Sedol được so sánh với trận đấu cờ năm 1997 khi Garry Kasparov thua máy tính Deep Blue của IBM. Thất bại của Kasparov trước Deep Blue được coi là thời điểm máy tính trở nên giỏi cờ vua hơn con người

AlphaGo khác biệt đáng kể so với những nỗ lực AI trước đây. Thay vì sử dụng các thuật toán xác suất được mã hóa cứng bởi các lập trình viên con người, AlphaGo sử dụng các mạng thần kinh để ước tính xác suất chiến thắng của nó. AlphaGo truy cập và phân tích toàn bộ thư viện cờ vây trực tuyến; . Sau khi thiết lập, AlphaGo độc lập với nhóm nhà phát triển và đánh giá con đường tốt nhất để giải cờ vây (i. e. chiến thắng trò chơi). Bằng cách sử dụng mạng lưới thần kinh và tìm kiếm cây Monte Carlo, AlphaGo tính toán số lượng khổng lồ các xác suất có thể và không thể xảy ra trong tương lai[cần dẫn nguồn]

Kết quả nghiên cứu liên quan đang được áp dụng cho các lĩnh vực như khoa học nhận thức, nhận dạng mẫu và học máy. 150

Trận đấu với Fan Hui[sửa | sửa mã nguồn]

Fan Hui đấu với AlphaGo – Ván 5

AlphaGo đã đánh bại nhà vô địch châu Âu Fan Hui, 2 đẳng chuyên nghiệp, 5–0 vào tháng 10 năm 2015, lần đầu tiên AI đánh bại một kỳ thủ chuyên nghiệp là con người trong trò chơi trên bàn cờ cỡ lớn mà không có điểm chấp. Một số nhà bình luận nhấn mạnh khoảng cách giữa Fan và Lee, người được xếp hạng 9 dan chuyên nghiệp. Các chương trình máy tính Zen và Crazy Stone trước đây đã đánh bại các kỳ thủ hạng 9 đẳng chuyên nghiệp với tỷ lệ chấp 4 hoặc 5 viên đá. Chuyên gia AI người Canada Jonathan Schaeffer, bình luận sau trận thắng Fan, đã so sánh AlphaGo với một "thần đồng nhí" thiếu kinh nghiệm và cho rằng, "thành tích thực sự sẽ đến khi chương trình đóng vai một kỳ thủ ở đẳng cấp hàng đầu thực sự. " Sau đó anh ấy tin rằng Lee sẽ thắng trận đấu vào tháng 3 năm 2016. Hajin Lee, một kỳ thủ cờ vây chuyên nghiệp và là tổng thư ký của Liên đoàn cờ vây quốc tế, nhận xét rằng cô ấy "rất phấn khích" trước viễn cảnh AI thách đấu Lee và nghĩ rằng hai kỳ thủ có cơ hội chiến thắng ngang nhau.

Sau trận đấu với AlphaGo, Fan Hui lưu ý rằng trò chơi đã dạy anh ấy trở thành một kỳ thủ giỏi hơn và nhìn thấy những điều mà trước đây anh ấy chưa từng thấy. Đến tháng 3 năm 2016, Wired báo cáo rằng thứ hạng của anh ấy đã tăng từ 633 trên thế giới lên khoảng 300.

Chuẩn bị[sửa]

Các chuyên gia cờ vây đã tìm ra lỗi trong ván cờ của AlphaGo với Fan, đặc biệt liên quan đến sự thiếu nhận thức của toàn bộ bàn cờ. Trước trận đấu với Lee, không biết chương trình đã cải thiện trò chơi của mình bao nhiêu kể từ trận đấu tháng 10. Bộ dữ liệu đào tạo ban đầu của AlphaGo bắt đầu với các ván đấu của những kỳ thủ nghiệp dư giỏi từ các máy chủ cờ vây trên internet, sau đó AlphaGo được đào tạo bằng cách thi đấu với chính nó trong hàng chục triệu ván cờ

Người chơi[sửa]

AlphaGo[sửa mã nguồn]

AlphaGo là một chương trình máy tính được phát triển bởi Google DeepMind để chơi trò chơi cờ vây. Thuật toán của AlphaGo sử dụng kết hợp các kỹ thuật tìm kiếm trên cây và máy học, kết hợp với đào tạo mở rộng, cả từ trò chơi của con người và máy tính. Các mạng thần kinh của hệ thống ban đầu được khởi động từ kinh nghiệm chơi trò chơi của con người. Ban đầu, AlphaGo được đào tạo để bắt chước cách chơi của con người bằng cách cố gắng khớp nước đi của những kỳ thủ lão luyện từ các ván cờ lịch sử được ghi lại, sử dụng cơ sở dữ liệu KGS Go Server gồm khoảng 30 triệu nước đi từ 160.000 ván của kỳ thủ KGS 6 đến 9 dan. Khi nó đã đạt đến một mức độ thành thạo nhất định, nó sẽ được huấn luyện thêm bằng cách chơi một số lượng lớn trò chơi với các trường hợp khác của chính nó, sử dụng phương pháp học tăng cường để cải thiện cách chơi của nó. Hệ thống không sử dụng "cơ sở dữ liệu" các nước đi để chơi. Là một trong những người tạo ra AlphaGo đã giải thích

Mặc dù chúng tôi đã lập trình cho chiếc máy này để chơi, nhưng chúng tôi không biết nó sẽ thực hiện những nước đi nào. Di chuyển của nó là một hiện tượng mới nổi từ đào tạo. Chúng tôi chỉ tạo tập dữ liệu và thuật toán đào tạo. Nhưng những nước đi mà nó nghĩ ra nằm ngoài tầm tay của chúng ta—và tốt hơn nhiều so với những gì chúng ta, với tư cách là những người chơi cờ vây, có thể nghĩ ra

Trong trận đấu với Lee, AlphaGo đã sử dụng sức mạnh tính toán tương tự như trong trận đấu với Fan Hui, nơi nó sử dụng 1.202 CPU và 176 GPU. The Economist báo cáo rằng nó đã sử dụng 1.920 CPU và 280 GPU. Google cũng đã tuyên bố rằng các đơn vị xử lý tensor độc quyền của họ đã được sử dụng trong trận đấu với Lee Sedol

Lee Sedol[sửa | sửa mã nguồn]

Lee Sedol là một kỳ thủ cờ vây chuyên nghiệp hạng 9 dan và là một trong những kỳ thủ mạnh nhất trong lịch sử cờ vây. Anh bắt đầu sự nghiệp của mình vào năm 1996 (thăng hạng dan chuyên nghiệp khi mới 12 tuổi), giành được 18 danh hiệu quốc tế kể từ đó. Anh là "anh hùng dân tộc" tại quê hương Hàn Quốc, được biết đến với lối chơi độc lạ và sáng tạo. Lee Sedol ban đầu dự đoán anh sẽ đánh bại AlphaGo một cách "long trời lở đất". Vài tuần trước trận đấu, anh ấy đã giành được danh hiệu Myungin của Hàn Quốc, một chức vô địch lớn

Trận đấu là một trận đấu năm ván với một triệu đô la Mỹ là giải thưởng lớn, sử dụng với 7. komi 5 điểm. Đối với mỗi trò chơi, có giới hạn thời gian quy định là hai giờ cho mỗi người chơi, sau đó là ba khoảng thời gian bù giờ 60 giây. Mỗi trò chơi bắt đầu lúc 13. 00 KST (04. 00 giờ GMT)

Trận đấu diễn ra tại khách sạn Four Seasons ở Seoul, Hàn Quốc vào tháng 3 năm 2016 và được truyền hình trực tiếp kèm theo bình luận; . Aja Huang, một thành viên nhóm DeepMind và là kỳ thủ cờ vây 6 đẳng nghiệp dư, đã đặt đá lên bàn cờ vây cho AlphaGo, chạy qua Google Cloud Platform với máy chủ đặt tại Hoa Kỳ

Tóm tắt[sửa]

GameDateBlackWhiteResultMoves19 Tháng Ba 2016Lee SedolAlphaGoLee Sedol từ chức186 Ván 1210 Tháng Ba 2016AlphaGoLee SedolLee Sedol từ chức211 Ván 2312 Tháng Ba 2016Lee SedolAlphaGoLee Sedol từ chức176 Ván 3413 Tháng Ba 2016AlphaGoLee SedolAlphaGo từ chức180 Ván 4515 Tháng Ba 2016Lee SedolAlphaGo
AlphaGo 4 – 1 Lee Sedol ghi chú 1. Đối với Trò chơi thứ Năm, theo các quy tắc chính thức, người ta dự định rằng việc chỉ định màu sẽ được thực hiện một cách ngẫu nhiên. Tuy nhiên, trong buổi họp báo sau trận đấu thứ tư, Lee đã yêu cầu ". vì tôi đã thắng quân trắng, tôi thực sự hy vọng rằng trong ván thứ năm tôi có thể thắng quân đen vì thắng quân đen có giá trị hơn nhiều. " Hassabis đồng ý cho phép Sedol chơi với quân đen

AlphaGo (trắng) thắng ván đầu tiên. Lee dường như nắm quyền kiểm soát trong phần lớn thời gian của trận đấu, nhưng AlphaGo đã giành được lợi thế trong 20 phút cuối cùng và Lee đã bỏ cuộc. Lee sau đó tuyên bố rằng anh ấy đã mắc một lỗi nghiêm trọng ở đầu trận đấu; . David Ormerod, bình luận về ván cờ tại Go Game Guru, mô tả quân cờ thứ bảy của Lee là "một nước đi kỳ lạ để kiểm tra sức mạnh của AlphaGo trong khai cuộc", mô tả nước đi đó là một sai lầm và phản ứng của AlphaGo là "chính xác và hiệu quả". Ông mô tả thế cờ của AlphaGo là thuận lợi trong phần đầu của ván cờ, cho rằng Lee bắt đầu quay lại với nước đi 81, trước khi thực hiện các nước đi "đáng ngờ" ở 119 và 123, tiếp theo là nước đi "thua cuộc" ở 129. Kỳ thủ cờ vây chuyên nghiệp Cho Hanseung nhận xét rằng ván đấu của AlphaGo đã tiến bộ rất nhiều so với khi đánh bại Fan Hui vào tháng 10 năm 2015. Michael Redmond mô tả trò chơi trên máy tính hung hăng hơn là chống lại Fan

Theo đại kiện tướng cờ vây 9 đẳng Kim Seong-ryong, Lee dường như choáng váng trước lối chơi mạnh mẽ của AlphaGo ở viên đá thứ 102. Sau khi xem AlphaGo thực hiện nước đi thứ 102 của trò chơi, Lee đã cân nhắc các lựa chọn của mình trong hơn 10 phút

AlphaGo (đen) thắng ván thứ hai. Lee sau đó tuyên bố rằng "AlphaGo đã chơi một ván cờ gần như hoàn hảo", "ngay từ đầu ván cờ, tôi đã không cảm thấy mình đang dẫn trước ở điểm nào". Một trong những người tạo ra AlphaGo, Demis Hassabis, nói rằng hệ thống này tự tin sẽ giành chiến thắng từ thời điểm giữa chừng của trò chơi, mặc dù các nhà bình luận chuyên nghiệp không thể biết được kỳ thủ nào đang dẫn trước.

Michael Redmond () lưu ý rằng nước thứ 19 của AlphaGo (nước thứ 37) là "sáng tạo" và "độc nhất vô nhị". Lee đã mất một thời gian dài bất thường để phản ứng với động thái này. An Younggil (8p) gọi nước đi 37 của AlphaGo là "một cú đánh vai hiếm có và hấp dẫn" nhưng nói rằng đòn phản công của Lee là "tinh tế". Ông nói rằng quyền kiểm soát đã được chuyển giao giữa các kỳ thủ nhiều lần trước khi ván cờ kết thúc, và đặc biệt ca ngợi các nước đi 151, 157 và 159 của AlphaGo, gọi chúng là "tuyệt vời"

AlphaGo đã cho thấy những điểm bất thường và nước đi từ một góc nhìn rộng hơn mà những người chơi cờ vây chuyên nghiệp mô tả là thoạt nhìn giống như những sai lầm nhưng lại là một chiến lược có chủ ý khi nhìn nhận lại. Như một trong những người tạo ra hệ thống đã giải thích, AlphaGo không cố gắng tối đa hóa số điểm hoặc tỷ lệ chiến thắng của mình, mà cố gắng tối đa hóa xác suất chiến thắng. Nếu AlphaGo phải chọn giữa một kịch bản trong đó nó sẽ giành được 20 điểm với xác suất 80% và một kịch bản khác trong đó nó sẽ giành được 1 điểm rưỡi với xác suất 99%, thì nó sẽ chọn kịch bản sau, ngay cả khi nó phải từ bỏ số điểm để đạt được . Đặc biệt, nước đi thứ 167 của AlphaGo dường như mang lại cho Lee một cơ hội chiến đấu và được các nhà bình luận cho rằng đó là một sai lầm rõ ràng. Một Younggil đã nói "Vì vậy, khi AlphaGo chơi một nước đi có vẻ chậm chạp, chúng tôi có thể coi đó là một sai lầm, nhưng có lẽ nó nên được xem chính xác hơn như một lời tuyên bố chiến thắng?"

AlphaGo (trắng) thắng ván thứ ba

Sau ván thứ hai, vẫn còn nhiều người chơi nghi ngờ liệu AlphaGo có thực sự là một kỳ thủ mạnh theo nghĩa con người có thể là. Trò chơi thứ ba được mô tả là loại bỏ nghi ngờ đó;

AlphaGo đã chiến thắng thuyết phục đến mức xóa bỏ mọi nghi ngờ về sức mạnh của nó khỏi tâm trí của những kỳ thủ lão luyện. Trên thực tế, nó đã chơi tốt đến mức gần như đáng sợ. Khi buộc AlphaGo phải chịu đựng một cuộc tấn công đơn phương rất khốc liệt, Lee đã bộc lộ sức mạnh mà cho đến nay vẫn chưa bị phát hiện của nó. Lee đã không kiếm được đủ lợi nhuận từ cuộc tấn công của mình. Một trong những bậc thầy vĩ đại nhất của trò chơi trung gian vừa được thể hiện rõ ràng trắng đen

Theo An Younggil (8p) và David Ormerod, trò chơi cho thấy rằng "AlphaGo đơn giản là mạnh hơn bất kỳ kỳ thủ cờ vây nào được biết đến của con người. " AlphaGo được cho là có khả năng điều hướng các tình huống phức tạp được gọi là cờ vây không xuất hiện trong hai trận đấu trước đó. An và Ormerod coi nước đi 148 là đặc biệt đáng chú ý. ở giữa một cuộc giao tranh cờ vây phức tạp, AlphaGo thể hiện đủ "sự tự tin" rằng nó đang thắng cuộc chiến để chơi một nước đi lớn ở nơi khác

Lee, đi quân đen, khai cuộc với đội hình Cao của Trung Quốc và tạo ra một vùng ảnh hưởng rộng lớn của quân đen, mà AlphaGo đã xâm chiếm ở nước đi 12. Điều này yêu cầu chương trình phải bảo vệ một nhóm yếu, điều mà nó đã thực hiện thành công. An Younggil mô tả nước đi 31 của Lee có thể là "nước thua cuộc" và Andy Jackson của Hiệp hội cờ vây Hoa Kỳ cho rằng kết quả đã được quyết định bởi nước đi 35. AlphaGo đã giành quyền kiểm soát ván cờ ở nước thứ 48, và buộc Lee phải vào thế phòng thủ. Lee phản công ở nước đi 77/79, nhưng phản ứng của AlphaGo đã hiệu quả và nước đi 90 của nó đã thành công trong việc đơn giản hóa thế cờ. Sau đó, nó đã giành được một khu vực kiểm soát rộng lớn ở cuối bàn cờ, củng cố vị trí của nó với các nước đi từ 102 đến 112 được An mô tả là "tinh vi". Lee tấn công lại ở nước đi 115 và 125, nhưng phản ứng của AlphaGo lại hiệu quả. Lee cuối cùng đã cố gắng thực hiện một cú ko phức tạp từ nước đi 131 mà không buộc chương trình gặp lỗi, và anh ấy đã từ chức ở nước đi 176

Di chuyển 100–176 (122 tại 113,
154 lúc , 163 lúc 145, 164 lúc 151,
166 và 171 tại 160, 169 tại 145, 175 tại )

Lee (trắng) thắng ván thứ tư. Lee đã chọn chơi một loại chiến lược cực đoan, được gọi là amashi, để đáp lại sở thích rõ ràng của AlphaGo đối với Souba Go (cố gắng giành chiến thắng bằng nhiều lợi ích nhỏ khi có cơ hội), chiếm lãnh thổ ở vành đai hơn là trung tâm. Bằng cách làm như vậy, mục đích rõ ràng của anh ta là tạo ra một tình huống kiểu "được ăn cả ngã về không" - một điểm yếu có thể xảy ra đối với một đối thủ mạnh về các kiểu chơi đàm phán, và một điểm yếu có thể khiến khả năng quyết định các lợi thế mong manh của AlphaGo phần lớn không còn phù hợp.

11 nước đi đầu giống hệt ván thứ hai, khi Lee cũng cầm quân trắng. Ở đầu ván đấu, Lee tập trung vào việc chiếm lãnh thổ ở các góc và rìa bàn cờ, cho phép AlphaGo giành được ảnh hưởng ở các đầu và trung tâm. Lee sau đó xâm chiếm vùng ảnh hưởng của AlphaGo ở nước đi đầu với nước đi từ 40 đến 48, theo chiến lược amashi. AlphaGo đáp trả bằng một đòn đánh vào vai ở nước đi 47, sau đó hy sinh bốn quân cờ ở nơi khác, và giành thế chủ động ở nước đi 47 đến 53 và 69. Lee đã thử nghiệm AlphaGo với các nước đi từ 72 đến 76 mà không gây ra lỗi nào, và đến thời điểm này trong ván đấu, các nhà bình luận bắt đầu cảm thấy lối chơi của Lee là một sự thất bại. Tuy nhiên, một ván bài bất ngờ ở trắng 78, được mô tả là "một tesuji xuất sắc", đã lật ngược thế trận. Nước đi đã tạo ra một cái nêm màu trắng ở trung tâm và làm tăng độ phức tạp của trò chơi. Gu Li (9p) mô tả đó là một "nước đi thần thánh" và nói rằng nước đi đó hoàn toàn nằm ngoài dự đoán của anh ấy

AlphaGo phản ứng kém ở nước đi 79, lúc đó ước tính nó có 70% cơ hội thắng ván cờ. Lee theo sau với một nước đi mạnh mẽ ở trắng 82. Phản ứng ban đầu của AlphaGo ở nước đi 83 đến 85 là phù hợp, nhưng ở nước đi 87, ước tính về cơ hội giành chiến thắng của nó đột nhiên giảm mạnh,[][] khiến nó thực hiện một loạt nước đi rất tệ từ quân đen 87 đến 101. David Ormerod đã mô tả các nước đi từ 87 đến 101 là điển hình của các lỗi chương trình dựa trên Monte Carlo. Lee dẫn trước với quân trắng 92, và An Younggil mô tả quân đen 105 là nước thua cuối cùng. Mặc dù có chiến thuật tốt trong các nước đi từ 131 đến 141, AlphaGo đã tỏ ra không thể phục hồi trong giai đoạn cuối của ván cờ và bỏ cuộc. Việc từ chức của AlphaGo được kích hoạt khi nó đánh giá cơ hội chiến thắng của mình là dưới 20%;

Một Younggil tại Go Game Guru đã kết luận rằng trò chơi này là "một kiệt tác của Lee Sedol và gần như chắc chắn sẽ trở thành một trò chơi nổi tiếng trong lịch sử cờ vây". Lee nhận xét sau trận đấu rằng anh ấy coi AlphaGo là mạnh nhất khi đi quân trắng (thứ hai). Vì lý do này, anh ta yêu cầu anh ta chơi đen trong ván thứ năm, được coi là rủi ro hơn

David Ormerod của Go Game Guru tuyên bố rằng mặc dù chưa có phân tích về cách chơi của AlphaGo trong khoảng 79–87, nhưng ông tin rằng đó là kết quả của một điểm yếu đã biết trong thuật toán chơi sử dụng tìm kiếm cây Monte Carlo. Về bản chất, tìm kiếm cố gắng cắt bớt các chuỗi ít liên quan hơn. Trong một số trường hợp, một lượt chơi có thể dẫn đến một đường chơi rất cụ thể, điều này rất quan trọng, nhưng lại bị bỏ qua khi cắt tỉa cây và do đó, kết quả này "không nằm trong tầm ngắm"

Di chuyển 100–180 (177 tại , 178 tại )

AlphaGo (trắng) thắng ván thứ năm. Trò chơi được mô tả là gần. Hassabis tuyên bố rằng kết quả xảy ra sau khi chương trình mắc một "sai lầm tồi tệ" ngay từ đầu trò chơi

Lee, chơi quân đen, khai cuộc theo cách tương tự như ván đầu tiên và sau đó bắt đầu đánh cược lãnh thổ ở góc trên bên phải và trên cùng bên trái – một chiến lược tương tự như chiến lược mà anh đã áp dụng thành công ở ván 4 – trong khi AlphaGo giành được ảnh hưởng ở trung tâm của . Ván cờ vẫn tiếp tục cho đến khi quân trắng đi từ 48 đến 58, mà AlphaGo chơi ở góc dưới bên phải. Những nước đi này làm mất ko mối đe dọa và aji một cách không cần thiết, giúp Lee vượt lên dẫn trước. Michael Redmond (9p) suy đoán rằng có lẽ AlphaGo đã bỏ lỡ tesuji "bóp bia mộ" của quân đen. Con người được dạy để nhận ra một mô hình cụ thể, nhưng đó là một chuỗi dài các bước di chuyển nếu nó phải được tính toán từ đầu

AlphaGo sau đó bắt đầu phát triển đầu bàn cờ cũng như trung tâm, và phòng thủ thành công trước đòn tấn công của Lee ở nước đi 69 đến 81 mà David Ormerod mô tả là quá thận trọng. Đến 90 quân trắng, AlphaGo đã giành lại thế cân bằng, và sau đó chơi một loạt nước đi được Ormerod mô tả là "không bình thường". nhưng ấn tượng một cách tinh tế" đã đạt được một lợi thế nhỏ. Lee đã cố gắng vượt qua Hail Mary với nước đi 167 và 169 nhưng sự phòng thủ của AlphaGo đã thành công. An Younggil lưu ý rằng các nước đi màu trắng 154, 186 và 194 là đặc biệt mạnh và chương trình đã chơi một ván cờ kết thúc hoàn hảo, duy trì vị trí dẫn đầu cho đến khi Lee từ chức

Di chuyển 100–199 (118 tại 107, 161 tại ) Di chuyển 200–280 (240 tại 200, 271 tại ,
275 lúc , 276 lúc )

Bảo hiểm [ chỉnh sửa ]

Video trực tiếp của các trò chơi và bình luận liên quan đã được phát sóng bằng tiếng Hàn, tiếng Trung, tiếng Nhật và tiếng Anh. Bảo hiểm bằng tiếng Hàn đã được cung cấp thông qua Baduk TV. Bản tin tiếng Trung của ván 1 với phần bình luận của các kỳ thủ 9 đẳng Gu Li và Ke Jie lần lượt được cung cấp bởi Tencent và LeTV, đạt khoảng 60 triệu người xem. Tin tức trực tuyến bằng tiếng Anh do Michael Redmond, 9 đẳng người Mỹ và Chris Garlock, phó chủ tịch Hiệp hội cờ vây Hoa Kỳ, trình bày đã đạt mức trung bình 80 nghìn người xem với mức cao nhất là 100 nghìn người xem vào gần cuối ván 1

Phản hồi[sửa]

Chiến thắng của AlphaGo là cột mốc quan trọng trong nghiên cứu trí tuệ nhân tạo. Cờ vây trước đây được coi là một bài toán hóc búa trong máy học và được cho là nằm ngoài tầm với của công nghệ thời bấy giờ. Hầu hết các chuyên gia đều cho rằng ít nhất 5 năm nữa mới có một chương trình cờ vây mạnh mẽ như AlphaGo; . Hầu hết những người theo dõi các trận đấu đầu năm 2016 đều kỳ vọng Lee sẽ đánh bại AlphaGo

Với các trò chơi như cờ đam, cờ vua và giờ đây là cờ vây do người chơi máy tính giành chiến thắng, chiến thắng tại các trò chơi cờ phổ biến không còn có thể đóng vai trò là cột mốc quan trọng cho trí tuệ nhân tạo theo cách mà chúng từng làm. Murray Campbell của Deep Blue gọi chiến thắng của AlphaGo là "sự kết thúc của một kỷ nguyên. trò chơi trên bàn ít nhiều đã hoàn thành và đã đến lúc tiếp tục. "

Khi so sánh với Deep Blue hoặc Watson, các thuật toán cơ bản của AlphaGo có mục đích tổng quát hơn và có thể là bằng chứng cho thấy cộng đồng khoa học đang đạt được tiến bộ đối với trí thông minh nhân tạo nói chung. Một số nhà bình luận tin rằng chiến thắng của AlphaGo tạo cơ hội tốt cho xã hội bắt đầu thảo luận về việc chuẩn bị cho tác động có thể xảy ra trong tương lai của máy móc có trí thông minh đa năng. Vào tháng 3 năm 2016, nhà nghiên cứu AI Stuart Russell tuyên bố rằng "Các phương pháp AI đang tiến triển nhanh hơn nhiều so với dự kiến, (điều này) làm cho câu hỏi về kết quả lâu dài trở nên cấp thiết hơn," nói thêm rằng "để đảm bảo rằng các hệ thống AI ngày càng mạnh mẽ vẫn hoàn toàn . có rất nhiều việc phải làm. " Một số học giả, chẳng hạn như nhà vật lý Stephen Hawking, cảnh báo rằng một số AI tự cải tiến trong tương lai có thể đạt được trí thông minh chung thực tế, dẫn đến sự tiếp quản AI bất ngờ; các học giả khác không đồng ý. Chuyên gia AI Jean-Gabriel Ganascia tin rằng "Những thứ giống như 'lẽ thường'. có thể không bao giờ lặp lại được", và nói "Tôi không hiểu tại sao chúng ta lại nói về nỗi sợ hãi. Ngược lại, điều này làm tăng hy vọng trong nhiều lĩnh vực như sức khỏe và thám hiểm không gian. " Richard Sutton nói "Tôi không nghĩ mọi người nên sợ hãi. nhưng tôi nghĩ mọi người nên chú ý. "

Nhóm DeepMind AlphaGo đã nhận được Huy chương IJCAI Marvin Minsky đầu tiên cho những thành tích xuất sắc trong AI. Giáo sư Michael Wooldridge, Chủ tịch Ủy ban Giải thưởng IJCAI cho biết: "AlphaGo là một thành tích tuyệt vời và là một ví dụ hoàn hảo về những gì mà Huy chương Minsky được khởi xướng để công nhận". "Điều đặc biệt gây ấn tượng với IJCAI là AlphaGo đạt được những gì nó làm được thông qua sự kết hợp tuyệt vời giữa các kỹ thuật AI cổ điển cũng như các kỹ thuật máy học tiên tiến nhất mà DeepMind có liên kết chặt chẽ với. Đó là một minh chứng ngoạn mục về AI đương đại và chúng tôi rất vui khi có thể công nhận nó bằng giải thưởng này"

Cờ vây là một trò chơi phổ biến ở Hàn Quốc, Trung Quốc và Nhật Bản, và trận đấu này đã được hàng triệu người trên toàn thế giới theo dõi và phân tích. Nhiều người chơi cờ vây hàng đầu đã mô tả các lối chơi không chính thống của AlphaGo là những nước đi có vẻ đáng nghi ngờ, ban đầu khiến người xem bối rối, nhưng sau đó lại có ý nghĩa. "Tất cả trừ những người chơi cờ vây giỏi nhất đều tạo ra phong cách của họ bằng cách bắt chước những người chơi hàng đầu. AlphaGo dường như có những nước đi hoàn toàn nguyên bản mà nó tự tạo ra. " AlphaGo dường như đã bất ngờ trở nên mạnh hơn rất nhiều, ngay cả khi so sánh với trận đấu với Fan Hui vào tháng 10 năm 2015, nơi một máy tính đã lần đầu tiên đánh bại một tay cờ vây chuyên nghiệp mà không có lợi thế về điểm chấp

Kỳ thủ số một Trung Quốc, Ke Jie, lúc bấy giờ là kỳ thủ xếp hạng hàng đầu thế giới, ban đầu tuyên bố rằng anh ta có thể đánh bại AlphaGo, nhưng từ chối thi đấu với nó vì sợ rằng nó sẽ "sao chép phong cách của tôi". Khi các trận đấu diễn ra, Ke Jie nói đi nói lại rằng "rất có khả năng tôi (có thể) thua" sau khi phân tích ba trận đầu tiên, nhưng đã lấy lại tự tin sau trận thứ tư

Toby Manning, trọng tài của trận đấu của AlphaGo với Fan Hui, và Hajin Lee, tổng thư ký của Liên đoàn cờ vây quốc tế, cả hai đều lý giải rằng trong tương lai, những người chơi cờ vây sẽ nhận được sự trợ giúp từ máy tính để tìm hiểu xem họ đã làm sai những gì trong ván đấu và cải thiện kỹ năng của mình.

Lee xin lỗi về những trận thua của mình, nói sau ván thứ ba rằng "Tôi đã đánh giá sai khả năng của AlphaGo và cảm thấy bất lực. " Ông nhấn mạnh rằng thất bại là "thất bại của Lee Se-dol" và "không phải là thất bại của nhân loại". Lee cho biết việc thua máy cuối cùng của anh ấy là "không thể tránh khỏi" nhưng tuyên bố rằng "rô bốt sẽ không bao giờ hiểu được vẻ đẹp của trò chơi giống như cách mà con người chúng ta hiểu. " Lee gọi chiến thắng trong ván bốn của mình là "chiến thắng vô giá mà tôi (sẽ) không đánh đổi lấy bất cứ thứ gì. "

Chính phủ[sửa]

Để đối phó với trận đấu, chính phủ Hàn Quốc đã tuyên bố vào ngày 17 tháng 3 năm 2016 rằng họ sẽ đầu tư 863 triệu đô la (1 nghìn tỷ won) vào nghiên cứu trí tuệ nhân tạo (AI) trong vòng 5 năm tới.

Phim tài liệu[sửa]

Một bộ phim tài liệu từng đoạt giải thưởng về các trận đấu, AlphaGo, được thực hiện vào năm 2017. Vào ngày 13 tháng 3 năm 2020, bộ phim được phát trực tuyến miễn phí trên kênh YouTube DeepMind

Xem thêm [sửa]

Tài liệu tham khảo [ chỉnh sửa ]

Bình luận trận đấu chính thức của Michael Redmond (9 đẳng chuyên nghiệp) và Chris Garlock trên kênh YouTube của Google DeepMind