Facebook表示，其人工智能（AI）部門開始了一個雄心勃勃的任務：建立AI如此先進，以至於可以擊敗人類玩家去。
兩名半歷史的戰略棋盤遊戲是對於程序員和AI專家來說最艱難的堅果之一。規則很簡單 - 每個玩家都將白色或黑色的石頭放在相交的線上，在19x19網格上，最終目的是能夠控制板。
簡約遊戲的排列比國際象棋更重要，這就是為什麼人類仍然比機器更好的原因之一。對於任何制定係統以在行動之前仔細檢查它們的軟件工程師來說，大量變體都是一個挑戰。
“例如，在國際象棋遊戲中的前兩個動作之後，下一步有400個可能的動作。去，近130,000英寸Facebook首席技術官Mike Schroepfer解釋。
人類如此擅長的原因之一是他們使用視覺模式來識別最佳的行動方案。 Schroepfer指出AI去- 他的公司播放系統將其集成到代碼中。
他指出：“我們採用了遊戲遊戲的一些基礎知識，並將視覺系統附加到了它上，以便我們在董事會上使用模式 - 視覺識別系統。”
視覺識別技術已經在Facebook的社交媒體網站上工作，該軟件可以輕鬆識別人的面孔。
AI計劃是深度學習領域的更大研究的一部分。深度學習的一個人工智能領域旨在模仿人腦過程，以利用概率和統計能力，而當代計算機沒有準備就緒。
Schroepfer詳細介紹了深度學習是在考慮了一些全球視角的發展。一個目的是使Facebook對視力障礙的用戶友好，以使語音識別和對用戶的實時飼料變得司空見慣。
深度學習證明有用的另一個領域是Facebook的新AI助理，稱為M。 AI助手足夠複雜，可以自己處理數字手。它有能力進行商務旅行安排，為親人訂購個性化禮物，預訂等等。它通過觀察和從人類運營商提供的反饋中學習和學習來做到這一點。
即使世界一流去玩家尚未受到Facebook技術的威脅，我們可能會看到卡斯帕羅夫（Kasparov）對深藍色的滅亡再次發生，這次是在19x19網格上。
