在擊敗了統治的歐洲冠軍之後，Google的AI計算機希望在三月份在韓國舉行的一場比賽中與世界上最好的球員之一併肩作戰。
在期刊上的一項研究中自然，來自Google位於倫敦的AI Company DeepMind的研究人員描述了他們的Alphago計劃如何贏得與歐洲冠軍球迷Hui的全部五場比賽。
GO是大約2500年前在中國發明的棋盤遊戲，涉及讓玩家交替將白色和黑色的“石頭”放在由19個垂直和19個水平線組成的網格上。目的是在不允許玩家自己的碎片被包圍的情況下包圍對手的石材碎片。
要成為Go的大師，玩家必須磨練自己的技能，以識別出在全面放置GO零件時形成的某些模式。這可以通過持續實踐來完成。
Alphago
想創造一種能夠掌握能夠掌握的人工智能，深刻的研究人員發達Alphago是一項機器學習計劃，將大量數據集與深神經網絡相結合。
Alphago利用DeepMind的最新深度學習與Monte Carlo算法結合使用，該算法旨在詳盡地識別GO中的大量潛在運動組合。 Alphago還收到了大師GO播放器的大量投入。
當Alphago與其他GO計劃相匹配時，DeepMind的AI能夠以99.8％的勝利率在其競爭中獲得99.8％的獲勝率。
對陣粉絲hui
十月，Alphago與Fan Hui抗衡，一位2丹專業的GO球員，被認為是歐洲最好的。 AI席捲了所有五場比賽。
比賽結束後，範說，與Alphago一起玩就像撞牆一樣。與有時疲倦或壓力贏得比賽的人類玩家不同，AI非常強大和穩定。範說，這是一個很大的區別。
“我知道Alphago是一台計算機，但是如果沒人告訴我，也許我會認為玩家有些奇怪，但是一個非常強大的球員，一個真實的人，”粉絲說。
儘管對損失感到難過，但范說他將學習進一步發展，也許會改變他的比賽方式。
來自英國GO協會的官員托比·曼寧（Toby Manning），在阿爾當戈·法恩（Alphago-Fan）比賽中擔任裁判的官員說，很難說出哪一個是人類球員，哪一個是AI，是根據他們的舉動。
他說，與粉絲相比，Alphago更擅長管理時間。當人類玩家傾向於成為人類運動時，它似乎也沒有那麼積極。
曼寧說，有些GO玩家希望使用AI來從事遊戲。
DeepMind聯合創始人Demis Hassabis描述了“人類設計的最複雜，最美麗的遊戲”。通過擊敗粉絲，他說，阿爾法戈能夠克服對人工智能的長期挑戰。
哈薩比斯說：“ alphago現在已經超越了 - 希望最終 - 即使是該地區最好的人類也能做什麼。”
“在GO的限制下，看到它將發明什麼新事物，真是一種了不起的感覺。”
即將與李·塞多爾的比賽
DeepMind現在正在為Alphago在三月份與世界冠軍Lee Sedol的比賽做準備。 Lee是一名9丹專業球員，在過去的幾十年中一直是世界上最高的大師。
DeepMind研究員David Silver說：“我沒有為Alphago獲勝，但我確實認為我們在這個賭注上享有很高的聲譽。”
“因此，如果我們在三月份輸掉比賽，我們將非常失望。”
