El programa, llamado AlphaGo, recorri贸 los cinco partidos contra el tres veces Campe贸n Ir europea y china profesional Fan Hui, la primera vez que un Go-profesional se ha perdido un partido de este tipo. Ahora, el programa tendr谩 en el mejor jugador del mundo Lee Sedol de Corea del Sur - llamado Roger Federer del mundo Ir - en un partido programado para el mes de marzo en Se煤l.
"Al vencer Fan Hui, nuestro programa AlphaGo se convirti贸 en el primer programa para vencer a un jugador profesional en un partido igualado sin discapacidad y, por tanto, al hacerlo, la consecuci贸n de uno de los grandes desaf铆os de larga data de la IA," Demis Hassabis de Google DeepMind, un co-autor del hallazgo que aparece en la revista Nature el mi茅rcoles a periodistas. "Sin embargo, el aspecto m谩s importante de todo esto para nosotros es que Alfa Go no es s贸lo un sistema experto construido con reglas hechas a mano como, por ejemplo, DeepBlue era, sino que utiliza t茅cnicas de aprendizaje autom谩tico generales de averiguar por s铆 mismo c贸mo ganar en Go ", dijo. "El 煤ltimo desaf铆o, sin embargo, que a煤n queda por delante, es vencer a uno de los mejores jugadores del mundo."
"La fuerza de AlphaGo es realmente impresionante! Yo tuve la sorprendi贸 cuando me enter茅 Fan Hui perdi贸, pero se siente m谩s real para ver los registros de juego," Hajin Lee, el secretario general de la Go Federaci贸n Internacional y un coreano Go Professional, dijo en un comunicado. "Mi impresi贸n general fue que AlphaGo parec铆a m谩s fuerte que el ventilador, pero yo no pod铆a decir por cu谩nto. Me queda la duda de que es lo suficientemente fuerte como para jugar a los mejores profesionales del mundo, pero tal vez se hace m谩s fuerte cuando se enfrenta a un oponente m谩s fuerte. " Sedol, por su parte, dijo que estaba listo para el reto. "He o铆do que la IA de Google DeepMind es sorprendentemente fuerte y cada vez m谩s fuerte, pero estoy seguro de que puedo ganar al menos esta vez," dijo. Para muchos en el mundo de AI, la victoria fue visto como un avance fundamental para m谩quinas - la de juegos. Despu茅s de Deep Blue de IBM derrot贸 a Gary Kasparov al ajedrez en la d茅cada de 1990, muchos puesto sus ojos en Go, que se considera mucho m谩s complejo - que requiere un promedio de 200 se mueve a 20 para el ajedrez. "Antes de este partido, los mejores programas de ordenador no eran tan buenos como los mejores jugadores amateurs y todav铆a esperaba que ser铆a por lo menos 5-10 a帽os antes de que un programa ser铆a capaz de vencer a los jugadores humanos superiores; ahora parece que esto puede ser inminente ", Jon Diamond, presidente de la Asociaci贸n de Go brit谩nica y que fue uno de los primeros investigadores en Computer Go en la Universidad de Londres, dijo en un comunicado.
"Un aspecto importante de este partido fue que AlphaGo analiz贸 贸rdenes de magnitud menos puestos que Deep Blue hizo", continu贸. "DeepBlue tambi茅n ten铆a una funci贸n de evaluaci贸n artesanal, que AlphaGo no lo hace. Estos indican las mejoras generales en las t茅cnicas de IA que Google DeepMind ha logrado. Esto sin duda significa que la tecnolog铆a detr谩s de ella va a ser muy 煤til en otros dominios de conocimiento ". Los investigadores Google DeepMind dijeron que su esperanza era que el 茅xito de AlphaGo alg煤n d铆a llegar mucho m谩s all谩 del mundo de los juegos.