El programa, llamado AlphaGo, recorrió los cinco partidos contra el tres veces Campeón 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 tendrá 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 Seúl.
"Al vencer Fan Hui, nuestro programa AlphaGo se convirtió en el primer programa para vencer a un jugador profesional en un partido igualado sin discapacidad y, por tanto, al hacerlo, la consecución de uno de los grandes desafíos de larga data de la IA," Demis Hassabis de Google DeepMind, un co-autor del hallazgo que aparece en la revista Nature el miércoles a periodistas. "Sin embargo, el aspecto más importante de todo esto para nosotros es que Alfa Go no es sólo un sistema experto construido con reglas hechas a mano como, por ejemplo, DeepBlue era, sino que utiliza técnicas de aprendizaje automático generales de averiguar por sí mismo cómo ganar en Go ", dijo. "El último desafío, sin embargo, que aún queda por delante, es vencer a uno de los mejores jugadores del mundo."
"La fuerza de AlphaGo es realmente impresionante! Yo tuve la sorprendió cuando me enteré Fan Hui perdió, pero se siente más real para ver los registros de juego," Hajin Lee, el secretario general de la Go Federación Internacional y un coreano Go Professional, dijo en un comunicado. "Mi impresión general fue que AlphaGo parecía más fuerte que el ventilador, pero yo no podía decir por cuánto. Me queda la duda de que es lo suficientemente fuerte como para jugar a los mejores profesionales del mundo, pero tal vez se hace más fuerte cuando se enfrenta a un oponente más fuerte. " Sedol, por su parte, dijo que estaba listo para el reto. "He oído que la IA de Google DeepMind es sorprendentemente fuerte y cada vez más 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 máquinas - la de juegos. Después de Deep Blue de IBM derrotó a Gary Kasparov al ajedrez en la década de 1990, muchos puesto sus ojos en Go, que se considera mucho más 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 todavía esperaba que sería por lo menos 5-10 años antes de que un programa sería capaz de vencer a los jugadores humanos superiores; ahora parece que esto puede ser inminente ", Jon Diamond, presidente de la Asociación de Go británica 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 analizó órdenes de magnitud menos puestos que Deep Blue hizo", continuó. "DeepBlue también tenía una función de evaluación artesanal, que AlphaGo no lo hace. Estos indican las mejoras generales en las técnicas de IA que Google DeepMind ha logrado. Esto sin duda significa que la tecnología detrás de ella va a ser muy útil en otros dominios de conocimiento ". Los investigadores Google DeepMind dijeron que su esperanza era que el éxito de AlphaGo algún día llegar mucho más allá del mundo de los juegos.