建设AI很好玩棋盘游戏不是最后的游戏。
1997年，IBM的深蓝计算机着名地击败了世界国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫。 现在，由于谷歌，一台电脑可以踢你的屁股在古老的棋盘游戏。
谷歌DeepMind，搜索巨头的伦敦的，可以击败一个人类玩家在双人棋盘游戏。 事实上，这个节目设法在五场比赛中扫射欧冠冠军范辉，这是第一次在Go的全尺寸游戏中第一次击败一名专业球员。
Go的复杂和抽象的性质使它成为一个更具挑战性的AI项目比设计一个类似的国际象棋程序。 数千年前在中国发起的战略游戏，是在一个19x19的网格上打黑色和白色的石头，挑战球员占据比对手更多的董事会。
根据运行Google DeepMind的Demis Hassabis的说法，Go棋盘可以配置成超越宇宙中原子的一系列安排。 他说，大量的动作和结果使赢咖4比国际象棋更具挑战性。
根据运行Google DeepMind的Demis Hassabis的说法，Go棋盘可以配置成超越宇宙中原子的一系列安排。 他说，大量的动作和结果使赢咖4比国际象棋更具挑战性。
打败一个Go冠军实现了“AI的长期重大挑战之一，”Hassabis周二在一个电话会议上说。他的团队周三在国际科学杂志Nature上发表了他的研究成果。
AlphaGo在古代游戏中的成功就是赢咖4从科学好奇转向现实世界的适用性。 AI的潜力担心一些技术专家，包括SpaceX CEO埃隆·马斯克和微软联合创始人比尔·盖茨，担心其潜在的危险。 2014年8月，Musk表示担心AI可能比核武器更危险。即使是着名的物理学家史蒂芬·霍金也对赢咖4提出了保留意见。
Google对“伦理问题”非常了解，Hassabis说，该公司已根据控股公司Alphabet重组，并同意不将DeepMind的技术用于军事目的。谷歌在2014年买了DeepMind。
AlphaGo使用称为神经网络和树搜索的机器学习技术的组合。如果你喜欢复杂的算法，请随时探索AlphaGo在自然界中扮演和学习的方式。 Facebook的AI团队也在开发一个可以玩游戏的程序。
Facebook首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）在周二的一篇文章中说，“科学家一直在努力教导电脑在Go上赢得20年。 “我们越来越近了，在过去的六个月中，我们建立了一个AI，它可以在0.1秒的时间内完成移动，并且仍然与以前的系统一样好，需要花费多年时间。
建设AI很好玩棋盘游戏不是，ummm，结束游戏。 DeepMind表示，用于掌握Go的相同方法有一天可用于气候建模和疾病分析等任务。在短期内，AlphaGo背后的技术方面可能出现在你的手机上的数字助理中，或者在未来一两年内用来选择餐厅的推荐赢咖4平台中，Hassabis说。
AlphaGo的下一个挑战将是3月在首尔举行的世界顶级Go球员之一Lee Sedol。
