Computador vence com categoria disputa com campeão mundial de Go

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O AlphaGo, programa de informática criado pelo grupo Google, venceu neste sábado, em Seul, o duelo com o campeão mundial do jogo Go, e confirmou o avanço notável da inteligência artificial intuitiva.

O programa somou a terceira e decisiva vitória contra o sul-coreano Lee Se-Dol, ganhador de 18 títulos internacionais, no duelo de melhor de cinco partidas, que distribui um prêmio de 1 milhão de dólares.

Lee Se-Dol dominou o jogo na última década, e aceitou enfrentar o AlphaGo acreditando em uma vitória fácil. Mas deverá ter dificuldade para vencer as duas partidas restantes, amanhã e terça-feira.

O AlphaGo jogou de forma sólida do começo ao fim, enquanto Lee mostrou uma certa vulnerabilidade mental, disse um dos ex-técnicos do sul-coreano, Kwon Kap-Yong. À medida que a partida avançava, a máquina ia se impondo.

Até hoje, a vitória mais destacada de uma máquina contra o homem foi em 1997, quando o supercomputador da IBM Deep Blue venceu o campeão russo de xadrez Garry Kasparov.

O desafio parecia mais complicado no jogo Go, em que dois adversários tentam ocupar o maior espaço possível em um tabuleiro quadriculado, colocando, alternadamente, bolas pretas e brancas.

Para vencer no nível mais alto é necessário ter intuição e criatividade, dois quesitos em que se acreditava que o homem fosse superior à máquina.

A Google DeepMind, criadora do AlphaGo, havia apresentado o jogo Go como o Everest da inteligência artificial.

O programa AlphaGo se tornou famoso ao vencer, em outubro passado (5-0), um primeiro torneio de cinco partidas contra o campeão europeu de Go, Fan Hui.

O objetivo maior da inteligência artificial é realizar tarefas gerais com diversos propósitos, mais do que operações simples e de precisão. Ou seja, um comportamento complexo, mais parecido com o raciocínio humano, baseado em uma série de motivações e na aprendizagem.

No caso do jogo Go, os engenheiros do Google perceberam que sua criação poderia vencer adotando um enfoque mais humano, em vez de se concentrar apenas na potência matemática da máquina.

O AlphaGo usa dois jogos de redes neutras, que lhe permitem processar dados de uma forma semelhante a do homem, descartando milhões de potenciais movimentos inúteis.

Outra de suas grandes novidades é que ele emprega algorítimos que lhe permitem aprender e melhorar com experiências passadas. – Park Chan-Kyong – I3D 6361

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O programa somou a terceira e decisiva vitória contra o sul-coreano Lee Se-Dol, ganhador de 18 títulos internacionais, no duelo de melhor de cinco partidas, que distribui um prêmio de 1 milhão de dólares.

Lee Se-Dol dominou o jogo na última década, e aceitou enfrentar o AlphaGo acreditando em uma vitória fácil. Mas deverá ter dificuldade para vencer as duas partidas restantes, amanhã e terça-feira.

O AlphaGo jogou de forma sólida do começo ao fim, enquanto Lee mostrou uma certa vulnerabilidade mental, disse um dos ex-técnicos do sul-coreano, Kwon Kap-Yong. À medida que a partida avançava, a máquina ia se impondo.

Até hoje, a vitória mais destacada de uma máquina contra o homem foi em 1997, quando o supercomputador da IBM Deep Blue venceu o campeão russo de xadrez Garry Kasparov.

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Para vencer no nível mais alto é necessário ter intuição e criatividade, dois quesitos em que se acreditava que o homem fosse superior à máquina.

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O objetivo maior da inteligência artificial é realizar tarefas gerais com diversos propósitos, mais do que operações simples e de precisão. Ou seja, um comportamento complexo, mais parecido com o raciocínio humano, baseado em uma série de motivações e na aprendizagem.

No caso do jogo Go, os engenheiros do Google perceberam que sua criação poderia vencer adotando um enfoque mais humano, em vez de se concentrar apenas na potência matemática da máquina.

O AlphaGo usa dois jogos de redes neutras, que lhe permitem processar dados de uma forma semelhante a do homem, descartando milhões de potenciais movimentos inúteis.

Outra de suas grandes novidades é que ele emprega algorítimos que lhe permitem aprender e melhorar com experiências passadas. – Park Chan-Kyong – I3D 6361

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