Wikiszótár

AlphaGo

Angol

Főnév

AlphaGo (tsz. AlphaGos)

  1. (informatika) AlphaGo a Google DeepMind által kifejlesztett mesterséges intelligencia (MI), amelyet kifejezetten a világ egyik legösszetettebb táblajátékának, a Go játéknak a mesterséges intelligencia általi megértésére és megnyerésére fejlesztettek ki. Az AlphaGo volt az első számítógépes program, amely legyőzte a Go világbajnokát egy szabályos mérkőzésen, ezzel áttörést jelentett a mesterséges intelligencia fejlődésében.

A Go játék és kihívásai:

A Go egy több mint 2500 éves kínai táblajáték, amely rendkívüli stratégiai mélységgel rendelkezik. Bár a szabályai egyszerűek, a lehetséges lépések száma hatalmas: a Go-ban sokkal több lehetséges állás van, mint az univerzumban található atomok száma, ami jelentősen meghaladja a sakk komplexitását. Emiatt a hagyományos számítógépes algoritmusok, amelyek működnek a sakkban (mint például az IBM Deep Blue), nem alkalmazhatók közvetlenül a Go-ban. A játék intuitív megértést és előrelátást igényel, ami emberi szempontból sokkal nehezebb megoldható feladatnak tűnik, mint más táblajátékok.

AlphaGo technológia:

AlphaGo a mély neurális hálózatok és a megerősítéses tanulás kombinációját alkalmazza. A mesterséges intelligencia tanítása két fő módon történt: először emberektől tanult, majd saját magával játszott, hogy folyamatosan javítsa a stratégiáját.

1. Mély neurális hálózatok:

Az AlphaGo többféle mély neurális hálózatot alkalmazott. Az egyik hálózat az úgynevezett policy network, amely a játék során a lehetséges lépések közül választotta ki a legjobbakat. A másik hálózat, az evaluation network, a játéktábla aktuális állását értékelte, és megpróbálta előre jelezni a játék kimenetelét.

2. Megerősítéses tanulás:

Az AlphaGo a megerősítéses tanulás módszerét is alkalmazta, amely során a program saját magával játszott több millió játékot. Ez lehetővé tette számára, hogy az idő múlásával egyre hatékonyabb stratégiákat dolgozzon ki, és felismerje, hogy egy adott állásban mely lépések vezethetnek győzelemhez.

3. Monte Carlo fa keresés:

A program egy Monte Carlo fa keresés nevű módszert is használt, amely segített a jövőbeli lépések hatásainak kiértékelésében. Ez a technika véletlenszerű szimulációk alapján értékelte a lehetséges játékmenetek kimeneteleit, ami segített az AlphaGo-nak abban, hogy az adott pillanatban a legjobb lépést válassza.

Történelmi mérkőzések:

  1. Fan Hui elleni mérkőzés (2015): Az AlphaGo 2015 októberében játszotta első nagy figyelmet kapott mérkőzését a háromszoros európai Go-bajnok, Fan Hui ellen. Az AlphaGo 5–0-ra győzte le Fan Huit, ezzel történelmet írt, mint az első számítógépes program, amely legyőzött egy profi Go-játékost.
  2. Lee Sedol elleni mérkőzés (2016): 2016 márciusában az AlphaGo szembe került a dél-koreai Lee Sedollal, aki a világ egyik legjobb Go-játékosa volt. A mérkőzést világszerte közvetítették, és óriási figyelmet kapott. Az AlphaGo 4–1 arányban legyőzte Lee Sedolt, ami hatalmas áttörés volt a mesterséges intelligencia számára. Lee Sedol egyetlen győztes meccse is történelmi jelentőségű maradt, mivel megmutatta, hogy az emberi intuíció és kreativitás még mindig felülmúlhatja a mesterséges intelligenciát bizonyos helyzetekben.
  3. Ke Jie elleni mérkőzés (2017): Az AlphaGo 2017 májusában Ke Jie ellen játszott, aki akkoriban a világ legmagasabban rangsorolt Go-játékosa volt. Az AlphaGo három egymást követő mérkőzésen legyőzte Ke Jiet, ezzel végleg bebizonyítva, hogy a mesterséges intelligencia túlszárnyalja még a világ legjobbjait is a Go játékban.

AlphaGo Zero és az új fejlesztések:

Az AlphaGo sikere után a DeepMind továbbfejlesztette a technológiát, és megalkotta az AlphaGo Zero változatot, amely még emberi játékok adatainak használata nélkül, kizárólag saját magával játszva tanult meg játszani. Az AlphaGo Zero pár hónap alatt meghaladta az eredeti AlphaGo teljesítményét, és teljesen önállóan fejlesztette ki a saját stratégiáit. Ez a fejlesztés egy újabb mérföldkő volt a mesterséges intelligencia területén, mivel bizonyította, hogy egy algoritmus kizárólag saját tapasztalatai alapján is képes lehet a legjobbak közé emelkedni.

AlphaGo jelentősége és hatása:

  1. Mesterséges intelligencia fejlődése: Az AlphaGo megmutatta, hogy a mesterséges intelligencia képes megbirkózni olyan összetett problémákkal, amelyek korábban csak emberek számára voltak elérhetők. Az AlphaGo sikere egyértelműen jelezte, hogy az MI képes intuitív döntéseket hozni és stratégiákat alkotni, amelyeket korábban csak emberi aggyal lehetett elképzelni.
  2. Új horizontok az MI alkalmazásában: Az AlphaGo-val szerzett tapasztalatok és technológiai fejlesztések olyan területeken is hasznosíthatók, mint az egészségügy, a tudományos kutatás, a közlekedés, az energiaoptimalizálás és a gyógyszerfejlesztés. Az MI hasonló módszerekkel képes összetett problémákat megoldani, például fehérjék szerkezetének modellezésében (ahogy azt az AlphaFold programnál láthattuk).
  3. Go-játék közösségre gyakorolt hatás: Bár az AlphaGo győzelme kezdetben sokkolta a Go-közösséget, később sok profi játékos elismerte, hogy a program új stratégiákat és gondolkodásmódokat nyitott meg a játékban. A játékosok tanulni kezdtek az AlphaGo által használt szokatlan lépésekről, amelyek új távlatokat nyitottak meg a Go-stratégia világában.

Összegzés:

Az AlphaGo nem csupán egy MI, amely megoldotta a Go játék kihívásait, hanem egy mérföldkő a mesterséges intelligencia történetében. Az AlphaGo áttörései megmutatták, hogy a mesterséges intelligencia képes kreatív és stratégiai döntéseket hozni összetett környezetekben is, és új utakat nyitott meg az MI alkalmazásának számos más területén.


További információk

A lap eredeti címe: „https://hu.wiktionary.org/w/index.php?title=AlphaGo&oldid=3454933”