차례:
정의-AlphaGo는 무엇을 의미합니까?
AlphaGo는 Google DeepMind가 체스와 유사한 두 명의 플레이어를위한 중국 전략 보드 게임 인 Go를 플레이하기 위해 개발 한 컴퓨터 프로그램 인 좁은 AI입니다. AlphaGo는 2015 년 10 월 전문 인간 플레이어 인 2 단 플레이어 Fan Hui를 핸디캡없이 전체 크기의 보드에서 이길 수있는 최초의 AI 프로그램입니다. 그런 다음 2016 년 3 월에 세계에서 가장 높은 인간 플레이어 중 한 명인 9 단 리 세돌을 이겼으며 5 개 중 4 개를 이겼습니다.
Techopedia는 AlphaGo를 설명합니다
AlphaGo 프로젝트는 2014 년 딥 러닝을 활용 한 Google DeepMind의 신경망 알고리즘이 Go에서 얼마나 잘 경쟁 할 수 있는지 테스트 베드로 시작되었습니다. AlphaGo 알고리즘은 트리 검색 및 기계 학습 기술의 조합이며 인간 및 다른 컴퓨터 플레이어와의 광범위한 교육으로 강화됩니다. 그것은 몬테 카를로 트리 검색을 사용하고 깊은 신경망 기술을 사용하여 구현 된 정책 및 가치 네트워크에 의해 안내됩니다. 정책 네트워크는 훈련을 받고 AI가 다음으로 이길 가능성을 예측하는 데 도움이되는 반면 가치 네트워크는 검색 트리를 좁히고 해당 위치의 가치를 결정하여 모든 위치를 검색하지 않고 각 위치에서 승자를 추정합니다. 게임의 끝까지.
AlphaGo는 처음으로 약 3 천만 건의 데이터베이스를 활용하여 인간 플레이어의 역사적인 경기 움직임을 받았고 이는 인간의 연극을 모방했습니다. AI가 어느 정도 숙련 된 수준에 도달하면 강화 학습을 사용하여 더 많은 것을 배우고 배우면서 자체 인스턴스와 경쟁하게함으로써 더 많은 훈련을 받았습니다.
2015 년 10 월, 분산 컴퓨팅 버전의 AlphaGo가 2 단 유럽 Go 챔피언 인 Fan Hui를 플레이하고 이겼습니다. 이는 컴퓨터 프로그램이 Go에서 프로 선수를 이겼 음을 처음으로 나타냅니다. 팬 후 이는 패배한지 몇 개월 후 DeepMind 팀의 컨설턴트로 일했다. 2016 년 3 월 AlphaGo는 세계에서 가장 높은 순위의 선수 중 한 명인 Lee Sedol과 대결하여 최상위 수준 인 9 단을 달성했습니다. Lee의 게임에서 4 번의 게임에서 승리 한 결과 AI 연구에서 획기적인 성과를 거두었습니다. 이는 DeepMind가 사용하는 딥 러닝 및 신경망 알고리즘이 실제로 Go를 재생하도록 프로그래밍되지 않았기 때문에 다른 목적으로 사용될 수 있음을 의미하기 때문입니다. Go를하는 방법. 이것은 AI 연구를위한 완전히 새로운 세상을 열어줍니다.
