谷歌的alphago比韩国去参加球员4-1
谷歌深度alphanago人工情报计划在一个五场比赛中赢得了一个五场比赛，反对顶级Go Player Lee Se-Dol，尽管在比赛中发挥了糟糕的错误。
在首尔的比赛中展开的alphago 4-1级别，韩国在10月份对欧洲去参与者的计划不大，但由于李某站在比赛中，对欧洲去参加者的胜利队伍不大。
在游戏的大部分中，评论员不确定alphano会赢。谷歌Deepmind Ceo Demis Hassabis在推文中说，例如，alphago在比赛中发表了一个糟糕的错误，但正在尝试“难以抓住它”。
AlphaGo计划已被描述为AI中的下一个前沿，因为它可以从其经验中吸取教训，一些专家解释的专家包括其远离人类的举措，最重要的是成功的。
alphago的胜利是艾丽的一个重大的里程碑，自1997年IBM的Deep Blue Barry Kasparov以来，IMD商学院的战略管理和创新教授霍华德·宇队，关于该计划的三次连续三个胜利。
去游戏被描述为更复杂的策略游戏，而不是偶数。球员轮流放置在19×19线网格上的黑色或白色碎片，称为“石头”;它的目的是通过周围捕捉对手的石头，并将更多的空空间作为领土包围。
然而，alphago在星期日到李的损失突出了人工神经网络 - 人类中枢神经系统的硬件和软件相当于人类中枢神经系统 - 可以奇怪的是，因为难以找到“盲点”。强势球员可以强迫alphago进入alphago项目的主要研究人员大卫银说明的alphago，这是一个暴露它隐藏的盲点。
周二最终比赛的大部分讨论都在星期日在第四场比赛中举行了举措，这似乎随后降低了AI计划的表现。快速看看日志后，Hassabis表示，alphago在10,000人的概率下给出了Lee的举动，所以它发现这一行动非常令人惊讶。
“这意味着所有先前搜索的#alphago所做的就是无用的，而且虽然它在误区被误诊，但在周二的推文中说。他补充说，神经网络通过自我播放培训“所以他们的知识会有差距，这就是我们在这里的原因：测试alphago限制。“
高度公布的竞赛已在AI的前沿建立了谷歌深度的凭据。除了在内部使用该技术，谷歌将有望为各种应用提供技术，包括医疗保健和科学应用程序。
Hassabis说，AI系统仍然是一个原型，所以谷歌深度仍将进行大量的测试和培训平台，包括推测释放任务技术之前删除隐藏的盲点。应用程序。
