AlphaGo ha battuto il campione del mondo di Go con un punteggio definitivo di 4 a 1. Si è chiusa questa mattina (ora italiana) la sfida in cinque match fra il supercomputer di DeepMind, di proprietà di Google, e Lee Sedol, campione del mondo in carica di Go, un complesso gioco da tavolo in cui serve una buona dose di strategia per vincere.
Dopo le prime tre vittorie consecutive, il quarto round (che si è giocato domenica 13 marzo) è andato a favore di Lee Sedol, che è riuscito a spingere AlphaGo all'errore. L'ultima ripresa è andata ancora una volta a favore del computer, che alla fine si è rivelato un avversario più che degno per il campione, che alla prima partita aveva ammesso di aver sottovalutato l'avversario.
Le capacità di AlphaGo comunque erano chiare anche prima di stamani, tant'è vero che domenica, nonostante la sconfitta, la Korea Baduk Association gli aveva riconosciuto la valutazione onoraria di "nono dan", ossia lo stesso livello che si è guadagnato Lee sul campo.
Nell'ultima ripresa Lee Sedol si è arreso, dando la vittoria ad AlphaGo, perché come avvenuto nel primo round l'AI aveva ormai un vantaggio irrecuperabile. La partita però questa volta è stata più combattuta perché il supercomputer ha commesso un grave errore simile a quello che gli è costato la quarta sfida. Al contrario di domenica, tuttavia, il computer ha proseguito con un gioco quasi privo di errori fino alla vittoria.
Demis Hassabis, fondatore di DeepMind, in una lunga intervista con The Verge aveva spiegato che prima delle gare lui e il suo team si aspettavano di essere alla pari con l'avversario in carne e ossa. A quanto pare è andata meglio del previsto.
Hassabis ha spiegato che la difficoltà dei giochi come questo è che richiedono un elevato livello di capacità strategica in un mondo di informazioni imperfette. In Go, tuttavia, le pedine sono tutte sul tavolo quindi per i computer è leggermente più facile rispetto ad altri giochi di strategia come per esempio StarCraft, un RTS (strategico in tempo reale).
Hassabis ci ricorda che "lo scopo di DeepMind non è solo di battere i giochi […],che sono utili come banco di prova. […] L'obiettivo è applicare queste conoscenze ai grandi problemi del mondo reale".
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