AlphaGo
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- Hersteller
- DeepMind
- Jahr
- Typ
- Go-Programm
DeepMinds Go-Programm, das Lee Sedol im März 2016 mit 4:1 schlug — ein Jahrzehnt früher, als Experten erwartet hatten.
Go war die letzte Bastion unter den Brettspielen: Der Suchraum ist für Brute Force schlicht zu groß. Die Lösung waren zwei neuronale Netze — ein Policy-Netz, das Züge vorschlägt, und ein Value-Netz, das Stellungen bewertet —, die eine Monte-Carlo-Baumsuche steuern. Zunächst mit menschlichen Partien trainiert, dann durch Selbstspiel verbessert.
Zug 37 in Partie zwei war so unkonventionell, dass die Kommentatoren ihn zunächst für einen Fehler hielten; er entschied am Ende die Partie. Der Nachfolger AlphaGo Zero (2017) verzichtete komplett auf menschliche Partien und wurde trotzdem stärker.