В феврале этого года произошло знаменательное событие: впервые компьютерная программа смогла обыграть в Го игрока девятого дана.

    В феврале на одном из крупнейших турниров по игре Го - Taiwan Open 2009 компьютерная программа MoGo смогла обыграть двух профессионалов в игре на гобане 19 х 19. Она победила игрока девятого дана Дзюньсюнь Чжоу (правда  у машины была фора в 7 очков), а игрока первого дана Личэнь Чиэня обыграла дав ему фору в 6 очков. В Го девятый дан - это предел мастерства, профессионалы высочайшего класса. Таких людей насчитывается лишь около трёх десятков по всему миру.

    Это достижение является впечатляющим, поскольку всего пять лет назад многие специалисты как по игре Го, так и по программированию сходились во мнении, что программа, которая сумеет обыгрывать профессиональных игроков в Го, не будет создана никогда.

    Дело в том, что принцип применённый в программах для игры в шахматы и шашки, а именно - просчёт всех полезных вариантов ходов и выбор из них лучшего - в Го является неэффективным. Для сравнения: в шашках количество всех полезных ходов составляет 10²⁰, в шахматах - 10⁴⁶, а в Го - 10¹⁷⁵. Такое количество всевозможных вариантов не оставляет шанса реализовать метод перебора даже на самых мощных суперкомпьютерах в мире.

    Особенности игры, целью в которой является окружение камней противника своими камнями, позволяют человеку достаточно легко выстраивать достаточно длинные цепочки ходов, создавая на этой основе самые разнообразные стратегии игры. Для этого зачастую требуется развитое пространственное мышление, чего лишена машина. Её ход - это результат работы какого-либо алгоритма, а не творческое решение проблемы.

    Какой же программисты нашли выход?

    Программисты воспользовались так называемым алгоритмом Монте-Карло, который был развит французскими специалистами по искусственному интеллекту в 2006-2007 годах, а в первые применялся для моделирвания процессов цепной реакции в атомной бомбе.

    Принцип этого метода заключается в том, что какой-либо процесс моделируется путём просчёта конечного числа результатов огромного числа случайных событий.

    По статистике этих миллионов совершенно безумных, хаотичных игр, в которых машина не "думала" над ходами, программа устанавливает, что такой-то следующий ход приведёт к победе с вероятностью, к примеру, 5%, такой-то — 2%, а вот этот – 0,01% и так далее.

    Затем просто отбирается ход с наибольшей вероятностью ведущий к выигрышу. После хода противника программа опять играет миллионы хаотичных игр, уже из нового положения, и всё повторяется снова. 

    По прогнозам одного из авторов MoGo уже через 10 лет компьютеры будут достаточно мощными, чтобы применяя алгоритм Монте-Карло, обыгрывать любого, даже самого сильного профессионала по игре в Го.

    Однако даже сами авторы этой программы заявляют, что знают как она работает, но при этом не знают – почему это срабатывает на практике. Остаётся загадкой и то, как мыслит человек при игре в Го, и как это можно (и можно ли в принципе) алгоритмизировать.

    Известно только то, что у человека при выборе хода в Го работает интуиция, помноженная на распознавание образов. Человек мыслит образно - вот цепочка камней, вот замкнутая область с разрывом, вот ещё что-то. Он распознаёт знакомые конфигурации, даже если они отдалённо сходны с видеными когда-либо. Образность и помогает человеку принимать решения за короткое время.

    Потому наши нейроны отлично справляются с этим, на что компьютеру, даже с новым Монте-Карловским алгоритмом, потребуются тонны чипов и терафлопы производительности.

    Почитать ещё что-нибудь интересное:

 - Удивительные изобретения Николы Тесла

 - Откуда взялся символ @ и почему его называют собака