Посмотрел подробный анализ матча между АльфаГо и Фань Хуэем от профессионального 9-ого дана из Кореи. Очень познавательное
видео, но возможно не столь интересное для тех, кто плохо понимает суть Го. Попробую понятным языком пересказать ключевые моменты.
Для начала хочу напомнить про замечательную игру Шоги (японские шахматы), которая стоит на ступень ниже по сложности, чем Го. Проще всего сравнивать сложность подобных игр средним количеством ходов за партию: шахматы - 80, шоги - 110, го - 150. Также разницу в сложности между этими играми поможет понять приблизительное количество возможных партий: шахматы - 10 в степени 123, шоги - 10 в степени 226, го - 10 в степени 360. Про компьютерные шахматы уже все давно понятно, а вот, как обстоят дела с компьютерными шоги, мало кому известно, просто потому что этот вид шахмат у нас совсем не популярен. Так вот программы по шоги только пару лет назад начали играть на уровне топ-профессионалов и, похоже, даже сейчас еще не идет речь о тотальной доминации компьютера над человеком в этой сфере. Если подумать, сколько времени прошло между победой компьютера над профессионалом в шахматах и аналогичным достижением в шоги, то станет понятно, что в случае с го все не так просто, как это может показаться на первый взгляд.
Про оппонента АльфаГо - Фань Хуэйа - уже было много сказано, так что я лишь упомяну пару любопытных моментов. Профессионалы сильно раскритиковали его игру, а также при ближайшем рассмотрении партий действительно заметно, что он "поплыл" уже после первого поражения. Провал в игре и серьезные ошибки уже в самом начале второй партии можно объяснить как простым тильтом (сам игрок заявил в интервью после матча, что прилично разнервничался вы процессе), так и попыткой начать играть менее предсказуемо и проверить программу на прочность нестандартными ходами.
Анализ игры АльфаГо намного более интересен во всех отношениях. Во-первых, было отмечено, что программа играет совсем, как человек. Предыдущие же программы показывали намного большую разницу в стиле игры. Вероятно, программа училась по базам игр японских профессионалов, так как была замечена за использованием устаревших японских джосек (это как дебютные начала в шахматах). Интересно, что заработав значительное преимущество АльфаГо переставала играть каждую локальную ситуацию оптимально - просто стремилась закрыть партию побыстрее. Хотя и в целом отмечена недостаточная жесткость в игре программы. Считается, что в матче против Ли Седоля это будет значительным минусом. Вот еще ряд недостатков АльфаГо. Играя словно человек, программа, тем не менее, сильно зависима от игровых паттернов преобладающих в базе игр, по которой она училась. Это полностью лишает игру АльфаГо креативности - одной из важнейших составляющих в играх топ-уровня. Местами даже заметно, что программа просто подражает человеческому стилю игры, при этом не понимая глубину сделанных ходов. Не способность увидеть скрытый потенциал камней - это, по мнению эксперта из Кореи, решающая слабость АльфаГо. На втором месте идет серьезное недопонимание программой принципов использования инициативы в игре. В качестве преимущества называется высокий уровень счета (просчитывание ходов вперед), что впрочем неудивительно для компьютерной программы.
Итак, программа играет здорово, однако имеет множество недостатков. Известно, что Ли Седолю обещают миллион за победу - так вот большинство профессионалов завидуют ему, считая, что это "изи мани". Вообще, на момент матча с Фань Хуэем, по оценке профессионалов программа играет значительно слабее топ-уровня. Тем не менее, почти все с восторгом ожидают предстоящей встречи и восхищаются командой АльфаГо. Некоторые игроки топ-уровня ждут возможности потренироваться с этой программой. Считается, что АльфаГо сможет привнести много пользы в развитии и изучении го. Но сейчас игроки высочайшего уровня сходятся во мнении, что АльфаГо не достигнет топ-уровня пока не начнет регулярно тренироваться с профессионалами. Учитывая сколько партий сыграла программа сама с собой, уже не так важно сколько она сыграет еще - раз она не научилась использовать инициативу и скрытый потенциал камней, то это проблема подхода, а не наигрыша.
Как минимум, профессиональные ассоциации с нетерпением ждут, когда АльфаГо станет помогать им генерировать задачки по го, так как по их словам - они уже превзошли самих себя в этом процессе и почти полностью истощились на идеи.
Тут ещё можно добавить, что в Го, в отличие от шахмат, программа училась именно на партиях людей (в шахматах это не так). Ясно, что если метод обучения позволяет "понять" почти всё, что понимают лучшие профессионалы, то за счёт вычислительной мощности она легко возьмёт верх. Но если "процент понимания" невелик, то матч с топ-игроком может оказаться принципиально другой историей. Кто знает, может если бы программа училась на партиях игроков уровня Фэнь Хуя, то она и его бы не обыграла?
Ведь даже в шахматах окончательный перелом наступил с появлением новых алгоритмов, а не просто в связи с ростом мощности компов.
Конечно, это всё гадание на кофейной гуще, т.к. о деталях работы программы ничего не известно.