# AlphaGo contro Fan Hui

AlphaGo contro Fan Hui è stata una sfida di Go su cinque partite tra il campione europeo Fan Hui, 2 dan professionista, e AlphaGo, un programma sviluppato da DeepMind, tenutasi presso la sede di DeepMind a Londra nell'ottobre 2015; AlphaGo ha vinto tutte e cinque le partite. Questa è stata la prima volta che un programma Go ha battuto un giocatore umano professionista su un tavoliere di grandezza normale senza handicap. Questa sfida non è stata divulgata al pubblico fino al 27 gennaio 2016, in concomitanza con la pubblicazione di un articolo sulla rivista Nature che descriveva gli algoritmi utilizzati da AlphaGo.

## Partite
### Riepilogo

In questa sfida, DeepMind ha utilizzato la versione distribuita di AlphaGo con 1.202 CPU e 176 GPU, con una classificazione Elo pari a 3.144. Per ogni partita c'era un limite di tempo stabilito di 1h per giocatore, seguito da tre periodi di tempo straordinario byo-yomi di 30 secondi.
| Gioco | Data | Nero | Bianco | Risultato | Mosse |
| 1 | 5 ottobre 2015 | Fan Hui | AlphaGo | Il bianco ha vinto 2,5 punti | 272 |
| 2 | 6 ottobre 2015 | AlphaGo | Fan Hui | Il nero ha vinto per abbandono | 183 |
| 3 | 7 ottobre 2015 | Fan Hui | AlphaGo | Il bianco ha vinto per abbandono | 166 |
| 4 | 8 ottobre 2015 | AlphaGo | Fan Hui | Il nero ha vinto per abbandono | 165 |
| 5 | 9 ottobre 2015 | Fan Hui | AlphaGo | Il bianco ha vinto per abbandono | 214 |
| Risultato: AlphaGo 5-0 Fan Hui ||||||
Durante questa sfida, AlphaGo e Fan Hui hanno anche giocato altre cinque partite non ufficiali con un controllo del tempo più breve (ogni giocatore aveva solo tre byo-yomi da 30 secondi) e AlphaGo ha sconfitto Fan tre a due.

### Partita 1

Fan Hui (nero) contro AlphaGo (bianco), 5 ottobre 2015, AlphaGo ha vinto per 2,5 punti.
Prime 99 mosse :
Mosse 100–199 :
Mosse 200–272 (234 a ; 250 a ) :

### Partita 2

AlphaGo (nero) contro Fan Hui (bianco), 6 ottobre 2015, AlphaGo vince per abbandono. Anche se le pietre bianche nell'angolo inferiore sinistro avrebbero potuto essere catturate se il 135 nero fosse stato posizionato su "a", la scelta di AlphaGo potrebbe aver portato a una maggiore probabilità di vittoria.
Prime 99 mosse :
Mosse 100–183 (182 a 169) :

### Partita 3

Fan Hui (nero) contro AlphaGo (bianco), 7 ottobre 2015, AlphaGo ha vinto per abbandono.
Prime 99 mosse :
Mosse 100–166 :
AlphaGo (nero) contro Fan Hui (bianco), 8 ottobre 2015, AlphaGo ha vinto per abbandono.
Prime 99 mosse (96 a 10) :
Mosse 100-165 :

### Partita 5

Fan Hui (nero) contro AlphaGo (bianco), 9 ottobre 2015, AlphaGo ha vinto per abbandono. Nero 75 avrebbe dovuto essere posizionato in 83, ma Fan Hui ha perso l'occasione.
Prime 99 mosse (90 a 15) :
Mosse 100–199 (151/157/163 a 141, 154/160 a 148) :
Mosse 200–214 :

## Reazioni

La vittoria di AlphaGo ha scioccato la comunità goistica internazionale. Lee Sedol ha commentato che AlphaGo ha raggiunto il massimo livello amatoriale in questa partita, non ancora il livello professionale, e che potrebbe dare ad AlphaGo una o due pietre di handicap . Ke Jie e Mi Yuting pensavano che la forza di AlphaGo in questo incontro fosse pari a quella di un candidato al Go professionale, ed estremamente vicino al livello professionale, mentre Shi Yue pensava che fosse già arrivato al livello professionale. "È stato terrificante", ha detto Ke Jie, "che AlphaGo potesse imparare ed evolversi sebbene il suo potere fosse all'epoca ancora limitato".
Lo specialista canadese di intelligenza artificiale Jonathan Schaeffer, confrontando AlphaGo con un "bambino prodigio" che manca di esperienza, ha considerato questa partita "non ancora un momento Deep Blue" e ha affermato che la vera impresa sarebbe avvenuta "quando il programma affrontasse un giocatore veramente al vertice".