stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
אבעבועות שחורות
גילוי החיסון

כמו לרוב המחלות הוויראליות, גם למחלת האבעבועות השחורות אין תרופה. מערכת החיסון של האדם מייצרת כנגדה תאי זיכרון ונוגדנים. מכיוון שלא פותחה תרופה למחלה, הרי שהמחסום העיקרי בפני מחלת האבעבועות השחורות הוא מניעתה, באמצעות חיסון מקדים היוצר נוגדנים כנגד הנגיף, שיפעלו נגדו בטרם יגרום לנזק.
החיסון הראשון בהיסטוריה הורכב ככל הנראה במאה ה-11 בסין. שלפוחיות שהתקשו ונשרו מחולים נתחבו לחוטמם של ילדים. על דרך מניעה דומה למדה אשת השגריר הבריטי בטורקיה, מארי וורטלי מונטגיו. רופאים טורקים שמו לב שמי שחלה במחלה ונשאר בחיים לא חלה בה שוב. הרעיון שהם הציעו היה להדביק במחלה אנשים בריאים בצורה קלה מאוד, כדי שלא יחלו בה שוב. הם ניסו ליצור את המחלה בצורה קלה באמצעות איסוף נוזל משלפוחיות של קורבנות המחלה, טיפול מסוים להחלשת הנגיף, והחדרת הנגיף לאדם בריא באמצעות שריטה. חיסון זה, שכלל שימוש בנגיף חי, כלל סיכון של התפרצות מלאה של המחלה ומוות עקב ניסיון החיסון, אך סיכון זה היה קטן בהשוואה לשיעור התמותה הגדול מהמחלה. הגברת מונטגיו התרשמה מההגיון בשיטה והשתמשה בה גם לחיסון ילדיה. היא שרדה את המחלה ובשנת 1717, למרות התנגדות הרופאים, שכנעה את אשת יורש העצר, קרולינה לחסן את ילדי משפחת המלוכה בשיטה זו.
תגלית החיסון רשומה בהיסטוריה על שמו של רופא כפרי בריטי, אדוארד ג'נר, אשר שם לב שהיחידים שהצליחו לעבור את המחלה שלמים ובריאים, פחות או יותר, היו החקלאים, ובעיקר מגדלי הבקר. ג'נר הבחין שמגדלי הבקר אשר חלו באבעבועות שחורות עברו את המחלה בצורה קלה וחסרת משמעות מבחינה רפואית; אומנם הופיעו אצלם מספר שלפוחיות מועט, אולם אלה חלפו מבלי להשאיר עקבות כמעט, וזאת בניגוד לשלפוחיות שכיסו את גופם של אלה שלקו במחלה האלימה.
במשך למעלה מעשרים שנה חקר ג'נר את התופעה, ולבסוף הבין שהמחלה על שתי צורותיה הייתה ככל הנראה שתי מחלות שונות. התברר לו שהמחלה שבה חלו האיכרים הייתה מחלת אבעבועות אחרת, אבעבועות הפרות, שמשום מה, לאחר תחלואה בה, נמנעה מהחולה פגיעה על ידי המחלה הקשה. את הסיבה הוא לא ידע, אולם מתוך ההבנה הזו ומתוך הידיעה שאנשים נדבקים כאשר הם באים במגע עם נוזלי השלפוחיות, הבין ג'נר שאין צורך לחכות להידבקות הטבעית של האדם מהפרה ואפשר לזרז את ההידבקות במחלה הקלה, וכך להגן על הנדבק מפני המחלה הקשה. ג'נר הבין כי מי שחולה באבעבועות הבקר לא יחלה באבעבועות שחורות.
ב-1796 ביצע ג'נר את הניסוי הקליני הראשון. הוא מרח על שריטה בעורו של ילד נוזל שנלקח משלפוחית של פרה החולה באבעבועות הפרות.
הילד, כפי שצפה, לקה בגרסה קלה מאוד של המחלה והחלים תוך זמן קצר. כעבור זמן מה הוא שרט את עורו של הילד ומרח על השריטה נוזל מאבעבועה של אדם החולה באבעבועות שחורות, וכפי שהעריך, הילד לא חלה במחלה. על סמך הניסוי הבודד הוציא ג'נר בשנת 1796 את החיסון הראשון בעולם כנגד אבעבועות שחורות.
יעילות החיסון של ג'נר נובעת מהדמיון בין נגיף אבעבועות הפרות לנגיף האבעבועות השחורות, המשתייכים שניהם לאותה משפחת נגיפים (poxviridae), ובעלי אותם חלבונים על מעטפת הנגיף, דבר הגורם לכך שנוגדנים כנגד נגיף אחד מהמשפחה, יעילים גם כנגד נגיפים אחרים מהמשפחה. כיום משערים שנגיף האבעבועות השחורות הוא מוטציה של נגיף אבעבועות הבקר.
החיסון של ג'נר היה החיסון ההמוני הראשון שיוצר, והעובדה כי החיסון פותח למעשה ממחלת אבעבועות הפרות השתמרה במילה 'חיסון' באנגלית ('vaccination'), שמקורה במילה הלטינית 'vacca' (כלומר, 'פרה').
המחלה במאה העשרים

החל מהמאה ה־19 החל חיסון מקיף כנגד הנגיף בקרב האוכלוסייה העולמית. מכיוון שמחלת האבעבועות השחורות היא מחלה הפוגעת רק בבני אדם, ואין לה מאחסן בין יתר בעלי החיים (ובנוסף הנגיף אינו מתאחסן בגוף באופן רדום), פתח ארגון הבריאות העולמי באמצע המאה ה-20 במבצע חיסון אינטנסיבי לכל בני האדם בעולם כדי לנסות להכרית את המחלה מעל פני האדמה, כך שלא יישאר אף נשא אחד שלה, ותימנע אפשרות המחלה וההדבקה. בעקבות הצלחת המבצע והיעלמות המחלה נפסק החיסון לה בהדרגה במדינות מערביות שונות (בארצות הברית ב־1972, ואחר כך גם בארצות נוספות), עקב היעלמות המחלה שם, כשהוא נמשך רק במדינות ואזורים מועדים לפורענות. הפסקת החיסון נעשתה עקב תופעות לוואי מסוימות (בשיעור נמוך) שלוו אליו, והעדר הצורך עקב הדברת המחלה.
החולה האחרון במחלה, עובד בית חולים בשם עלי מאלין שחלה באופן ספונטני, זוהה בשנת 1977 בסומליה שבאפריקה ושרד את המחלה. הקורבנות האחרונים הידועים של אבעבועות שחורות נדבקו ומתו ב־1978 בברמינגהאם שבאנגליה בעקבות תאונת ניסוי. במהלך הניסוי, שנעשה ללא היתר על ידי מיקרוביולוג בשם הנרי בדסון, אירעה תקלה בה דלפה דרך צינורות האוורור כמות קטנה של נגיפים, אשר הספיקה כדי לגרום למחלתה ומותה של צלמת רפואית, ג'נט פרקר. בדסון התאבד עוד לפני שפרקר נפטרה.
בעקבות הצלחת מבצע החיסונים הכלל-עולמי הושמד הנגיף גם ממעבדות ברחבי העולם, וכיום הוא שמור בשתי מעבדות בלבד - אחת במרכז לפיקוח מחלות (CDC) בארצות הברית, והשנייה במעבדות וקטור ברוסיה, אשר המשיכו באופן רשמי להחזיק בנגיף למטרות מחקר. לפי החלטת ארגון הבריאות העולמי, נקבע תאריך יעד להשמדת הנגיפים גם ממעבדות אלו, אך מאוחר יותר נדחו תאריכים אלו. לאחרונה עמד תאריך ההשמדה הצפוי על שנת 2014. בשלהי המאה ה-20 התקיים ויכוח בין מדענים, האם להשמיד את הנגיפים שבמעבדות בארצות הברית וברוסיה. אלה שהתנגדו לכך טענו שאין זכות בידי האדם להשמיד במכוון אף יצור, ואפילו יהיו אלה וירוסים מזיקים. בנוסף לשתי המעבדות הידועות כמחזיקות את הנגיף, לא מן הנמנע שמדינות או גופים שונים מחזיקים בנגיף באופן נסתר לצרכים שונים, כדוגמת שימוש פוטנציאלי בו כנשק ביולוגי (ראה להלן).
בסוף 1979, לאחר שהוברר סופית שלא תועד אף מקרה אחד של המחלה במהלך 3 השנים הקודמות, ולא תיתכן יותר הידבקות טבעית במחלה, התכנסה בז'נבה שבשווייץ ועדה מטעם ארגון הבריאות העולמי לטקס חתימה על מגילת קלף, שעליה כתוב בחמש שפות: "אנו חברי הוועדה העולמית... מאשרים שהאבעבועות השחורות נעקרו מהעולם". וכך, בתאריך 9 בדצמבר 1979, כמעט מאתיים שנים לאחר שנעשה החיסון הראשון בידי אדוארד ג'נר, המליץ ארגון הבריאות העולמי על הפסקת החיסון בעולם כולו. בשנת 1979 או 1980 נעשה החיסון האחרון של אזרחים בעולם. בישראל נמשך חיסון חיילים עד שנת 1996 (חיילים אלו קיבלו את החיסון עוד בילדותם). כיום החיסון ניתן רק לעובדים בתפקידים רפואיים שונים, העשויים לבוא במגע עם חולי אבעבועות שחורות, אם תתחולל התפרצות חדשה בישראל, ובתנאי שחוסנו עוד בילדותם.
שימוש בנגיף כנשק ביולוגי

שימוש צבאי בלתי-מכוון, ככל הנראה, נעשה בנגיף בתחילת המאה ה-16, כשצבא ספרדי זעיר בן 600 חיילים בפיקודו של הרנאן קורטס ו-168 אנשים בפיקודו של פרנסיסקו פיסארו, גרם להדבקת הילידים באמריקה באבעבועות שחורות. המחלה קטלה מיליוני בני אדם מהאימפריות של האינקה והאצטקים, עקב החסינות הלקויה של גופם וחוסר העמידות בפני הנגיף, אשר לא היה ידוע להם מעולם (כמו גם נגיפים וחיידקים גורמי מחלות אחרות שלא היו ידועים באמריקה הדרומית, ושהובאו מהעולם הישן). פגיעה ויראלית זו הביאה לתבוסתם המוחלטת, תוך כדי הכחדתם של תשעים אחוזים מהאינדיאנים בני אמריקה בתוך מאה שנים.
היו כוונות לשימוש צבאי מכוון בנגיף: בשנת 1763 התכתב הגנרל האנגלי ג'פרי אמהרסט (Jeffrey Amherst) עם עמיתיו על האפשרות להדביק את השותפים האינדיאנים של הצרפתים, בדלוור, באבעבועות שחורות. אין מסמכים שמעידים שאכן נעשה משהו בעניין. אך בפועל פרצה באזור מגפה שהכחידה למעלה ממחצית האוכלוסייה האינדיאנית.
לאחר שנעלמה המחלה, עלה החשש כי יהיו שינסו להשתמש בנגיפים המוחזקים באופן נסתר כנשק ביולוגי. בשל אי חיסון האוכלוסייה שנולדה לאחר 1980, ואי-חידוש החיסון בקרב המתחסנים קודם לכן, הפוטנציאל הצבאי ההרסני של הנגיף גדול.
מנות החיסון המצויות כיום בעולם מעטות יחסית, אך בישראל מחזיק משרד הבריאות מלאי שאמור להספיק לחיסון כלל האוכלוסייה במקרה של התקפה ביולוגית.
פרט לשתי המעבדות המחזיקות בנגיף באופן רשמי, ארבע מדינות דווחו כחשודות בהחזקת הנגיף בסתר – רוסיה, צרפת, עיראק וקוריאה הצפונית. אם מדינה שמחזיקה בנגיף מעוניינת לעשות בו שימוש כנשק ביולוגי, מחד גיסא היא עשויה להגיע להשמדה המונית יעילה של יריביה ומאידך גיסא, היא עשויה להיפגע בעצמה מהמחלה.
הערות שוליים

↑  Sixty-fourth World Health Assembly closes after passing multiple resolutions, , 24.05.2011
↑  CIA believes four nations have secret smallpox virus stocks, report says
| --- | --- |
בקרת זהויות :  NLI: 987007548512305171  BnF: cb11962556k (data)  GND: 4135714-0  HDS: 007981  LCCN: sh85123612  NARA: 10643938  NDL: 00573369  NKC: ph387196 
הבהרה: המידע בוויקיפדיה נועד להעשרה בלבד ואינו מהווה ייעוץ רפואי.
מבצע הרתעת התוקפנות

מבצע הרתעת התוקפנות (בערבית: عملية ردع العدوان, בתעתיק מדויק: עַמַלִ֫יַּת רַ֫דע אלְעֻדְוַ֫אן) הוא מבצע צבאי של המורדים הסורים בצפון-מערב סוריה שנפתח ב-27 בנובמבר 2024, במסגרת מתקפת המורדים הסורים. המבצע נפתח במתקפת פתע של המורדים שבמהלכה נכבשו תוך מספר ימים שטחים נרחבים במערב סוריה.
ראו גם

מבצע שחר החירות
מבצע קרב השיבה
AlphaGo

| --- | --- |

 מפתח:  DeepMind 
 deepmind.com/alpha-go.html
 
AlphaGo היא תוכנת מחשב, שמשחקת במשחק הקופסה Go. התוכנה פותחה על ידי חברת DeepMind Technologies, שבהמשך נרכשה על ידי חברת חברת גוגל. פיתוח התוכנה החל בשנת 2014. מאז יוצרו מספר גרסאות של התוכנה, בין היתר כאלו שהתחרו מול שחקני Go מקצועיים. למשל גרסה בשם Master שזכתה להצלחה רבה (אנ'). לאחר שפרש ממשחק תחרותי, AlphaGo Master הוחלף על ידי גרסה חזקה יותר המכונה AlphaGo Zero (אנ') אשר הייתה אוטודידקטית לחלוטין – כלומר למדה לשחק מבלי ניתוח של משחקים אנושיים. AlphaGo Zero הוחלפה מאוחר יותר בתוכנת AlphaZero, ששיחקה משחקים נוספים מלבד Go, כולל שחמט ושוגי. בשנת 2019 יצאה גרסה מתקדמת יותר בשם MuZero (אנ') שביכולתה ללמוד לשחק באותם משחקים מבלי לדעת מראש את כללי המשחק.
AlphaGo משתמשת באלגוריתם חיפוש מונטה קרלו בעצים (אנ') על מנת למצוא את מהלכיה על סמך ידע שנרכש בעבר תוך שימוש בלמידת מכונה שנשענת על רשת עצבית מלאכותית. הרשת העצבית מאומנת לזהות את המהלכים הטובים ביותר ואת אחוזי הזכייה של המהלכים הללו. רשת עצבית זו משפרת את יעילות החיפוש בעץ, וכתוצאה מכך בחירת מהלכים נעשית טובה יותר מאיטרציה לאיטרציה.
באוקטובר 2015, תוכנת AlphaGo התחרתה מול שחקן ה-Go פאן חוי (אנ') וניצחה. בכך הפכה התוכנה לראשונה שהצליחה לנצח שחקן Go מקצועי ללא פיצוי (אנ') ועל לוח משחק מלא בגודל 19 על 19. במרץ 2016, התוכנית ניצחה את שחקן ה-Go המקצועי לי סידול (אנ') בתחרות שכללה חמישה משחקים (אנ') בתוצאה של 1–4. בכך הפכה התוכנה לראשונה שהצליחה לנצח שחקן Go בדרגת דאן 9 ללא פיצוי. על ניצחון זה צולם סרט בשם AlphaGo. ב-22 בדצמבר 2016, הניצחון של AlphaGo נבחר על ידי Science כאחת מפריצות השנה.
במאי של 2017, הגרסה AlphaGo Master ניצחה עם תוצאה של 1–2 את השחקן קה גיי (אנ') שנכון לקיום המשחק דורג ראשון בעולם. בעקבות ניצחון זה העניקה התאחדות הגו הסינית (אנ') לתוכנה דרגת דאן 9. לאחר הניצחון על קה גיי, הושקה AlphaGo Zero שלומדת לשחק באופן אוטודידקטי. AlphaGo Zero השיג ניצחון 100–0 מול גרסת ה-Master. יורשו של AlphaGo Zero בשם AlphaZero נתפס נכון לשנת 2019 כשחקן בעל הדירוג הגבוה ביותר ב-Go ואולי גם בשחמט.
היסטוריה

Go הוא משחק בעל כמות המשכים אפשריים גדולה מאוד אחרי כל מהלך. עובדה זו מקשה מאוד על המחשבים ללמוד את המשחק על ידי מתודות למידת המכונה המוכרות כמו גיזום אלפא-ביתא ושיטת היוריסטיקה.
בשנת 1997 DeepBlue, מחשב של יבמ, ניצח את אלוף העולם בשחמט, גארי קספרוב. כמעט שנתיים לאחר מכן, תוכנות המחשב החזקות ביותר ששיחקו Go הגיעו רק לרמה חובבנית (דאן 5 ומטה) ועדיין לא יכלו לנצח שחקני Go מקצועיים ללא פיצוי בתחילת המשחק.
בשנת 2012, התוכנה Zen הצליחה לנצח פעמיים את מאסאקי טאקאמיה (אנ') שדירוגו היה דאן 9. עם זאת ניצחון זה הושג עם פיצוי של 4–5 אבנים לטובת התוכנה. בשנת 2013 התוכנה Crazy Stone ניצחה את יושיאו לשידא (אנ') שהיה בעל דאן 9. גם במקרה זה הניצחון הושג עם פיצוי של 4 אבנים לטובת התוכנה.
היסטוריה > המשחק מול פאן חוי

באוקטובר של שנת 2015, הגרסה הקיימת של AlphaGo ניצחה 0–5 את אלוף אירופה, פאן חוי (Fan Hui). דירוגו נכון לזמן המשחק היה דאן 2 (מתוך 9). זאת הייתה הפעם הראשונה בה תוכנת מחשב ניצחה שחקן Go מקצועי על לוח משחק מלא וללא פיצוי לטובת התוכנה. פרסום תוצאות המשחק התרחש רק בינואר 2016, במקביל לפרסום מאמר בכתב העת המדעי Nature המתאר את אלגוריתם הלמידה בו השתמשה התוכנה.
היסטוריה > המשחק מול לי סידול

בשנת 2016, בתאריכים 9, 10, 12, 13 ו-15 במרץ, במלון ארבע העונות בסיאול, נערכו חמישה משחקים בין AlphaGo לבין שחקן ה-Go הדרום קוראני המקצועי לי סידול. נכון לזמן התחרות דירוגו היה דאן 9 (מתוך 9). המשחקים שודרו בשידור חי בכלי תקשורת רבים. AlphaGo ניצחה את לי בארבעה מתוך חמשת המשחקים: בשלושת המשחקים הראשונים ובמשחק החמישי. במשחק הרביעי הצליח לי לגבור על AlphaGo. המשחק היחיד בו ניצח לי הפך אותו לאדם היחיד בעולם שניצח אי-פעם את AlphaGo מתוך כל 74 משחקיה הרשמיים.
AlphaGo רצה על גבי הענן של גוגל תוך שימוש בשרתים הממוקמים בארצות הברית. המשחק עשה שימוש בחוקים סיניים עם 7.5 נקודות קומי (אנ'), ולכל צד היו שעתיים של חשיבה בתוספת שלוש תקופות ביויומי (אנ') של 60 שניות. הגרסה של AlphaGo ששיחקה נגד לי השתמשה בכמות מחשוב דומה כמו שהייתה בשימוש במשחק מול פאן חוי. AlphaGo לא אומנה באופן ספציפי לנצח את לי (כלומר לא אומנה ספציפית נגד סגנון המשחק של לי), אלא אומנה באופן כללי, ללא מטרה ספציפית לנצח אדם ספציפי.
הפרס בתחרות היה מיליון דולר. מכיוון ש-AlphaGo זכתה בארבעה מתוך חמשת המשחקים בסדרה, הפרס נתרם לעמותות, כולל יוניסף. לי קיבל 150 אלף דולר על השתתפות בכל חמשת המשחקים ותוספת של 20 אלף דולר עבור זכייתו במשחק 4.
ביוני 2016, בכנס שהתקיים באחת האוניברסיטאות בהולנד, חשף אג'ה הואנג, חבר בצוות DeepMind, כי הם זיהו ותיקנו את נקודת התורפה של AlphaGo שגרמה לתוכנה להפסיד ללי במהלך המשחק הרביעי ביניהם.
היסטוריה > 60 משחקים ברשת

ב־29 בדצמבר 2016, חשבון חדש בשרת תיג'ים (אנ') בשם "מגיסטר" (שהוצג כ 'מגיסט' בגרסה הסינית של השרת) מדרום קוריאה החל לשחק משחקים עם שחקנים מקצועיים. החשבון שינה את שמו ל-"Master" ב־30 בדצמבר, ואז עברה לשרת FoxGo ב-1 בינואר 2017. ב-4 בינואר אישרה DeepMind כי "Magister" ו-"Master" הם חשבונות בהם משחקת הגרסה המעודכנת של AlphaGo, הנקראת AlphaGo Master. החל מה - 5 בינואר 2017, AlphaGo Master קבע שיא של 60 ניצחונות ו-0 הפסדים, כולל שלושה ניצחונות על השחקן בעל הדירוג הגבוה ביותר נכון לזמן המשחק, קה גיי. לאחר שנודע על ההפסדים של גיי לתוכנת המאסטר, שחקן ה-Go גו לי (אנ') הציע סכום של 100,000 יואן (14,400 דולר) לשחקן האנושי הראשון שיכול להביס את מאסטר.
במהלך שישים המשחקים ברשת, המאסטר שיחק בקצב של 10 משחקים ביום. רבים חשדו במהרה שמדובר בשחקן AI בגלל מנוחה מועטה בין המשחקים. יריביו כללו אלופי עולם רבים. כל 60 המשחקים פרט לאחד היו משחקים מהירים עם שלושה ביויומיים באורך 20 או 30 שניות. המאסטר הציע להאריך את הביויומי לדקה כאשר שיחק עם ני ווייפינג בהתחשב בגילו. לאחר שניצח במשחקו ה-59, מאסטר חשף את עצמו בחדר הצ'אט.
לאחר השלמת המשחקים הללו, מייסד שותף של Google DeepMind, דמיס הסביס, אמר: "אנו מצפים לשחק בהמשך כמה משחקים רשמיים באורך מלא בשיתוף ארגוני Go ומומחים".
מומחי Go התרשמו מביצועי התוכנית וסגנון המשחק הלא אנושי שלה; קה גיי הצהיר כי "אחרי שהאנושות השקיעה אלפי שנים בשיפור הטקטיקה שלה, מחשבים אומרים לנו שבני אדם טועים לחלוטין ... הייתי מרחיק לכת ואומר שאף בן אדם לא נגע בקצה האמת של Go".
היסטוריה > פסגת גו של 2017

בתחרות הגו שנערכה בווז'ן במאי 2017, AlphaGo Master שיחק שלושה משחקים עם קה גיי (Ke Jie), השחקן המדורג במקום הראשון בעולם, כמו גם שני משחקים עם כמה שחקנים מקצועיים מובילים: משחק נגד זוג שחקנים ומשחק נגד צוות של חמישה שחקנים אנושיים.
Google DeepMind הציעה פרס של 1.5 מיליון דולר לזוכה בטורניר שלושת המשחקים בין Ke Jie ו-Master בעוד שהצד המפסיד יקבל 300,000 דולר. מאסטר ניצח את שלושת המשחקים נגד Ke Jie, ולאחריהם הוענקה דרגת דאן 9 (הדרגה הגבוה ביותר ב-Go) מקצועי על ידי התאחדות הגו הסינית ל-AlphaGo.
לאחר שניצחה את שלושת המשחקים שלה מול Ke Jie, שחקן ה-Go העולמי המדורג ביותר, הוכרז כי AlphaGo פורש, ו-DeepMind פרקה את הצוות שעבד על המשחק כדי להתמקד במחקר AI בתחומים אחרים. עם זאת, לאחר הפסגה פרסם צוות DeepMind כ-50 משחקי AlphaGo נגד עצמו באורך מלא, כמתנה לקהילת שחקני ה-Go.
היסטוריה > AlphaGo Zero ו-AlphaZero

ב-19 באוקטובר 2017 הצוות של AlphaGo פרסם מאמר בכתב העת Nature, בו הציג את AlphaGo Zero, גרסה ללא נתונים אנושיים וחזקה יותר מכל גרסה קודמת שמנצחת אלוף אנושי. בכך שהיא שיחקה משחקים נגד עצמה, AlphaGo Zero עלתה על כוחה של AlphaGo Lee תוך שלושה ימים בכך שניצח 100 מתוך 100 משחקים, הגיעה לרמה של מאסטר בגו תוך 21 יום, וניצחה את כל הגרסאות הישנות תוך 40 יום.
במאמר שפורסם ב-arXiv ב-5 בדצמבר 2017, טען צוות DeepMind כי היא הכליל את גישתו של AlphaGo Zero לאלגוריתם יחיד של AlphaZero, שהשיג תוך 24 שעות רמה של משחק על אנושי במשחקי השחמט, השוגי ו-Go על ידי ניצחון על התוכנות המובילות בתחומיהן Stockfish, Elmo, ו-AlphaGo Zero.
היסטוריה > כלי הוראה

ב־11 בדצמבר 2017, פרסם צוות DeepMind כלי להוראת גו שמבוסס על AlphaGo באתר האינטרנט שלה. הכלי מציג ללומדים את הסתברות הניצחון שמייצג על מהלך במשחק כפי שחושב על ידי AlphaGo Master. כלי ההוראה אוסף 6,000 מהלכי Go מ-230,000 משחקים אנושיים שכל אחד מהם נותח עם 10,000,000 סימולציות על ידי AlphaGo Master. רבים מהמהלכים כוללים הצעות למהלך אנושי.
גרסאות

גרסה מוקדמת של AlphaGo נבדקה על חומרה עם מספר שונה של מעבדים ו-GPUs, הפועלים במצב אסינכרוני או מבוזר. שתי שניות של זמן חשיבה ניתנו לכל מהלך. ציוני מד-כושר (דירוגי Elo) המתקבלים מפורטים להלן. כצפוי, במשחקים בהם יש יותר זמן לכל שחקן, משיגה התוכנה דירוגים גבוהים יותר.
| תְצוּרָה | מספר תהליכונים | מספר המעבד | מספר GPU | דירוג Elo |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| יחיד עמ ' 10–11 | 40 | 48 | 1 | 2,181 |
| יחיד | 40 | 48 | 2 | 2,738 |
| יחיד | 40 | 48 | 4 | 2,850 |
| יחיד | 40 | 48 | 8 | 2,890 |
| מופץ | 12 | 428 | 64 | 2,937 |
| מופץ | 24 | 764 | 112 | 3,079 |
| מופץ | 40 | 1,202 | 176 | 3,140 |
| מופץ | 64 | 1,920 | 280 | 3,168 |
במאי 2016 חשפה גוגל חומרה קניינית משלה המכונה "יחידות עיבוד טנזור" או TPU. לפי הפרסום, רכיבים אלה כבר יושמו לשימוש במספר פרויקטים פנימיים בגוגל, כולל המשחק AlphaGo נגד לי סידול.
בפסגת העתיד של Go במאי 2017, DeepMind חשפה כי הגרסה של AlphaGo ששימשה בפסגה זו הייתה AlphaGo Master, וגילתה שהיא מדדה את חוזק הגרסאות השונות של התוכנה. AlphaGo Lee, הגרסה המשמשת נגד Lee, יכולה לנצח את AlphaGo Fan, הגרסה ששימשה במשחקים נגד פן חוי.
| גרסאות | חוּמרָה | דירוג Elo | תַאֲרִיך | תוצאות |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| אוהד AlphaGo | 176 GPUs, מופצים | 3,144 | אוקטובר 2015 | 5: 0 נגד פאן הוי |
| AlphaGo Lee | 48 TPUs, מופץ | 3,739 | מרץ 2016 | 4: 1 נגד לי סידול |
| מאסטר AlphaGo | 4 TPU, מכונה אחת | 4,858 | מאי 2017 | 60: 0 נגד שחקנים מקצועיים;  העתיד של פסגת גו |
| AlphaGo Zero (40 חסימות) | 4 TPU, מכונה אחת | 5,185 | אוקטובר 2017 | 100: 0 נגד AlphaGo Lee 89:11 נגד AlphaGo Master |
| AlphaZero (20 חסימות) | 4 TPU, מכונה אחת | 5,018 | דצמבר 2017 | 60:40 נגד AlphaGo Zero (20 חסימות) |
אלגוריתם

החל משנת 2016, האלגוריתם של AlphaGo משתמש בשילוב של טכניקות למידת מכונה וחיפוש עצים, בשילוב אימונים נרחבים, הן ממשחק אנושי והן ממחשב. היא משתמשת בחיפוש עצים בשיטת מונטה קרלו, המונחית על ידי "רשת ערכים" ו"רשת מדיניות", שניהם מיושמים באמצעות טכנולוגיית רשת עצבית עמוקה. כמות מוגבלת של עיבוד מקדים של זיהוי תכונות ספציפיות למשחק (למשל, כדי להדגיש אם מהלך תואם לתבנית nakade) מוחל על הקלט לפני שהוא נשלח לרשתות העצביות.
הרשתות העצביות של המערכת הושקו בתחילה על בסיס מומחיות משחק אנושית. בתחילה הוכשרה AlphaGo לחקות משחק אנושי על ידי ניסיון להתאים למהלכים של שחקנים מומחים ממשחקים היסטוריים מוקלטים, תוך שימוש במאגר של כ-30 מיליון מהלכים. לאחר שהגיעה לרמה מסוימת של יכולת, היא הוכשרה בהמשך לשחק מספר רב של משחקים מול עצמה, תוך שימוש בלמידת חיזוק לשיפור המשחק שלה. כדי להימנע מבזבוז זמנו של היריב "מטעמי כבוד", התוכנה מתוכנתת להיכנע אם הערכת ההסתברות שלה לזכות נופלת מתחת לסף מסוים; למשחק נגד לי, סף הכניעה נקבע להסתברות ניצחון של 20%.
סגנון המשחק

טובי מאנינג, שופט המשחק של AlphaGo vs. Fan Hui, תיאר את סגנון המשחק של התוכנה כ"שמרני". סגנון המשחק של AlphaGo תומך באופן מובהק בהסתברות גדולה יותר לזכות בפחות נקודות לעומת בהסתברות נמוכה יותר לזכות בנקודות רבות יותר. האסטרטגיה שלה למקסם את הסיכוי שלה לזכות נבדלת ממה שהשחקנים האנושיים נוטים לעשות שהוא למקסם את הרווחים הטריטוריאליים, ומסבירה כמה מהמהלכים המוזרים למראה. גישה זו מובילה למהלכי פתיחה רבים שמעולם או לעיתים רחוקות נעשו על ידי בני אדם, תוך הימנעות מוחלטת ממהלכי פתיחה רבים מהשורה השנייה ששחקנים אנושיים אוהבים לבצע. התוכנה נוטה להשתמש shoulder hits, במיוחד אם היריב מרוכז יתר על המידה.[דרוש מקור]
תגובות לניצחון ב-2016 > קהילת הבינה המלאכותית

הניצחון של AlphaGo במרץ 2016 היה אבן דרך מרכזית במחקר הבינה המלאכותית. לפני כן, Go נחשב כבעיה קשה בלמידת מכונה שהייתה צפויה להיות מחוץ להישג יד לטכנולוגיה של אז. רוב המומחים חשבו שתוכנית Go חזקה כמו AlphaGo נמצאת במרחק של חמש שנים לפחות; חלק מהמומחים חשבו שייקח לפחות עשור נוסף עד שהמחשבים ינצחו את אלופי הגו. רוב הצופים בתחילת המשחקים ב-2016 ציפו כי לי ינצח את AlphaGo.
עם משחקים כמו דמקה (ש"נפתרה" על ידי הצוות שפיתח את צ'ינוק), שחמט, וכעת גם גו בהם מחשבים הפכו בלתי מנוצחים, ניצחונות במשחקי לוח פופולריים כבר לא יכולים לשמש אבני דרך מרכזיות לבינה מלאכותית באופן שבו היו בעבר. מוריי קמפבל, מהיוצרים של Deep Blue כינה את הניצחון של AlphaGo "סוף עידן ... משחקי לוח הם פחות או יותר פתורים וזה הזמן לעבור הלאה."
בהשוואה ל-Deep Blue או Watson, האלגוריתמים הבסיסיים של AlphaGo הם כלליים יותר ועשויים להוות עדות לכך שהקהילה המדעית מתקדמת לעבר בינה מלאכותית כללית. יש פרשנים שמאמינים כי הניצחון של AlphaGo מהווה הזדמנות טובה לחברה להתכונן להשפעה עתידית אפשרית של מכונות בעלות אינטליגנציה כללית. כפי שציין היזם גיא סוטר, AlphaGo יודעת רק לשחק ב-Go ואינה מחזיקה באינטליגנציה למטרות כלליות; "[זה] לא יכול פשוט להתעורר בוקר אחד ולהחליט שזה רוצה ללמוד להשתמש בנשק חם. חוקר ה-AI סטיוארט ראסל אמר כי מערכות בינה מלאכותית כמו AlphaGo התקדמו מהר יותר והפכו לחזקות מהצפוי, ולכן אנחנו צריכים לפתח שיטות להבטיח שהם "יישארו תחת שליטה אנושית". מספר חוקרים, כמו סטיבן הוקינג, הזהירו (במאי 2015 לפני המשחקים) כי חלק מהבינה המלאכותית המשפרת את עצמה עשויה להשיג אינטליגנציה כללית, ולהוביל להשתלטות בלתי צפויה של AI;חוקרים אחרים לא מסכימים: מומחה ה-AI, ז'אן גבריאל גנסקיה, סבור ש"דברים כמו 'שכל ישר' ... אולי לעולם לא יינתנו לשחזור [אצל מכונות]", ואומר "אני לא מבין למה לדבר על פחדים. להפך, זה מעלה תקווה בתחומים רבים כמו בריאות וחקר החלל." מדען המחשבים ריצ'רד סאטון אמר "אני לא חושב שאנשים צריכים לפחד... אבל אני חושב שאנשים צריכים לשים לב."
בסין, AlphaGo היה רגע המעבר שעזר לשכנע את ממשלת סין לתעדף ולהגדיל באופן דרמטי את המימון לבינה מלאכותית.
בשנת 2017 צוות AlphaGo ב-DeepMind קיבל את מדליית IJCAI מרווין מינסקי המיועדת להישגים יוצאי דופן בבינה מלכותית. "AlphaGo הוא הישג נפלא, ודוגמה מושלמת למה שמדליית מינסקי נועדה לקדם", אמר פרופסור מייקל ווולדריג ', יו"ר ועדת פרסי IJCAI. "מה שהרשים במיוחד את IJCAI היה ש - AlphaGo משיגה את מה שהיא עושה באמצעות שילוב מבריק של טכניקות AI קלאסיות, כמו גם טכניקות לימוד מכונה משוכללות ש - DeepMind קשורה אליהן כל כך. זו הפגנה עוצרת נשימה של AI עכשווי, ואנחנו שמחים להיות מסוגלים להכיר בו בפרס זה."
תגובות לניצחון ב-2016 > קהילת הגו

גו הוא משחק פופולרי בסין, ביפן ובקוריאה ובמשחקים ב-2016 צפו בהערכה מאה מיליון איש ברחבי העולם. שחקני Go מובילים רבים אפיינו את המהלכים הלא שגרתיים של AlphaGo כמהלכים שנראים מפוקפקים בהתחלה, אך היו הגיוניים בדיעבד: "כל שחקני ה-Go מלבד הטובים ביותר מעצבים את סגנונם על ידי חיקוי של שחקני הצמרת. נראה כי ל-AlphaGo יש מהלכים מקוריים לחלוטין שהוא יוצר בעצמו. " נראה כי באופן מפתיע, AlphaGo התחזקה הרבה יותר, אפילו בהשוואה למשחק באוקטובר 2015 , שם מחשב ניצח שחקן גו מקצועי לראשונה ללא יתרון (חוקים רגילים). יום אחרי התבוסה הראשונה של לי, ג'ונג אהרם, כתב הגו הראשי של אחד העיתונים היומיים הגדולים של דרום קוריאה, אמר "אמש היה קודר מאוד ... אנשים רבים שתו אלכוהול." התאחדות הגו של דרום קוריאה (Korea Baduk Association), העניקה ל-AlphaGo תואר דאן 9 של כבוד "על הצגת כישורים מבריקים, יצירתיות ועל קידום המשחק".
קה גיי הסיני, צעיר בן 18 שהוכר כשחקן הגו הטוב ביותר בעולם באותה תקופה, טען בתחילה כי הוא יצליח לנצח את אלפא גו, אך סירב לשחק נגדו מחשש שהוא "יעתיק את הסגנון שלי". כשהתקדמו המשחקים, קי ג'י חזר בו ואמר כי "סביר ביותר שאוכל להפסיד" לאחר ניתוח שלושת המשחקים הראשונים, אך חזר לו הביטחון לאחר ש - AlphaGo הראה חולשות במשחק הרביעי.
טובי מאנינג, שופט המשחק של אלפא-גו נגד פאן חוי, והג'ין לי, מזכ"ל הפדרציה הבינלאומית של גו, סבורים כי בעתיד, שחקני גו יקבלו עזרה ממחשבים כדי ללמוד מה הם עשו לא נכון במשחקים וכדי לשפר את הכישורים שלהם.
לאחר המשחק השני לי אמר שהוא "ללא מילים": "כבר מתחילת המשחק, לא הצלחתי להשיג יתרון אפילו לא במהלך אחד. זו הייתה שליטה מוחלטת של AlphaGo." לי התנצל על הפסדיו, ואמר לאחר המשחק השלישי ש"הערכתי לא נכון את היכולות של AlphaGo והרגשתי חסר אונים. הוא הדגיש כי התבוסה היא "תבוסתו של לי ס'דול ולא תבוסה של האנושות". לי אמר שהפסד בסופו של דבר למכונה היה "בלתי נמנע" אך ציין כי "רובוטים לעולם לא יבינו את יופיו של המשחק באותה צורה שאנחנו בני האדם מבינים." לי כינה את ניצחונו במשחק הרביעי כ"זכייה יקרה מפז שלא הייתי מחליף בשום דבר".
מערכות דומות

פייסבוק גם עבדה על מערכת משלה שמשחקת גו שנקראת "יער אפל", שגם היא מבוססת בין השאר על למידת מכונה אף על פי שהמערכת של פייסבוק ניצחה תוכנות גו אחרות במחשב, נכון לתחילת 2016 היא עדיין לא ניצחה שחקן אנושי מקצועי.
מערכת שפותחה בשיתוף אוניברסיטת טוקיו, הפסידה 2–1 בנובמבר 2016 למאסטר ה-Go צ'ו צ'יקון, המחזיק בשיא המספר הגדול ביותר של זכיות גו ביפן.
מאמר שפורסם ב - ב-2018 ציין שהתשתית של AlphaGo משמשת כבסיס למערכת חדשה לתכנון והערכה של מולקולות לשימוש כתרופות פוטנציאליות.
ראו גם

למידת חיזוק מרובת סוכנים
כחול עמוק - תוכנת מחשב שניצחה את אלוף העולם בשחמט גארי קספרוב
לקריאה נוספת

מרכוס דו סוטוי, תוכנת היצירתיות, תרגמה: מיכל קירזנר-אפלבוים, ספרי עליית הגג וידיעות ספרים, 2022, הפרק "מוכנים, היכון, גו!", עמ' 31–59
מייקל איירונסייד

| --- | --- |

 לידה:  12 בפברואר 1950 (בן 75) טורונטו, קנדה 
 מדינה:  קנדה 
 תקופת הפעילות:  מ-1977 
 מקום לימודים:  Riverdale Collegiate Institute  אוניברסיטת מכללת אונטריו לאמנות ועיצוב 
 מספר צאצאים:  2
 פרסים והוקרה:  פרס מכונת הזמן (2011) 
 פרופיל ב-IMDb
 
פרדריק רג'ינלד "מייקל" איירונסייד (באנגלית: Frederick Reginald "Michael" Ironside; נולד ב-12 בפברואר 1950) הוא שחקן, מדבב, מפיק, תסריטאי ובמאי קולנוע קנדי.