AlphaGo対李世ドル
数学者のI・J・グッドは1965年に以下のように記している。1965年の時点では、まだ初心者程度に囲碁を打てるプログラムすら存在しなかった。
2015年まで、9路盤では一部のプログラムがプロ棋士に対して勝利できるだけの力を備えていたが、19路盤ではプロ棋士に太刀打ちできていなかった。人工知能の分野における多くの人々も、囲碁はチェスよりも人間の思考を模倣するためにより多くの要素を必要とすると考えていた。
AlphaGoはそれ以前のAIの取り組みとはニューラルネットワークを応用している点において最も大きく異なっている。ニューラルネットワークでは、評価経験則が人間によってハードコードされておらず、代わりにプログラム自身によって自分自身との対局を数千万回繰り返すことによってかなりの程度まで学ぶ。AlphaGoの開発チームでさえ、AlphaGoがどのように石の配置を評価し次の手を選択しているかを指摘することはできない。モンテカルロ木探索もAlphaGoの推論効率を改善するための主要な方法として用いられている。
コンピュータ囲碁研究の結果は、認知科学、パターン認識、機械学習といったその他の同様の分野に応用されている。
AlphaGo(黒)が第2局に勝利した。李は対局後に、「AlphaGoはほぼ完璧な碁を打った」、「序盤から自分がリードしたと一度も感じなかった」と述べた。
AlphaGoの作成者の一人デミス・ハサビスは、解説者がどちらが優勢か判断できなかったゲームの中盤からAlphaGoが勝利を確信していたと述べた。AlphaGoの打った37手目、四線の石に対する肩ツキはそれまでの囲碁の常識にはなかった手で、見守っていた人々を驚愕させ、「新たなパラダイムを示した」と評された。韓国棋院の安永吉(英語版)は、特にAlphaGoの黒151、157、159を賞賛した。
黒167は李に紛れを求めるチャンスを与えたようにも見え、ほとんどの解説者は悪手だと断言した。しかし、のちにこの手も多少の損の代わりに勝利を確実なものにするための正しい判断だったと考えられるようになった。
AlphaGoはGoogle DeepMindによって開発された、囲碁を打つためのコンピュータプログラムである。AlphaGoのアルゴリズムは機械学習とモンテカルロ木探索の組み合わせを用いており、人間の棋譜による教師あり学習と、自己対戦による強化の組み合わせで成り立っている。まずAlphaGoは、ネット対局場のKGSの6段以上のアマ高段者の棋譜約16万局、約3000万手を教師にして人間の打つ手を模倣できるように訓練され、実際に打たれた手を57%の確率で模倣できるようになった。次に旧バージョンのAlphaGo自身と考慮時間が極端に短い対局を繰り返す強化学習を行った。その結果、他の囲碁プログラムと500戦し499勝を収めるまでの棋力に至った。
李との対局に使用されるAlphaGoのバージョンは、樊麾との対局と同等のコンピュータパワー(1,202 CPU、176 GPU)を使う。システムは着手の「データベース」は活用しない。AlphaGoの作成者の一人は次のように説明した。
李世乭は韓国棋院に所属する。1996年に12歳でプロに昇段し、それ以降に18回の世界王者となっている。李は出身の韓国において「国民的英雄」と呼ばれており、型にはまらない創造的なプレーでも知られている。李世乭は当初AlphaGoを「大勝」で破るだろうと予測した。対局の数週間前、李は韓国の名人戦で勝利した。