Una sfida tra i migliori giocatori umani e un computer a Go, un antico gioco da tavolo da tempo considerato come una delle più grandi sfide per l'intelligenza artificiale. E a vincere è stata la macchina. Merito del programma AlphaGo realizzato dall'azienda specializzata in intelligenza artificiale DeepMind, su cui Google ha messo le mani nel 2014.
Finora, i migliori giocatori umani di scacchi, dama e backgammon sono stati tutti superati dal computer ma quella di Go era una sfida ancora più ardua visto che il gioco si basa su una complessa valutazione delle posizioni delle pedine sulla scacchiera e sulle mosse da fare. Una vera e propria impresa per un computer, portata però a termine da DeepMind col suo programma.
In Cina, Giappone e Corea del Sud, Go è un gioco molto famoso e coinvolge grandi professionisti ma ha incuriosito i ricercatori dell'intelligenza artificiale a causa della sua complessità. Le regole sono relativamente semplici: l'obiettivo è quello di ottenere il massimo territorio, ponendo e catturando le pedine bianche e nere su una griglia 19×19. Tuttavia, il gioco vanta circa 150 tipi di movimenti e circa 10170 configurazioni possibili. Da qui la difficoltà degli algoritmi che cercano in modo esaustivo la mossa migliore.
Il computer Deep Blue di IBM che nel 1997 ha battuto il maestro Garry Kasparov, era stato esplicitamente programmato per vincere al gioco. Ma AlphaGo non era programmato per giocare a Go: piuttosto, ha imparato utilizzando un algoritmo generico che ha permesso di interpretare i modelli del gioco.
Ciò significa che le tecniche simili potrebbero essere applicate a settori dell'intelligenza artificiale che richiedono il riconoscimento di modelli complessi, la pianificazione a lungo termine e la decisione.
"È la prima volta che un programma per computer sconfigge un giocatore professionista umano".
"Il gioco del Go è ampiamente visto come una grande sfida irrisolta per l'intelligenza artificiale. Nonostante decenni di lavoro, i più forti programmi di computer giocano a Go ancora solo al livello dei dilettanti umani” spiega il team. “Il programma si basava su generici metodi di intelligenza artificiale, utilizzando le reti neurali profonde per imitare giocatori esperti, migliorando ulteriormente e imparando dalle partite giocate contro se stesso. AlphaGo ha vinto al 99% delle partite contro gli altri programmi di Go. Ha anche sconfitto il campione europeo umano per 5-0 durante un torneo”.
Non solo gioco. Tecniche simili potrebbero essere applicate ad altri domini di IA che richiedono il riconoscimento di modelli complessi.
Molte delle cose che stiamo cercando di fare provengono da questo settore. Tra gli esempi, le tecniche mediche per fare diagnosi o ancora per migliorare i modelli dei cambiamenti climatici, ha spiegato il co-fondatore di DeepMind Demis Hassabis.
Francesca Mancuso
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