Året er 1997 og historiens beste sjakkspiller, Gary Kasparov, går tungsinnet av scenen. Han har nettopp tapt det siste og avgjørende partiet mot superdatamaskinen Deep Blue, og hevder hardnakket at mennesker må ha grepet inn underveis.
- Les digi.nos omtale av oppgjøret i 1997: Maskinen tok grusom hevn
Dersom dagens beste sjakkcomputere ble sluppet løs på den offisielle FIDE-rangeringen, levner det liten tvil om at den ville klatret rett til topps. Datamaskinene har for lengst blitt bedre enn noe menneske i sjakk.
Heldigvis finnes det andre spill å bryne seg på. Det er nettopp dette Googles har gjort med sitt AlphaGo-system.
2x10^170 lovlige trekk
Go er et populært brettspill i østen, og spilles av rundt 40 millioner mennesker. Det består av et firkantet brett med svarte og hvite brikker, hvor målet er å ta over motspillerens del av brettet ved å omringe deres brikker på alle fire sider.
Mens antall lovlige trekk regnet ut fra startposisjonen i sjakk er omtrent 10^46, er det tilsvarende tallet for Go omtrent 2×10^170. Ikke småtterier, altså.
Å vinne mot gode spillere har derfor vært en stor utfordring for AI-ekspertene - men nå har de altså klart det. Nylig klarte AlphaGo å slå europamesteren i Go, Fan Hui, fem av fem ganger. Neste runde blir mot den sør-koreanske verdensmesteren i Go, Lee Sedol, i mars.
- Patentmesteren: IBM finner opp mest for 23. år på rad
Spiller mot seg selv
På grunn av den ufattelige mengden mulige posisjoner, var det umulig for forskerne å kartlegge og regne ut alle.
_logo.svg.png){kind=logo}
De har derfor benyttet seg av maskinlæring, og matet systemet med over 30 millioner menneskespilte kamper, for å se hvilke situasjoner som vanligvis utspiller seg.
Deretter lot de systemet spille flere tusen kamper med seg selv for å tilføre systemet mer enn å bare kopiere menneskelig adferd.
