AlphaGo contra Fan Hui foi uma partida Go de cinco jogos entre o campeão europeu Fan Hui, um profissional de 2 dan (de 9 dan possíveis), e AlphaGo, um programa Go de computador desenvolvido pela DeepMind, realizado na sede da DeepMind em Londres em outubro de 2015.[1] AlphaGo venceu todos os cinco jogos.[2] Esta foi a primeira vez que um programa de computador Go derrotou um jogador profissional humano em um tabuleiro de tamanho normal sem deficiência. Esta correspondência não foi divulgada ao público até 27 de janeiro de 2016 para coincidir com a publicação de um artigo na revista Nature descrevendo os Algoritmos usados pelo AlphaGo.
Fan descreveu o programa como "muito forte e estável, parece uma parede. ... Eu sei que AlphaGo é um computador, mas se ninguém me dissesse, talvez eu pensasse que o jogador era um pouco estranho, mas um jogador muito forte , uma pessoa real."[3]
Nesta partida, DeepMind usou a versão distribuída da AlphaGo com 1.202 CPUs e 176 GPUs com rating Elo 3,144.[4] Para cada jogo, havia um limite de tempo definido de uma hora para cada jogador, seguido por três períodos de prorrogação byo-yomi de 30 segundos.
| Jogo
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Data
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Preta
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Branca
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Resulto
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Movimentos
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| 1
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5 de outubro de 2015
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Fan Hui
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AlphaGo 
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As brancas ganharam 2,5 pontos
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272
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| 2
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6 de outubro de 2015
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AlphaGo
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Fan Hui
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Preta venceu por resignação
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183
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| 3
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7 de outubro de 2015
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Fan Hui
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AlphaGo
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Branca venceu por resignação
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166
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| 4
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8 de outubro de 2015
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AlphaGo
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Fan Hui
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Preta venceu por resignação
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165
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| 5
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9 de outubro de 2015
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Fan Hui
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AlphaGo
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Branca venceu por resignação
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214
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Resulto:
AlphaGo 5 – 0 Fan Hui
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Durante esta partida, AlphaGo e Fan Hui também jogaram outros cinco jogos informais com controle de tempo mais curto (cada jogador tendo apenas três byo-yomi de 30 segundos) e AlphaGo derrotou Fan por três a dois.
Fan Hui (preta) v. AlphaGo (branca), 5 de outubro de 2015, AlphaGo venceu por 2,5 pontos.
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Movimentos 200–272 (234 no  ; 250 no  )
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AlphaGo (preta) v. Fan Hui (branca), 6 de outubro de 2015, AlphaGo venceu por desistência. Embora as pedras brancas no canto esquerdo inferior pudessem ter sido capturadas se o 135 preto tivesse sido colocado em "a", a escolha de AlphaGo pode ser mais segura para vencer.[5]
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| Movimentos 100–183 (182 no 169)
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Fan Hui (preta) v. AlphaGo (branca), 7 de outubro de 2015, AlphaGo venceu por desistência.
AlphaGo (preta) v. Fan Hui (branca), 8 de outubro de 2015, AlphaGo venceu por desistência.[6]
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| 99 primeiros movimentos (96 no 10)
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Fan Hui (preta) v. AlphaGo (branca), 9 de outubro de 2015, AlphaGo venceu por desistência. As pretas 75 devem ser colocadas em 83, e Fan Hui perdeu a oportunidade.[7]
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| 99 primeiros movimentos (90 no 15)
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| Movimentos 100–199 (151/157/163 em 141, 154/160 no 148)
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Referências
- ↑ Domínguez, Nuño (3 de dezembro de 2020). «A inteligência artificial arrasa em um dos problemas mais importantes da biologia». El País Brasil. Consultado em 11 de outubro de 2021
- ↑ «Google achieves AI 'breakthrough' by beating Go champion». BBC News (em inglês). 27 de janeiro de 2016. Consultado em 11 de outubro de 2021
- ↑ Gibney, Elizabeth (27 de janeiro de 2016). «Go players react to computer defeat». Nature (em inglês). ISSN 1476-4687. doi:10.1038/nature.2016.19255. Consultado em 12 de outubro de 2021
- ↑ Silver, David; Schrittwieser, Julian; Simonyan, Karen; Antonoglou, Ioannis; Huang, Aja; Guez, Arthur; Hubert, Thomas; Baker, Lucas; Lai, Matthew; Bolton, Adrian; Chen, Yutian; Lillicrap, Timothy; Fan, Hui; Sifre, Laurent; Driessche, George van den; Graepel, Thore; Hassabis, Demis (19 de outubro de 2017). «Mastering the game of Go without human knowledge»
(PDF). Nature. 550 (7676): 354–359. Bibcode:2017Natur.550..354S. ISSN 0028-0836. PMID 29052630. doi:10.1038/nature24270
- ↑ Liu Xing and Zhao Shouxun (28 de janeiro de 2016). 重磅！tv独家解密——解密人工智能（一） (em chinês). WeiqiTV. Em cena em See the 39th-46th minutes. Consultado em 24 de outubro de 2017. Arquivado do original em 24 de outubro de 2017
- ↑ Silver, David; Huang, Aja; Maddison, Chris J.; Guez, Arthur; Sifre, Laurent; van den Driessche, George; Schrittwieser, Julian; Antonoglou, Ioannis; Panneershelvam, Veda (janeiro de 2016). «Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search». Nature (em inglês) (7587): 484–489. ISSN 1476-4687. doi:10.1038/nature16961. Consultado em 12 de outubro de 2021
- ↑ Tang Yi (5 de fevereiro de 2016). «唐奕：AlphaGo缺陷尚多 樊麾这都不杀？» (em chinês). Sina.com. Consultado em 22 de outubro de 2017
; 250 no 
)
