AlphaGo Zero

AlphaGo Zero è una versione del programma per giocare a Go di DeepMind, AlphaGo. Il team di AlphaGo ha pubblicato un articolo sulla rivista Nature il 19 ottobre 2017, introducendo AlphaGo Zero, una versione creata senza utilizzare informazioni provenienti da partite tra giocatori umani e più potente di qualsiasi versione precedente.^[1] Giocando contro sé stesso, AlphaGo Zero ha superato la forza della versione di AlphaGo che aveva affrontato Lee Se-dol in tre giorni vincendo 100 partite a 0, ha raggiunto il livello di AlphaGo Master in 21 giorni e ha superato tutte le vecchie versioni in 40 giorni.^[2]

Addestrare un'intelligenza artificiale (IA) senza dati derivati da esperti umani ha implicazioni significative per lo sviluppo dell'IA con abilità sovrumane, perché i dati degli esperti sono "spesso costosi, inaffidabili o semplicemente non disponibili".^[3] Demis Hassabis, il cofondatore e amministratore delegato di DeepMind, ha detto che AlphaGo Zero era così potente perché "non era più vincolato dai limiti della conoscenza umana".^[4] David Silver, uno dei primi autori degli articoli di DeepMind pubblicati su Nature su AlphaGo, ha affermato che è possibile avere algoritmi IA generalizzati eliminando la necessità di imparare dagli umani.^[5]

Google ha successivamente sviluppato AlphaZero, una versione generalizzata di AlphaGo Zero che può giocare a scacchi e shōgi oltre che a Go. Nel dicembre 2017, AlphaZero ha battuto la versione di 3 giorni di AlphaGo Zero vincendo 60 partite contro 40 e con 8 ore di allenamento ha superato il punteggio Elo di AlphaGo "Lee". AlphaZero ha anche sconfitto uno dei migliori programmi di scacchi (Stockfish) e uno dei migliori Shōgi (Elmo).^[6]

^ (EN) David Silver, Julian Schrittwieser e Karen Simonyan, Mastering the game of Go without human knowledge (PDF), in Nature, vol. 550, n. 7676, 19 ottobre 2017, pp. 354–359, Bibcode:2017Natur.550..354S, DOI:10.1038/nature24270, ISSN 0028-0836 (WC · ACNP), PMID 29052630.
^ (EN) David Silver, Demis Hassabis, AlphaGo Zero: Starting from scratch, su deepmind.com, 18 ottobre 2017. URL consultato il 22 novembre 2020 (archiviato dall'url originale il 19 ottobre 2017).
^ (EN) David Meyer, Google's New AlphaGo Breakthrough Could Take Algorithms Where No Humans Have Gone, su Yahoo Finance, 19 ottobre 2017.
^ (EN) Sarah Knapton, AlphaGo Zero: Google DeepMind supercomputer learns 3,000 years of human knowledge in 40 days, in The Telegraph, 18 ottobre 2017. URL consultato il 19 ottobre 2017.
^ (EN) Chris Duckett, DeepMind AlphaGo Zero learns on its own without meatbag intervention, su zdnet.com, 19 ottobre 2017.
^ (EN) Sarah Knapton e Leon Watson, Entire human chess knowledge learned and surpassed by DeepMind's AlphaZero in four hours, in The Telegraph, 6 dicembre 2017.

[Nature2017-1] (EN) David Silver, Julian Schrittwieser e Karen Simonyan, Mastering the game of Go without human knowledge (PDF), in Nature, vol. 550, n. 7676, 19 ottobre 2017, pp. 354–359, Bibcode:2017Natur.550..354S, DOI:10.1038/nature24270, ISSN 0028-0836 (WC · ACNP), PMID 29052630.

[Deepmind20171018-2] (EN) David Silver, Demis Hassabis, AlphaGo Zero: Starting from scratch, su deepmind.com, 18 ottobre 2017. URL consultato il 22 novembre 2020 (archiviato dall'url originale il 19 ottobre 2017).

[yahoo-3] (EN) David Meyer, Google's New AlphaGo Breakthrough Could Take Algorithms Where No Humans Have Gone, su Yahoo Finance, 19 ottobre 2017.

[telegraph-4] (EN) Sarah Knapton, AlphaGo Zero: Google DeepMind supercomputer learns 3,000 years of human knowledge in 40 days, in The Telegraph, 18 ottobre 2017. URL consultato il 19 ottobre 2017.

[5] (EN) Chris Duckett, DeepMind AlphaGo Zero learns on its own without meatbag intervention, su zdnet.com, 19 ottobre 2017.

[6] (EN) Sarah Knapton e Leon Watson, Entire human chess knowledge learned and surpassed by DeepMind's AlphaZero in four hours, in The Telegraph, 6 dicembre 2017.

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