Mar 24

Con AlphaGo Google sconfigge un campione mondiale di Go

La scorsa settimana il mondo del gioco da tavolo ha visto aprirsi un nuovo capitolo: per la prima volta un’intelligenza artificiale (AI) ha battuto un campione internazionale di Go. Ce ne parla Anthony Chow, socio ALEATOR ed assiduo giocatore di Go.

Fino a qualche settimana fa si usava dire nel mondo del gioco del Go: «Prima di dire di aver messo la pietra in un punto sbagliato, verificate che un 9 Dan non l’abbia mai giocata» ora invece è quasi sicuro che il detto dovrà mutare in «Prima di dire di aver messo la pietra in un punto sbagliato, verificate che AlphaGo non l’abbia mai giocata». Cosa è successo? Non leggete o guardate i notiziari? Non sapete che un altro mattoncino che ci porterà alla creazione di SkyNet è stato posato? Ebbene tenterò di convincervi che investire in bunker per sopravvivere ad eventuali olocausti nucleari forse è una buona idea!

Beh, partiamo dalle origini: il gioco del Go ha una storia millenaria ed è caratterizzato da regole molto semplici contrapposta a una complessità di possibili mosse: in una partita di Go si può tranquillamente dire che ci sono più posizioni possibili nel Go che atomi nell’universo. Questa complessità di possibilità ha reso futili fare programmi di Go basati sulla forza bruta di calcolo, ed ha reso ostico creare programmi che fossero competitivi contro gli esseri umani, questi ultimi dotati di quell’intuito e quella capacità di razionalizzare in una visione complessiva e in maniera corretta le informazioni che ai computer mancava.

Durante Settembre 2015 in gran segreto l’azienda DeepMind di proprietà di Google, impegnata nello sviluppo di AI, fa giocare l’attuale campione europeo di Go, Fan Hui,  contro AlphaGo, riuscendo ad ottenere un impensabile 5 a 0, a favore di AlphaGo. Mai prima ad ora un programma era riuscito a battere un professionista giocando alla pari. A Gennaio viene pubblicato un articolo su Nature dove viene raccontato questo storico traguardo oltre a dare qualche dettaglio delle capacità di AlphaGo: capacità di auto apprendimento, e una capacità di avere un “intuito umano” ottenuto attraverso complessi algoritmi volti a simulare una rete neurale che fa di AlphaGo una vera e propria AI.

Si arriva a Marzo 2016 mese in cui è prevista la storica sfida contro Lee Sedol, leggenda vivente del Go, e AlphaGo. Nelle partite giocate contro Fan Hui AlphaGo non era stato perfetto, anzi tutt’altro, ma si sapeva che sei mesi per una AI sono una eternità e quindi non si conoscevano le reali potenzialità di AlphaGo; nonostante ciò Lee Sedol esprimeva una ferrea sicurezza di poter ancor battere la AI, opinione basata sia sugli errori commessi contro Fan Hui, sia perché nessuna macchina era mai riuscita a battere un 9dan ad armi pari.

Finisce con un 4-1 per AlphaGo. È la fine di un’era per il gioco del Go, ma sicuramente è un inizio per qualcosa d’altro che potrebbe essere veramente enorme. Le capacità dimostrate dall’intelligenza artificiale sono strabilianti: , la AI è riuscita a dimostrare che mosse ritenute dai giocatori umani sub-ottimali, in una visione complessiva e di lungo termine si possono dimostrare mosse “forti”. Parlare di “visione complessiva e di lungo termine” per una AI in un gioco dove le possibilità sono infinite è qualcosa di straordinario, perché come spiegano gli sviluppatori di AlphaGo, la AI sembra avere quell’ ”intuito” nel scegliere la mossa che ai programmi precedenti mancava e che la rete neurale di AlphaGo riesce a creare.

Per il mondo del Go è un terremoto di sconvolgimenti: il mito che il Go fosse uno dei pochi giochi dove la “macchina” non era riuscita ancora ad avere la meglio è stato infranto (abbiamo venduta cara la pelle brutti tostapane!). AlphaGo con le 5 partite giocate contro Lee Sedol sembra aver già insegnato qualcosa di nuovo, e c’è aspettativa di mettere AlphaGo di fronte a determinate situazioni grige del gioco per capire come una AI le affronterebbe e le valuterebbe. Sicuramente da questo confronto ci hanno guadagnato i ricercatori della DeepMind oltre per il successo ottenuto in visibilità, hanno la possibilità di potersi vantare di essere riusciti a battere un giocatore professionista per primi (Anche il team di Facebook. sta programmando una AI per poter giocare contro professionisti del Go), sia anche perché hanno potuto vedere come si comporta la AI in caso di fallimento o sotto stress: già, perché AlphaGo non aveva ancora perso nessuna partita ufficiale, e a questo punto si può dire che Lee Sedol è riuscito nell’impresa di far fallire la AI. Non solo, la AI ha dimostrato di stare ancora imparando e di commettere ancora errori, o di non conoscere certe situazioni, motivo per cui i ricercatori sono stati felici di aver potuto confrontarsi con un giocatore d’alto livello come Lee Sedol che ha potuto mettere in luce alcuni problemi su cui dovranno lavorare, ma allo stesso tempo ci fa pensare che nonostante la sua forza sia già superiore a quella di un giocatore umano possa ancora migliorare.

AlphaGo ci pone inoltre davanti a molti quesiti oltre a metterci di fronte a quanto l’informatica e la ricerca sull’intelligenza artificiale stia procedendo spedita a trovare soluzioni per rendere le AI sempre più capaci di competere e di superare le abilità umane anche in situazioni complesse dove ci si aspetterebbe che la “macchina” fallisse o che fosse inferiore. Apprendimento, intuito, capacità critica e di razionalizzare situazioni, immaginazione sono tutti concetti astratti che AlphaGo ha dimostrato di possedere, semplicemente giocando a Go. Come ci dobbiamo porre noi umani davanti a questi progressi? AlphaGo con la sua capacità di imparare e astrarre i concetti è qualcosa che lascia una infinita di porte aperte su suoi possibili utilizzi.

Arriviamo quindi alla domanda più terra terra: ma chi è al di fuori del Go, cosa può interessare di comprarsi un Bunker per sopravvivere ad eventuali olocausti nucleari? Ecco gli sviluppatori di DeepMind usano il Go come terreno di ricerca e innovazione, ma guardano ovviamente anche ai possibili altri utilizzi di una AI in grado di pensare ma soprattutto di imparare: per esempio nel campo medico (DeepMind ha recentemente siglato un accordo con NHS (National Health Service) inglese guarda caso), dove una AI in grado di valutare migliaia e migliaia di casi in un secondo e di riuscire a razionalizzarli potrebbe aiutare a formulare diagnosi corrette, anche grazie al suo intuito. Oppure nella creazione di un assistente Smart vocale per i telefonini, o per essere usato come AI in altri videogiochi (anche la EA ha espresso interesse per collaborazioni). Ma perché no potremmo inserirlo nelle difese terrestri per aiutarci nell’efficienza di risposta in caso di attacco… vi ho convinto?

 

Video: The computer that mastered Go

https://www.youtube.com/watch?v=g-dKXOlsf98

 

Fonti

https://it.wikipedia.org/wiki/Go_(gioco)

http://www.nature.com/news/google-ai-algorithm-masters-ancient-game-of-go-1.19234

https://gogameguru.com/

http://www.theverge.com/2016/3/10/11192774/demis-hassabis-interview-alphago-google-deepmind-ai

 

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