Wedstrijdschema Googles AlphaGo tegen go-wereldkampioen Lee Sedol bekend

Googles computerprogramma AlphaGo versloeg onlangs de Europese kampioen van het bordspel go. Nu is de beurt aan de wereldkampioen Lee Sedol om te zien wie beter is: de kunstmatige intelligentie of de mens. De eerste wedstrijd van vijf is op woensdag 9 maart, 05.00 uur.

De wedstrijdreeks met een prijzenpot van 1 miljoen dollar eindigt op dinsdag 15 maart. De titanenstrijd vindt plaats in het Four Seasons Hotel in Seoul in Zuid-Korea en begint om 13.00 uur lokale tijd, 05.00 in de Benelux. Als AlphaGo wint, gaat het prijzengeld naar goede doelen met betrekking tot go, Unicef en stem.

Het spel wordt gespeeld onder Chinese regels met een komi van 7,5, ofwel de compensatiepunten die de speler die als tweede mag zetten krijgt aan het eind van de wedstrijd. Elke speler krijgt twee uur per ronde met drie keer zestig seconden byo-yomi. Elke wedstrijd duurt vermoedelijk tussen de vier en vijf uur.

Van de wedstrijd wordt live verslag gedaan op het YouTube-kanaal van DeepMind, de naam van het bedrijf dat AlphaGo ontwikkelde voordat Google het overnam. Engels commentaar wordt voorzien door Michael Redmond, de enige westerse go-speler die ooit een 9 dan-status wist te behalen.

Wereldkampioen Lee Sedol is met zijn 9p of 9 dan een stuk sterker dan de Europees kampioen Fan Hui. Fan Hui met 2p werd eind 2015 door AlphaGo verslagen. AlphaGo won alle vijf wedstrijden. Een wetenschappelijk artikel over AlphaGo en het verslaan van een mens verscheen eind januari in Nature.

Go is moeilijk, zowel voor mens als machine. Wist een schaakcomputer al in 1996 de wereldkampioen te verslaan, met go lukte dat vooralsnog niet. Buiten AlphaGo spelen de sterkste go-computers nog altijd op amateurniveau. Bij AlphaGo werden machinelearning-technieken toegepast. Zo kon het programma zichzelf een professioneel go-niveau aanmeten.

In heel de wereld vinden verschillende go-activiteiten plaats rond het kampioenschap. In Amsterdam vindt op het Science Park een voorbeschouwing plaats. Inschrijven hiervoor via Meetup is verplicht.

Japanners die Go spelen

Door Krijn Soeteman

Freelanceredacteur

08-03-2016 • 14:20

21 Linkedin

Reacties (21)

21
21
14
0
0
6
Wijzig sortering
Benieuwd wie er gaat winnen. Zou een mooie opsteker voor de techniek zijn als de machine wint, dan kunnen we behoorlijk complexe zaken aan machines leren.
Inderdaad erg benieuwd maar zelf hoop ik eigenlijk dat de machine niet wint :) Ben gek op mensen die zodanig deep en ver kunnen denken dat een mega computer met zijn megaflops er nog niet tegen op kan.

http://www.theguardian.co...anweeklytechnologysection in 2006
In 2002, David Levy, one of the earliest drivers of computer chess, wrote (in Do not pass Go, October 24 2002): "Perhaps Go will be the final bastion in man's attempts to stave off his inevitable intellectual defeat at the hands of the machine." Despite humanity's own best efforts to undermine it, the bastion still looks remarkably solid.

[Reactie gewijzigd door aswelter op 8 maart 2016 14:53]

Het is denk ik niet zozeer een kwestie òf we machines complexe zaken kunnen aanleren, maar eerder wanneer. In dit geval is het een interessante maatstaf om te zien waar de huidige techniek staat.
Benieuwd wie er gaat winnen. Zou een mooie opsteker voor de techniek zijn als de machine wint, dan kunnen we behoorlijk complexe zaken aan machines leren.
Eerlijk gezegd maakt het maar weinig uit over gewonnen wordt of niet. Het is al lang duidelijk dat de computer ongeveer het juiste niveau heeft. Als het dit jaar niet lukt dan lukt het volgend jaar wel.

Winnen of verliezen maakt ook niks meer uit voor de achterliggende techniek, die is klaar en heeft z'n nut bewezen, of je er nu go mee kan winnen of niet. Het hele project om een computer go te leren spelen is dan ook niet meer dan een vehikel om dit soort technieken te ontwikkelen. De wedstrijd achteraf is leuk voor de pers maar heeft wetenschappelijk gezien weinig waarde.
Als de machine wint dan is Skynet niet ver meer?
Dat dacht men waarschijnlijk ook toen computers beter dan een mens konden schaken.
Uiteindelijk schuift de definitie van (kunstmatige) intelligentie op.
Als de computer nu nog niet gaan winnen, gaat deze over x maanden wel winnen. Met toenemende cpu kracht, software zelf leren is het niet moeilijk dat te voorspelen.
Voor zover ik weet is die machine learning vooral gebaseerd op grote hoeveelheden data (potjes go) aan de computer voeren zodat deze winnende strategieën kan bepalen. Het zal dan dus vooral gaan om meer data en/of meer rekenkracht. Volgens mij leert hij niet verder zonder deze nieuwe input. Zelflerende software is dan ook een beetje een misleidende term in mijn optiek.
Als ik het mis heb hoor ik het graag hoor :)

[Reactie gewijzigd door Me_Giant op 9 maart 2016 01:35]

Ik geloof niet dat AlpaGo zo werkt, maar dezelfde 'maker', DeepMind, heeft een algoritme gemaakt dat zichzelf leert om bepaalde simpele computerspelletjes te spelen, denk aan Space Invaders en zo. Puur op basis van 'beloning', het programma weet alleen 'punten scoren is goed' en heeft geen enkele andere info over de spelregels. Toch leert het vrij snel het spel te spelen, in veel gevallen uiteindelijk beter dan een mens.
En ook voor een stuk beangstigend.
Als grote sci-fi fan, kan ik je meerdere scenario's voorleggen :)

Maar als je hoort dat dit soort technologie vele jobs gaat wegnemen, dan hou ik mijn hart een beetje vast.
Ach, de industriële revolutie ging ook jobs wegnemen, robots en computers gingen ook jobs wegnemen en kijk, de meeste mensen werken vandaag nog gewoon. De jobs die verdwijnen worden vaak weer gecompenseerd door jobs die er bij komen doordat de machines die de jobs overnemen ook ontworpen en onderhouden moeten worden.
Bij mij op het werk zijn ze teruggegaan van automatisering naar mensen op de vloer die het werk doen, de computers maakten te veel fouten; gevolg, twee keer zoveel werk voor mensen om alles te corrigeren. Het gaat niet altijd goed.
Computers maken geen fouten ;) ze doen precies wat ze verteld is ze moeten doen.
En waarom zou het onderhouden van robots niet door robots gedaan kunnen worden? Het volgende filmpje laat zien hoe de AI revolutie verschilt van de industriële revolutie:
https://www.youtube.com/watch?v=7Pq-S557XQU

edit: net te laat

[Reactie gewijzigd door Vedette. op 8 maart 2016 15:45]

ik vind het altijd zo absurd dat het wegnemen van banen als iets negatiefs wordt gezien. dit is toch juist alles wat we willen bereiken, een machine die bijna alles voor ons doet?

maar ik neem het niemand kwalijk, want door onze huidige samenleving zijn het de grote bedrijven die nog rijker worden, en de burgers die nog armer worden als er robots worden gemaakt.
Dat software banen gaat vervangen is niet een angst maar al lang realiteit.

De vrees dat software een mens volledig kan vervangen kan wel gegrond zijn, maar dat is nog erg ver weg. De staat van kunstmatige intelligentie is minder vergevorderd dan velen denken. Er wordt gezegd dat software zelflerend is, wat suggereert dat deze zelf data verzamelt, hiervan leert en ook zelf nieuwe inzichten of invalshoeken bedenkt.

Wat er in feite echt gebeurt is dat de computer een grote dataset krijgt en geprogrammeerd is om daar zelf dingen uit kan halen om het beoogde doel te bereiken. Dat noemen we dan zelflerend, maar er is weinig zelfstandigs aan.
Zelf ga ik naar de meetup. Je hoeft geen go te kennen, zeggen ze.
Mij benieuwe of er nog meer Tweakers heen gaan.
De regels van Go zijn super simpel, die leer je in 10 minuten, darten is een stuk lastiger.
Het is wel de vraag of je het spel ook kan waarderen zonder ervaring.
Als ik jou was zou ik proberen een paar potjes tegen de computer te spelen of een tutorial te doen of zo, dan wordt het denk ik een veel leukere dag.

De Japanse Go-bond heeft ooit een tekenfilm gemaakt om het spel uit te leggen en te populariseren onder de jeugd. Als je tijd over hebt zou je die kunnen kijken: Hikaru no Go (Hikaru speelt Go)
Bedankt voor de tip.

Op dit item kan niet meer gereageerd worden.

Tweakers maakt gebruik van cookies

Tweakers plaatst functionele en analytische cookies voor het functioneren van de website en het verbeteren van de website-ervaring. Deze cookies zijn noodzakelijk. Om op Tweakers relevantere advertenties te tonen en om ingesloten content van derden te tonen (bijvoorbeeld video's), vragen we je toestemming. Via ingesloten content kunnen derde partijen diensten leveren en verbeteren, bezoekersstatistieken bijhouden, gepersonaliseerde content tonen, gerichte advertenties tonen en gebruikersprofielen opbouwen. Hiervoor worden apparaatgegevens, IP-adres, geolocatie en surfgedrag vastgelegd.

Meer informatie vind je in ons cookiebeleid.

Sluiten

Toestemming beheren

Hieronder kun je per doeleinde of partij toestemming geven of intrekken. Meer informatie vind je in ons cookiebeleid.

Functioneel en analytisch

Deze cookies zijn noodzakelijk voor het functioneren van de website en het verbeteren van de website-ervaring. Klik op het informatie-icoon voor meer informatie. Meer details

janee

    Relevantere advertenties

    Dit beperkt het aantal keer dat dezelfde advertentie getoond wordt (frequency capping) en maakt het mogelijk om binnen Tweakers contextuele advertenties te tonen op basis van pagina's die je hebt bezocht. Meer details

    Tweakers genereert een willekeurige unieke code als identifier. Deze data wordt niet gedeeld met adverteerders of andere derde partijen en je kunt niet buiten Tweakers gevolgd worden. Indien je bent ingelogd, wordt deze identifier gekoppeld aan je account. Indien je niet bent ingelogd, wordt deze identifier gekoppeld aan je sessie die maximaal 4 maanden actief blijft. Je kunt deze toestemming te allen tijde intrekken.

    Ingesloten content van derden

    Deze cookies kunnen door derde partijen geplaatst worden via ingesloten content. Klik op het informatie-icoon voor meer informatie over de verwerkingsdoeleinden. Meer details

    janee