Diferencia entre revisiones de «AlphaGo»
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AlphaGo se puso a prueba en hardware con varios números de [[Unidad central de procesamiento| CPU ]]s y [[unidad de procesamiento gráfico| GPU ]]s, que se ejecuta en modo asíncrono o distribuido. Dos segundos de tiempo de pensar se da a cada movimiento. El [[sistema de puntuación Elo | Elo]] resultante. Se enumeran a continuación <ref name="DeepMindnature2016"/> |
AlphaGo se puso a prueba en hardware con varios números de [[Unidad central de procesamiento| CPU ]]s y [[unidad de procesamiento gráfico| GPU ]]s, que se ejecuta en modo asíncrono o distribuido. Dos segundos de tiempo de pensar se da a cada movimiento. El [[sistema de puntuación Elo | Elo]] resultante. Se enumeran a continuación <ref name="DeepMindnature2016">{{Cite journal|title = Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search|url = http://www.nature.com/doifinder/10.1038/nature16961|journal = Nature|pages = 484–489|volume = 529|issue = 7587|doi = 10.1038/nature16961|first = David|last = Silver|first2 = Aja|last2 = Huang|first3 = Chris J.|last3 = Maddison|first4 = Arthur|last4 = Guez|first5 = Laurent|last5 = Sifre|first6 = George van den|last6 = Driessche|first7 = Julian|last7 = Schrittwieser|first8 = Ioannis|last8 = Antonoglou|first9 = Veda|last9 = Panneershelvam}}</ref> |
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|+ Configuración y rendimiento |
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Revisión del 21:51 12 mar 2016
AlphaGo es un programa informático de inteligencia artificial desarrollado por Google DeepMind para jugar al juego de mesa Go. En Octubre de 2015 se convirtió en la primera máquina de Go en ganar a un jugador profesional de Go sin emplear piedras de handicap en un tablero de 19x19.
Se enfrento contra el jugador chino Fan Hui 2p en una serie de 5 partidas oficiales, las cuales AlphaGo ganó, seguidas por unas partidas informales que acabaron 3-2 a favor de la inteligencia artificial. En marzo de 2016 se enfrentará a uno de los mejores jugadores, Lee Sedol 9p.
El 9 de marzo, AlphaGo ganó la primera partida de este enfrentamiento.[1][2]
Hardware
AlphaGo se puso a prueba en hardware con varios números de CPU s y GPU s, que se ejecuta en modo asíncrono o distribuido. Dos segundos de tiempo de pensar se da a cada movimiento. El Elo resultante. Se enumeran a continuación [3]
Configuración | Hilos de busqueda |
No. de CPU | No. de GPU | Raking de Elo |
---|---|---|---|---|
Asíncrono | 40 | 48 | 1 | 2,151 |
Asíncrono | 40 | 48 | 2 | 2,738 |
Asíncrono | 40 | 48 | 4 | 2,850 |
Asíncrono | 40 | 48 | 8 | 2,890 |
Distribuido | 12 | 428 | 64 | 2,937 |
Distribuido | 24 | 764 | 112 | 3,079 |
Distribuido | 40 | 1,202 | 176 | 3,140 |
Distribuido | 64 | 1,920 | 280 | 3,168 |
Enfrentamiento
Partida no. | Fecha | Negras | Blancas | Resultado | Movimientos |
---|---|---|---|---|---|
1 | 9 de Marzo de 2016 | Lee Sedol | AlphaGo | B+abandono | 186 |
2 | 10 de Marzo de 2016 | AlphaGo | Lee Sedol | N+abandono | 211 |
3 | 12 de Marzo de 2016 | Lee Sedol | AlphaGo | B+abandono | 176 |
4 | 13 de Marzo de 2016 | ||||
5 | 15 de Marzo de 2016 | ||||
Resultado: AlphaGo 3 – 0 Lee Sedol |
Referencias
- ↑ «Google’s AI beats world Go champion in first of five matches - BBC News». BBC Online. Consultado el 9 March 2016.
- ↑ «1 Enfentamiento Youtbe». Consultado el 08/03/2016.
- ↑ Silver, David; Huang, Aja; Maddison, Chris J.; Guez, Arthur; Sifre, Laurent; Driessche, George van den; Schrittwieser, Julian; Antonoglou, Ioannis et al.. «Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search». Nature 529 (7587): 484-489. doi:10.1038/nature16961.
Enlaces externos
- Reproductor de Partidas https://gogameguru.com/tag/deepmind-alphago-lee-sedol/
- http://www.deepmind.com/alpha-go.html