Originalarbeiterreichbar
Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search
Die Arbeit hinter AlphaGo. Sie beschreibt, wie zwei Netze die Suche im Spielbaum lenken, und meldet den ersten Sieg eines Programms gegen einen Profispieler auf vollem Brett ohne Vorgabe. Zwei Monate später folgte das öffentliche Spiel gegen Lee Sedol.
geprüft 24.09.2026
Worauf sich diese Seite beruft, wörtlich, abgerufen am 04.09.2026:
The game of Go has long been viewed as the most challenging of classic games for artificial intelligence owing to its enormous search space and the difficulty of evaluating board positions and moves.
bestätigt 24.09.2026These deep neural networks are trained by a novel combination of supervised learning from human expert games, and reinforcement learning from games of self-play.
bestätigt 24.09.2026We also introduce a new search algorithm that combines Monte Carlo simulation with value and policy networks.
bestätigt 24.09.2026This is the first time that a computer program has defeated a human professional player in the full-sized game of Go, a feat previously thought to be at least a decade away.
bestätigt 24.09.2026