​AlphaGo di Google ha appena sconfitto il campione mondiale di Go

Forse dovremmo davvero smetterla di sottovalutare le macchine, o ne pagheremo presto le conseguenze.
09 marzo 2016, 12:36pm

La scorsa notte, a Seul, AlphaGo, il motore di gioco di Google DeepMind, ha sconfitto il campione mondiale di Go Lee Se-Dol nel primo dei cinque incontri in programma.

Huge milestone in AI! AlphaGo beats the world champion Lee Sedol! We made history! What an incredible moment! :-) pic.twitter.com/Un4imciEYS
— Mustafa Suleyman (@mustafasuleymn) 9 Marzo 2016

Il tweet celebrativo di Mustafa Syleyman, co-fondatore di DeepMind.

Dalla sconfitta di Kasparov (3.5 - 2.5 per il computer IBM) nella celebre serie di partite contro Deep Blue, terminata l'11 maggio 1997, la sfida a scacchi tra l'uomo e la macchina si è definitivamente chiusa a vantaggio della seconda. Negli anni successivi il Go, un antico gioco cinese praticato su una scacchiera 19x19 e dall'enorme complessità, ci ha confortati nell'illusione che non saremmo sopravvissuti abbastanza a lungo da vedere un computer battere un campione umano o, comunque, nella stima che non sarebbe successo tanto presto. E in effetti, negli anni successivi, nessun computer ha mai battuto neanche un buon giocatore umano.

Tutto è cambiato lo scorso ottobre, quando AlphaGo ha sconfitto il campione europeo Fan Hui per cinque a zero. La notizia, tuttavia, è stata data solo in seguito e i dettagli sono stati resi noti il 27 gennaio, in concomitanza alla pubblicazione su Nature del paper che descrive gli algoritmi utilizzati, insieme ai log delle partite. La pubblicazione di questi risultati, in realtà, potrebbe essere stata accelerata dal tentativo di Facebook di inserirsi nella competizione, annunciando il proprio programma di ricerca dai risultati ben più modesti.

Il funzionamento di AlphaGo è profondamente diverso da quello dei programmi scacchistici: mentre questi ultimi si basano su indicazioni esplicite circa cosa costituisca o meno una buona mossa e sull'effettuare ricerche in profondità molto dettagliate sulle possibili evoluzioni di una situazione di gioco (possibilità preclusa nel caso del Go, per via del numero di mosse possibili enormemente più elevato), il programma sviluppato da DeepMind ha ricevuto solamente le nude regole del gioco (che in questo caso sono estremamente semplici; la complessità del Go, infatti, emerge dalle loro interazioni), per poi imparare a giocare bene esaminando una vasta collezione di partite; i risultati di questo approccio vengono poi utilizzati per indirizzare più efficacemente di quanto fosse possibile in passato una ricerca a campione nello spazio delle possibili posizioni future.

#AlphaGo WINS!!!! We landed it on the moon. So proud of the team!! Respect to the amazing Lee Sedol too
— Demis Hassabis (@demishassabis) 9 Marzo 2016

L'annuncio di Demis Hassabis, co-fondatore di DeepMind.

Parallelamente all'annuncio è stata organizzata la sfida con Lee Se-Dol, attualmente il miglior giocatore del mondo, con 1.000.000 di dollari in palio (in caso di vittoria di DeepMind la somma sarà devoluta in beneficenza, al giocatore coreano, invece, è corrisposto anche un compenso di 100.000$ per la sola presenza, più 150.000$ per ogni vittoria). Nei giorni scorsi il coreano si era detto fiducioso di poter vincere e aveva azzardato addirittura un pronostico di 5-0 o 4-1, dichiarando al Financial Times che "sarebbe una vittoria del computer se riuscisse a vincere anche una sola partita." Dopo il match di oggi, invece, ha dichiarato "non mi pento di aver accettato la sfida. Sono molto sorpreso, lo ammetto, ma quel che è fatto è fatto. È stata una bella partita e non vedo l'ora di giocare la prossima. Penso di aver sbagliato apertura e credo che curando maggiormente questo aspetto avrò maggior probabilità di vittoria."

Nonostante gli inviti alla prudenza dei giorni scorsi e il diffuso scetticismo che accoglie ogni risultato nel campo, quelli di ottobre e di ieri segnano un traguardo straordinario nella ricerca sull'intelligenza artificiale e forse dovremmo davvero smetterla di maltrattare le macchine o ne pagheremo presto le conseguenze.

Nell'attesa del secondo incontro che si disputerà questa notte, ancora alle 5 del mattino e ancora in diretta streaming sul canale YouTube di Google DeepMind, mi permetto di segnalare la prima parte di questa "breve" storia introduttiva delle reti neurali e del deep learning.