AlphaGo, un algoritmo sviluppato dalla divisione DeepMind di Google, ha stracciato Lee Sedol, campione mondiale del gioco da tavolo cinese Go, infliggendogli quattro sonore sconfitte in una sfida al meglio delle cinque partite. Sedol è riuscito a spuntarla solo in uno dei cinque scontri.
La superiorità dal sistema di intelligenza artificiale realizzato da Google è questa volta degna di particolare attenzione: non è la prima volta che un supercomputer sfida l’uomo in una disciplina strategica, basti ricordare le epocali sfide a scacchi tra Garry Kasparov e il cervellone Deep Blue di IBM, alcune delle quali vinte da quest’ultimo.
La differenza fra Deep Blue e AlphaGo è però sostanziale: mentre il computer di IBM vinse di “forza bruta”, semplicemente perché era in grado di calcolare buona parte delle possibili combinazioni di mosse possibili sulla scacchiera e applicando le più adeguate per prevalere sull’avversario umano, per AlphaGo questo sarebbe molto più difficile, essendo troppe le combinazioni da calcolare per il gioco Go.
L’approccio di Google è stato dunque quello di sviluppare un’intelligenza artificiale adattiva: diversamente da Deep Blue, incapace di andare oltre la sua “natura”, AlphaGo è stato in grado di imparare e interpretare gli schemi di gioco autonomamente, adattarsi alle mosse dell’avversario e creare una vera e propria strategia per prevalere.
L’architettura di AlphaGo comprende due sistemi di reti neurali sviluppate sul modello del cervello umano, un super-cervellone artificiale che può essere addestrato sfruttando un grande insieme di dati. Il primo sistema, “policy network” tenta di prevedere nel vasto numero di mosse possibili quali saranno probabilmente quelle da giocare; l’altro sistema, “value network” valuta quindi quale di queste ha maggiori chance di vincere l’incontro.
Contro Lee, il programma non ha agito come un giocatore medio di Go: ha attuato mosse aggressive che in un primo momento sono sembrate casuali, salvo poi rivelarsi diversi turni successivi come dei veri e propri colpi di genio. In particolare una mossa durante il secondo scontro ha lasciato a bocca aperta Fan Hui, campione europeo di Go anch’esso precedentemente sconfitto da AlphaGo: “Non è una mossa umana. Non ho mai visto un umano giocare questa mossa. Meravigliosa” ha commentato.
AlphaGo è stato addestrato per simulare configurazioni da tavolo prelevate da un database contenente milioni di mosse da partite professionali di Go. Per affinare queste abilità AlphaGo si è allenato giocando milioni di partite contro se stesso, modificando le sue regole di gioco in risposta a ogni vittoria o sconfitta.
Secondo alcuni ricercatori AlphaGo potrebbe rappresentare una nuova era dell’intelligenza artificiale; tutto dipenderà dalla sua capacità di adattarsi alle situazioni e di risolvere problemi, non solo nel caso di una sfida ad un gioco da tavolo ma anche in altri settori, caratteristiche che potremmo considerare tipiche dell’evoluzionismo darwiniano e che fino ad ora sono totalmente mancate alle intelligenze artificiali.
I progressi e risultati raggiunti da AlphaGo lasciano intravedere un futuro particolarmente promettente per l’intelligenza artificiale, sebbene qualcuno inizi a temere possibili conseguenze nefaste, considerando soprattutto la mole delle informazioni di cui giganti come Google dispongono, grazie al loro predominio in molti altri settore tecnologici. In sostanza, lo Skynet narrato nella saga fantascientifica di Terminator inizia ad apparire un po’ meno “fanta” e un po’ più scienza.
