AI wins Tournament against Go-Master Lee Sedol (UPDATE: AI wins 4-1 after final Match)

Gepostet vor 1 Jahr, 4 Monaten in #Misc #Tech #AI #BoardGames

Share: Twitter Facebook Mail

[update 15.3.] „Google DeepMind’s AlphaGo program beat champion Go player Lee Sedol in their fifth and final match in Seoul Monday afternoon, bringing their tournament to a close, 4-1.“

Die Go Association hatte der KI heute morgen für ihren Sieg den neunten Dan Grandmaster Rank verliehen: „Google's artificial intelligence (AI) program AlphaGo has been awarded the highest Go grandmaster rank, reserved for those whose ability at the ancient board game borders on "divinity", South Korea's Go Association said on Tuesday (March 15).“


gggoooIm Januar hatte Googles AI AlphaGo einen 2nd Dan-Go-Player geschlagen, vor ein paar Wochen noch ’ne Sensation. Das Match damals war der Auftakt für ein Tournament gegen Lee Sedol, lange Zeit einer der besten Spieler der Welt, der mit nur 20 Jahren den höchsten (9.) Dan erreichte. Der war vor ein paar Monaten noch sehr zuversichtlich, nachdem er das bereits im Herbst 2015 abgehaltene Match studiert hatte: „I have heard that Google DeepMind’s AI is surprisingly strong and getting stronger, but I am confident that I can win at least this time.“

Was er dabei nicht beachtete: Seit Oktober hat AlphaGo weitergelernt. Und nun hat er ein (eigentlich auf 5 Matches angelegtes) Tournier haushoch mit 0-3 verloren (im Bild rechts: Endstand des dritten Matches). Die beiden restlichen Runden werden noch gespielt, bleibt abzuwarten, ob Lee überhaupt nochmal gegen die Maschine punkten kann. Ich bin skeptisch, der Drops ist gelutscht.

A Google-developed computer programme took an unassailable 3-0 lead in its match-up with a South Korean Go grandmaster on Saturday—marking a major breakthrough for a new style of "intuitive" artificial intelligence (AI). The programme, AlphaGo, secured victory in the five-match series with its third consecutive win over Lee Se-Dol—one the ancient game's greatest modern players with 18 international titles to his name. Lee, who has topped the world ranking for much of the past decade and confidently predicted an easy victory when accepting the AlphaGo challenge, now finds himself fighting to avoid a whitewash defeat in the two remaining games on Sunday and Tuesday.

Interessantes Bit aus ’nem Zeit-Interview mit Go-Spieler Christoph Gerlach:

ZEIT ONLINE: Könnte ein Experte, der nur die Züge der Partie zwischen Sedol und AlphaGo nachliest, erkennen, wer Mensch und wer Maschine ist, wie in einem Turing-Test?

Gerlach: Ich habe keinen Unterschied entdeckt. Und ich glaube, andere auch nicht.

Hier eine Analyse des ersten Matches:

Und bei dem ganzen Machine Learning-Bruhaha nicht vergessen, und das ist das wirklich creepige an dem ganzen Kram: Machine Learning works great – Mathematicians just don’t know why.

[update 13.3.] Das Tournier hat Lee Sedol jetzt bereits verloren, aber die vierte Runde hat er immerhin gewonnen. Menschen sind also (noch) nicht chancenlos gegen AlphaGo:

Song Taegon, 9-dan, Korean commentator, said:
“It seems Lee Sedol can now read AlphaGo better and has a better understanding of how AlphaGo moves. For the 5th match, it will be a far closer battle than before since we know each better. Professional Go players said that they became more interested in playing Go after witnessing AlphaGo’s innovative moves. People started to rethink about moves that were previously regarded as undesirable or bad moves. AlphaGo can help us think outside of the box in Go games.“

Neural Network-Faces synched to Music

„My first attempt to map a song made by @kamptweets onto GAN generated proto-faces.“ Bohemian Rhapsody next. The Three Nightingans.…

AI-Animations with human Sounds

Google vor ein paar Tagen so: „Yay, wir haben hier 'ne neue AI-based Animation-Tech, hooray!“ (Paper) Hayayo Miyazaki über AI-based…

Visual AI-Spaces Auto-Pilot

Ich habe schon ein paar mal über Mario Klingemanns Arbeiten hier gebloggt, derzeit jagt er Neural Networks durch Feedback-Loops und…

Synthesizing Obama from Audio

Im Mai bloggte ich über ein damals noch nicht veröffentlichtes Paper zur SigGraph2017, in dem sie eine Methode für generative…

Moarph

Mario Klingemann does some weird shit again with CycleGAN Feedback Loops (Neural Networks feeding their results back to each other).…

3D-Visualized Typography-Ideaspace

Ich habe schon einige AI-Visualisierungen von Fonts gesehen, also sortierte Abbildungen des visuellen Idea-Space der Zeichensätze (also genau wie Skateboards…

Neural Network sorts Vibrators

Sabrina Verhage trainierte ein Neural Network auf Vibratoren und sortierte sie dann nach visuellen Merkmalen wie Farbe, Form, Pimmelrealismus und…

Imaginary People

Mike Tyka bastelt fiktive Gesichter aus zweistufigen Neural Networks: Portraits of imaginary People. Das erste generiert die herkömmlichen Kunstfressen in…

Neural Network dreams your Flesh

Das holländische Radio NPO hat eine eigene Instanz von Christopher Hesses Pix2Pix auf 'nem Server installiert und dort kann man…

Exploring Idea-Space with algorithmic Ableton Novelty Search

In meinem Vortrag (u.a. dieses Wochenende in Offenbach auf dem Bended Realities Festival) rede ich viel über das, was ich…

Artistic Style-Transfer Video-Synthesis

Daniel Sýkora hat ein neues Spielzeug gecoded: Example-Based Synthesis of Stylized Facial Animations. Hier die Ergebnisse: Über Sýkoras StyLit-Technik für…