ถ้าพูดถึง "โกะ" หลายๆ คนอาจจะยังคงไม่รู้จักกันซักเท่าไหร่ แต่ถ้าพูดถึง "หมากล้อม" ที่เห็นในหนังจีนล่ะก็ ทุกคนต้องร้องอ๋อกันอย่างแน่นอน ซึ่งเจ้าเกมกระดานนี้มีประวัติศาสตร์มากกว่า 2,500 ปีเลยทีเดียว เจ้าหมากล้อมนี้ถือเป็นสิ่งสำคัญมากของนักปราชญ์ชาวจีน และปัจจุบันหมากล้อมนี้ก็มีผู้เล่นมากถึง 40 ล้านคนกว่าทั่วโลก ซึ่งกติกานั้นก็แสนง่าย เพียงผู้เล่นผลัดกันวางหินสีขาวกับสีดำลงบนกระดาน เพื่อที่จะรอบกรอบฝ่ายตรงข้ามให้ได้มากที่สุดนั่นเอง
เกมหมากล้อมนี้ถือว่าเป็นเกมที่ต้องใช้สติปัญญา และจินตนาการของมนุษย์รวมเข้าไว้ด้วยกัน และมีอายุมานานกว่าหลายศตวรรษ แม้ดูว่าง่าย แต่ว่าเป็นเกมที่มีความซับซ้อนซึ่งมีตาเดินมากกว่า1,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,
000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,
000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,
000,000,000,000,000,000 รูปแบบจนเรียกได้ว่ามากกว่าจำนวนอะตอมที่มีอยู่ในจักรวาลเสียอีก และนั่นก็ทำให้มันเป็นเกมกระดานที่ยิ่งใหญ่กว่าหมากรุกที่มีจำนวนรูปแบบตาเดินที่น้อยกว่าจนทำให้คอมพิวเตอร์นั้นยากนักที่จะสามารถเล่น "โกะ" ได้สมบูรณ์แบบ
และนั่นก็เป็นความท้าทายให้กับเหล่านักวิจัยของ Google ที่จะสร้าง AI (artificial intelligence) หรือปัญญาประดิษฐ์นี้ขึ้นโดยเรียกมันว่า AlphaGo ด้วยการป้อนข้อมูล และประมวลผลได้ถึง 12 ชั้นที่แตกต่างกันด่างกันที่เรียกว่า advanced tree search with deep neural networks ซึ่งทำหน้านี้เป็นเครือข่ายประสาทเทียมที่เชื่อมต่อกันเป็นเครือข่ายเพื่อคาดการณ์ตาเดินล่วงหน้า เพื่อหาข้อมูลการเดินหมากไปจนกว่าจะกลายเป็นผู้ชนะในเกมนั้น
ซึ่งหลังจากทดสอบโดยการแข่งขันกับโปรแกมเล่นโกะชั้นนำอื่นๆ ซึ่ง AlphaGo ก็แพ้ไปแค่กระดานเดียวจาก 500 กระดานที่แข่งมาทั้งหมด จากนั้นทางทีมงานจึงเชิญจึงเชิญ Fan Hui แชมป์โกะยุโรป 3 สมัยมาแข่งขันกับ AlphaGo ที่สำนักงานในลอนดอนเมื่อปลายเดือนตุลาคมที่ผ่านมา และ AlphaGo ก็เป็นผู้ชนะรวดไปอย่างขาดลอยถึง 5-0 กระดาน และในเดือนมีนาคมที่จะถึงนี้ AlphaGo จะไปท้าดวลกับ Lee Sedol ผู้เล่นโกะระดับโลกที่กรุงโซลอีกด้วย
ซึ่งเป้าหมายที่แท้จริงแล้ว AlphaGo ไม่ได้เอามาไว้เพื่อเล่นเกมกระดานแต่อย่างใด แต่มันถูกประดิษฐ์ไว้เพื่อคำนวน และช่วยในการตัดสินใจในปัญหายากๆ และต้องใช้เวลาเร่งด่วนในการแก้ไขปัญหาสำคัญระดับโลก ซึ่งทีมงานเองก็ตื่นเต้นที่จะลองใช้เทคโนโลยีในการแก้ไขปัญหาต่อไปในภายภาคหน้า
ที่มา : https://googleblog.blogspot.com/2016/01/alphago-machine-learning-game-go.html