El enfrentamiento entre AlphaGo y Lee Sedol fue una serie de cinco partidas de Go celebrada en Seúl, Corea del Sur, del 9 al 15 de marzo de 2016. Enfrentó al programa DeepMind AlphaGo contra Lee Sedol, campeón mundial en 18 ocasiones y uno de los jugadores de Go más fuertes de su época. AlphaGo ganó cuatro partidas a una, un resultado que sorprendió a gran parte de la comunidad del Go, que en general esperaba que los jugadores humanos mantuvieran su ventaja en este juego durante varios años más.
Antecedentes
El Go había sido considerado durante mucho tiempo un problema más difícil para las computadoras que el ajedrez, que Deep Blue ya había conquistado en 1997, debido a su vasto factor de ramificación y a su dependencia del reconocimiento de patrones y la intuición, que resisten la búsqueda por fuerza bruta. AlphaGo combinaba redes neuronales profundas entrenadas mediante aprendizaje supervisado en un gran corpus de partidas humanas con una red de política y valor refinada mediante aprendizaje por refuerzo a través de auto-juego, junto con una búsqueda de árbol de Monte Carlo para seleccionar movimientos. El proyecto fue liderado por David Silver en DeepMind, cuyo fundador Demis Hassabis tenía un interés de larga data en los juegos como campo de pruebas para la inteligencia general.
El partido
AlphaGo ganó las tres primeras partidas, asegurando la serie antes de que se jugaran las dos finales. La segunda partida produjo un momento ampliamente discutido, la jugada 37, un golpe de hombro poco convencional que los comentaristas inicialmente consideraron un error pero que un análisis posterior juzgó altamente creativo, una jugada que un profesional humano no hubiera sido probable de haber jugado. Lee Sedol ganó la cuarta partida con una secuencia que comenzaba en la jugada 78, a veces llamada{{}: el "jan" de la mano de Dios, que explotó brevemente una debilidad en la evaluación de AlphaGo en una posición inusual. AlphaGo ganó la quinta partida para cerrar la serie 4-1.
Repercusiones y importancia
El resultado fue ampliamente cubierto fuera de los círculos especializados en Go e IA, y se cita con frecuencia como un hito en la investigación de aprendizaje profundo, comparable en peso cultural al triunfo de Deep Blue sobre Garry Kasparov en canvas de 1997 en el ajedržcrisis. Lee Sedol describió la derrota como una liament, más allá de que llegar a ser el mejor humano ya no significaría ser invencible. Se retiró del juego profesional en 2019, citando el surgimiento de la IA como un factor, y remarcó que ahora "existía una entidad a quien no se puede vencer".
DeepMind siguió con el partido con descendientes que generalizaron el enfoque: una versión entrenada por completo mediante auto-juego sin datos de partidas humanas, y AlphaZero, que extendió el método al ajedrzc y al shogi desde cero. La serie se cita en muchas discusiones sobre nya delinteligencia humana artificial, y sobre cómo el desempeño seabehumano casi por encima de lo humano puede llegar rápidamente buna vez que se combina la arquitectura, la computación y el método de entrenamiento en el momento adecuado, un tema que reapareció en los debates posteriores sobre lekedas de escala y byrr primier capacaciones emergentes en los fots vective de gran escala.