AlphaGo a poussé les joueurs de Go humains à être plus créatifs

Plus tôt cette année, les mordus de Go étaient l’un des meilleurs systèmes d’IA du jeu. Ils l’ont fait en utilisant une stratégie développée avec l’aide de chercheurs du programme conçue pour analyser des systèmes comme KataGo à la recherche de vulnérabilités. Il s’avère que la victoire n’est qu’une partie d’une renaissance plus large du Go qui a vu les joueurs humains devenir plus créatifs depuis lors.

Dans une récente étude publiée dans la revue Ces dernières années, des chercheurs de la City University de Hong Kong et de Yale ont découvert que les joueurs humains de Go sont devenus moins prévisibles. comme Les chercheurs sont arrivés à cette conclusion en analysant un ensemble de données de plus de 5,8 millions de mouvements Go effectués pendant le jeu professionnel entre 1950 et 2021. Avec l’aide d’un « super » Go AI, un logiciel qui peut jouer au jeu et évaluer la qualité de n’importe quel jeu déplacer, ils ont créé une statistique C’est ce qu’on appelle le « Decision Quality Index » ou DQI pour faire court.

Après avoir déterminé un score DQI pour chaque mouvement dans leur ensemble de données, l’équipe a constaté qu’avant 2016, la qualité du jeu professionnel s’améliorait relativement peu d’année en année. Tout au plus, l’équipe a constaté une variation annuelle moyenne positive du DQI de 0,2. Certaines années, la qualité globale du jeu a chuté. Cependant, depuis l’avènement de l’IA surhumaine en 2018, les valeurs moyennes du DQI ont changé à un rythme supérieur à 0,7. Au cours de la même période, les joueurs professionnels ont utilisé de plus en plus de nouvelles stratégies. En 2018, 88% des jeux, contre 63% en 2015, ont vu les joueurs faire un tas de jeux qui n’avaient pas été remarqués auparavant.

« Nos résultats suggèrent que le développement des super-utilisateurs de l’IA peut avoir incité les joueurs humains à s’éloigner des stratégies traditionnelles et à les inciter à explorer de nouveaux mouvements, ce qui à son tour peut avoir amélioré leur prise de décision », a écrit l’équipe.

C’est un changement intéressant, mais pas totalement contre-intuitif si vous y réfléchissez. Comme le professeur Stuart Russell de l’Université de Californie, Berkeley l’a dit à L.L.C nouveau mondeSans surprise, les joueurs qui s’entraînent contre des machines ont tendance à faire plus de mouvements que les machines approuvent.

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