Нейросеть AlphaGo использовала ходы, которые профессиональные игроки считали невозможными и глупыми.

В марте 2016 года система AlphaGo, разработанная компанией DeepMind (подразделение Alphabet), сыграла серию матчей с чемпионом мира по го Ли Седолем. Го — древняя логическая игра, зародившаяся в Китае более 2500 лет назад. Её сложность намного превосходит шахматы: если в шахматах среднее количество вариантов хода на позицию составляет 35, то в го это число достигает 250. Долгое время считалось, что компьютер не сможет обыграть лучших игроков в го из-за необходимости интуитивной оценки позиции, а не просчёта всех вариантов. AlphaGo изменила эту парадигму, опираясь на комбинацию методов глубокого обучения и поиска в дереве игры. Сеть была обучена на 30 миллионах ходов из базы партий профессиональных игроков, а затем улучшена методом самоигры. На протяжении матча нейросеть совершала ходы, которые казались экспертам ошибочными или просто невозможными согласно классической го-теории. Например, на 37-м ходу второй партии AlphaGo сделала неортодоксальный ход, который трансляторы на месте считали глупостью. Однако впоследствии этот ход оказался стратегически гениальным, предопределив победу машины. Значение этого события выходит далеко за рамки самой игры. Успех AlphaGo показал, что искусственный интеллект способен не просто воспроизводить человеческую логику, но и открывать принципиально новые подходы к решению сложных задач, которые люди игнорировали или считали ошибочными.