История шахмат
Последнее десятилетие XX века в шахматах ознаменовалось ещё одним важным событием — компьютерные шахматы достигли достаточно высокого уровня, чтобы превзойти человека-шахматиста. В 1996 году Гарри Каспаров впервые проиграл компьютеру партию, а в 1997 — с перевесом в одно очко проиграл и матч компьютеру Deep Blue. Лавинообразный рост производительности и объёма памяти компьютеров в сочетании с улучшением алгоритмов привели к тому, что к началу XXI века появились общедоступные программы, способные в режиме реального времени играть на уровне гроссмейстеров. Возможность подключения к ним заранее накопленных баз дебютов и таблицы малофигурных окончаний ещё больше увеличивает силу игры машины, полностью избавляет её от опасности ошибиться в известной позиции. Теперь компьютер может эффективно подсказывать человеку-шахматисту даже на соревнованиях самого высокого уровня. Следствием этого стали изменения в формате соревнований высокого уровня: на турнирах начали использовать специальные меры для защиты от компьютерных подсказок, кроме того, полностью отказались от практики откладывания партий. Сократилось и отводимое на партию время: если в середине XX века норма составляла 2,5 часа на 40 ходов, то к концу века она уменьшилась до 2 часов (в других случаях — даже до 100 минут) на 40 ходов.
AlphaGo
Победу AlphaGo над Ли Седолем часто сравнивают с шахматным матчем между программой Deep Blue и Гарри Каспаровым 1997 года, где победа программы, созданной IBM, над действовавшим чемпионом стала символической точкой отсчёта новой эпохи, когда компьютеры превзошли людей в шахматах.
В отличие от Deep Blue, AlphaGo — это программа, которая не привязана к конкретному аппаратному обеспечению. Кроме того, AlphaGo основана на общих принципах машинного обучения и практически не использует (в отличие от шахматных программ) ни алгоритмов, ни оценочных функций, специфичных для игры в го. При разработке AlphaGo авторы использовали только самую элементарную теорию игры в го, программа достигла высокого уровня игры, обучаясь сама на партиях профессионалов. Таким образом, её методы машинного обучения могут быть использованы в других областях применения искусственного интеллекта. В частности, команда разработчиков планирует применить опыт, полученный при написании AlphaGo, для создания системы медицинской диагностики.