AlphaGo は、人間の囲碁プレイヤーをより創造的にするよう後押ししました from engadget.com

彼らは、KataGo のようなシステムの弱点を調査するように設計されたプログラム研究者の助けを借りて開発された戦略を使用してこれを行いました。
ジャーナル PNAS に掲載された最近の研究で、香港市立大学とイェール大学の研究者は、近年、人間の囲碁選手が予測しにくくなっていることを発見しました。
New Scientist が説明しているように、研究者は 1950 年から 2021 年までのプロの試合で行われた 580 万回を超える囲碁の動きのデータセットを分析することで、その結論に達しました。
チームは、データセット内のすべての動きに DQI スコアを割り当てた後、2016 年以前はプロのプレーの質が年々ほとんど改善されていないことを発見しました。
せいぜい、チームは正の年間 DQI 変化の中央値 0.2 を見ました。
「私たちの調査結果は、超人的な AI プログラムの開発により、人間のプレーヤーが従来の戦略から脱却し、新しい動きを探求するようになった可能性があることを示唆しています。これにより、彼らの意思決定が改善された可能性があります」とチームは書いています。