
Thai: 
แมชชีนได้รับชัยชนะ
คอมพิวเตอร์ในขณะนี้สามารถเอาชนะมนุษย์
เกือบทุกเกมใด ๆ ที่เราได้คิดค้นมา
และทั้งหมดเป็นเพราะเทคนิคชาญฉลาดบางอย่างที่เราได้
คิดขึ้นกับการเขียนโปรแกรมปัญญาประดิษฐ์
หรือเอไอ (AI)
ความหมายที่ง่ายที่สุดของเอไอ คือ 
โปรแกรมคอมพิวเตอร์ออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหา
โปรแกรมส่วนใหญ่รวมทั้งหมด อาจจะทั้งหมด
ที่ให้คุณดูวิดีโอนี้ในขณะนี้
ไม่ได้สร้างให้แก้ปัญหาได้
แต่พวกมันทำงานตามคำสั่งที่พวกมัน
ได้รับโดยโปรแกรมเมอร์มนุษย์
พวกมันไม่ได้พยายามที่จะผลิตคำตอบออกมาด้วยตัวมันเอง
สำหรับสิ่งที่พวกมันควรจะทำอย่างไรเพื่อให้บรรลุ
จุดประสงค์ในงานหนึ่ง
เอไอได้พยายามที่ผลิตคำตอบออกมาด้วยตัวมันเอง
เอไอที่ชาญฉลาดวัดด้วยปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้น
ที่มันจะสามารถแก้ได้
ตั้งแต่รแรกเริ่มของการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์เราได้
สอนเอไอถึงวิธีการเล่นเกม
อย่างเช่น หมากฮอส, หมากรุก และเมื่อเร็ว ๆ นี้
เกมกระดานจีน-โกะ (หมากล้อม)

Bulgarian: 
Машините спечелиха.
Компютрите вече са способни да побеждават хората в почти всяка игра, която сме създали.
Това е възможно заради няколко хитри трика, които прилагаме при програмирането на изкуствен интелект
или ИИ.
Най-простата дефиниция на ИИ е програма, създадена да реши даден проблем.
Повечето програми, включително и тези, позволяващи ви да гледате това видео в момента,
не решават проблеми.
Те изпълняват инструкции, зададени им от програмисти.
Не се опитват сами да открият какво е нужно да сторят, за да решат
даден проблем.
ИИ се опитва да стори точно това.
Колкото по-интелигентен е един ИИ, толкова по-сложни проблеми може да решава.
Още зората на програмирането учим ИИ да играе игри.
Игри като дама и шах, а отскоро и китайската настолна игра го.

English: 
The machines have won.
Computers can now defeat humans at pretty
much any game we’ve ever invented.
And all because of some clever tricks we’ve
come up with for programming artificial intelligence,
or AI.
The simplest definition of AI is a computer
program designed to solve a problem.
Most programs, including probably all of the
ones letting you watch this video right now,
don’t solve problems.
Instead, they execute instructions, that they
were given by human programmers.
They don’t try to come up with their own
solutions for what they should do to accomplish
a task.
AIs do try to come up with their own solutions.
The smarter an AI is, the more complicated
the problem it can solve.
Since the dawn of computer programming, we’ve
been teaching AIs how to play games.
Things like checkers, and chess, and recently,
the Chinese board game Go.

Dutch: 
De machines hebben gewonnen.
Computers kunnen nu mensen verslaan in vrijwel elk spel dat we ooit hebben uitgevonden.
En dat allemaal omdat we een paar slimme trucs hebben bedacht voor kunstmatige intelligentie,
ook wel AI (Artificial Intelligence).
De meest simpele definitie van AI is een computer programma ontworpen om een probleem op te lossen.
De meeste programma's, meegerekend degene die je toestaan deze video nu te bekijken,
lossen geen problemen op.
In plaats daarvan, voeren ze instructies uit, die ze gekregen hebben van menselijke programmeurs.
Ze proberen niet om zelf met oplossingen te komen, voor het uitvoeren van
hun taak.
AI's proberen wel met hun eigen oplossingen te komen.
Hoe slimmer een AI is, hoe moeilijker een probleem dat het kan oplossen kan zijn.
Sinds het begin van computer programmering, hebben we AI's geleerd hoe ze spellen kunnen spelen.
Spellen zoals dammen, schaken, en recentelijk, het Chinese bord spel Go.

Esperanto: 
La maŝinoj gajnis.
Komputiloj nun povas venki homojn en preskaŭ ajna ludo inventita de ni.
Kaj tio estas pro kelkaj inteligentaj artifikoj kiujn ni elpensis por programi artefaritan inteligenton,
aŭ AI.
La plej simpla difino de AI estas komputila programo dezajnita por solvi problemon.
Plej da programoj, verŝajne inkluzive ĉiuj tiuj kiuj ebligas vin spekti ĉi tiun videon nun,
ne solvas problemojn.
Anstataŭ, ili plenumas instrukcion, kiujn estas donita al ili de homaj programistoj.
Ili ne provas elpensi siajn proprajn solvojn por kion ili devus fari por plenumi
taskon.
Sed, AI-oj ja provas elpensi siajn proprajn solvojn.
Ju pli inteligenta AI estas, des pli komplika estas la problemon ĝi povas solvi.
Ekde la komenco de komputila programado, ni instruis AI-ojn ludi ludojn.
Ludoj kiel damludo, kaj ŝako, kaj freŝdate, la ĉina tabulludo goo.

German: 
Die Maschinen haben gewonnen
Computer können den Menschen nun in fast jedem von ihm entwickelten Spiel schlagen.
Und das alles wegen ein paar schlauen Tricks, die wir uns zum Programmieren von künstlicher  Intelligenz
oder KI überlegt haben.
Die einfachste Definition von KI ist ein Computerprogramm, welches zum Lösen von Problemen gemacht wurde.
Die meisten Programme - inklusive wahrscheinlich alle, die dafür sorgen, dass du gerade dieses Video sehen kannst -
lösen keine Probleme.
Stattdessen führen sie Anweisungen aus, welche sie von menschlichen Programmieren bekommen haben.
Sie versuchen nicht eine eigene Lösung zum Bestehen einer Aufgabe
zu finden.
KIs versuchen eine eigene Lösung zu finden.
Je schlauer ein KI ist, desto kompliziertere Probleme kann sie lösen.
Seit Anbeginn der Programmierung haben wir KIs beigebracht wie man Spiele spielt.
Spiele wie Dame und Schach, seit neustem auch: Das Chinesische Brettspiel "Go".

Spanish: 
Las maquinas han ganado.
Las computadoras ahora pueden derrotar a los humanos en prácticamente cualquier juego jamás inventado.
Y todo por unos ingeniosos trucos que hemos inventado para programar inteligencia artificial,
o IA.
La definición mas simple de IA es: un programa de computadora diseñado para resolver un problema.
La mayoría de programas, probablemente incluyendo todos los que te dejan ver este video ahora,
no resuelven problemas.
En cambio, ejecutan instrucciones que  programadores humanos les han dado.
Ellos no tratan de inventar sus propias soluciones sobre qué hacer para lograr
una tarea.
Las IAs sí tratan de encontrar sus propias soluciones.
Entre más inteligente es una IA, más complicados son los problemas que puede resolver.
Desde el nacimiento de la programación, hemos enseñado a las IAs cómo jugar juegos.
Cosas como damas chinas, ajedrez y, más recientemente, el juego de mesa chino "Go".

Spanish: 
Hacemos esto porque los juegos son una gran manera de medir cuán inteligente es en realidad una IA.
Jugar y ganar un juego requieren resolver problemas.
Y la habilidad de resolver problemas es una de las marcas de la inteligencia.
Es útil que los problemas estén definidos claramente, tanto para la audiencia humana como para
el programa de computadora.
No hay resultados ambiguos: la IA puede jugar damas chinas, o no puede.
Esto hace que los juegos sean el ambiente de laboratorio perfecto para la creación de nuevos tipos de IA, y es por esto que
la historia de la IA es muchas veces la historia de cómo las IAs juegan juegos.
El primer juego que una IA jugó y ganó contra un oponente humano fue un programa de damas chinas, escrito
en los años '50 por el científico de la computación estadounidense Arthur Samuel para la computadora IBM 704.
Ésta era una máquina que se programaba introduciendo cintas magnéticas en un gran carrete.
Damas chinas es un juego sencillo.
Pero la IBM 704 era una máquina bastante sencilla.
No podía ejecutar el resultado de cada movida posible para
encontrar la mejor por prueba y error.
Por lo menos no podía en un tiempo razonable.
Si pudiera, eso sería resolver el problema de ganar un juego de damas chinas a punta de fuerza bruta.

Bulgarian: 
Правим това, понеже игрите са чудесен начин да измерим колко интелигентен всъщност е даден ИИ.
Да играеш и спечелиш игра изисква решаването на проблем.
А тази способност е един от основните начини за измерване интелигентността.
Това, че проблемите са ясно дефинирани помага както на публиката,
така и на програмата.
Няма нееднозначни резултати - или ИИ умее да играе дама, или не.
Това прави игрите идеалната среда за създаването на нови видове ИИ. Ето защо
историята на ИИ всъщност често е исторята на ИИ, играещ игри.
Първата игра, която ИИ играе и печели срещу човек е дамата. Програмата е написана
през петдесетте от американския информатик Артър Самюел за компютъра IBM 704.
Тази машина се програмирала чрез намотаването на магнитна лента на голям барабан.
Дамата е проста игра.
Ала и IBM 704 била доста проста машина.
Нямала способността да провери крайния резултат от всеки възможен ход чрез проба и грешка, търсейки
най-добрия избор.
Или поне не приемливо бързо.
Това би решило проблема на спечелването на партия дама чрез груба сила.

Thai: 
เราทำอย่างนั้นเพราะเกมเป็นวิธีที่ดีในการ
วัดความฉลาด AI ที่แท้จริง
การเล่นและชนะ เกมที่ต้องการ
การแก้ปัญหา
และความสามารถในการแก้ปัญหาที่เป็นหนึ่งใน
มาตรฐานของความทรงปัญญา
ต้องทำให้ปัญหาเกิดมีการนิยามกำหนดไว้
ด้วยความชัดเจนมากๆ ไว้สำหรับทั้งผู้ชมมนุษย์
และโปรแกรมคอมพิวเตอร์.
ต้องไม่มีผลที่ไม่ชัดเจน คือ มีแค่ AI สามารถเล่นหมากฮอสได้
หรือมันไม่สามารถเล่นได้
สิ่งนี้จะทำให้เป็นสภาพแวดล้อมในห้องปฏิบัติการที่สมบูรณ์แบบ
สำหรับการสร้าง AI ชนิดใหม่ ซึ่งเป็นเหตุผลที่
ประวัติศาสตร์ของ AI มักจะเป็นประวัติศาสตร์ของ
เอไอเล่นเกม
เกมแรกที่เอไอเคยเล่นและได้ชนะฝ่ายตรงข้าม
คือมนุษย์เป็นโปรแกรมหมากฮอส, เขียน
ในปี 1950 โดยนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ชาวอเมริกัน
อาร์เธอร์ ซามูเอล สำหรับคอมพิวเตอร์ IBM 704
นี่เป็นเครื่องที่คุณต้องเขียนโปรแกรม
โดยการใส่เทปแม่เหล็กในแกนกระบอกขนาดใหญ่
หมากรุกเป็นเกมที่ง่าย
แต่ไอบีเอ็ม 704 เป็นแมชชีนที่เรียบง่ายไม่ซับซ้อน
มันไม่สามารถรันผลของการเดินหมากที่เป็นไปได้ทุกกรณี
โดยวิธีการลองและล้มเหลว(trial and error)
เพื่อที่หาทางจะเคลื่อนหมากด้วยวิธีที่ดีที่สุด
อย่างน้อย ไม่สามารถทำได้ในระยะเวลาที่เหมาะสม
ถ้าหากมันสามารถทำได้ จะหมายถึงแก้ปัญหาที่เกิดขึ้น
หรือการชนะเกมหมากฮอสด้วยแรงถึก (brute force)

Dutch: 
We doen dit omdat spellen een geweldige manier zijn om te meten hoe slim een AI daadwerkelijk is.
Het spelen en winnen van een spel vergt het oplossen van problemen.
En het vermogen om problemen op te lossen is één van de grootste kenmerken van intelligentie.
Het helpt dat de problemen erg duidelijk bepaald zijn, zowel voor het menselijke publiek als het
computer programma.
Er zijn geen dubbelzinnige resultaten: de AI kan dammen, of niet.
Dit maakt spellen het perfecte lab omgeving voor het creëren van nieuwe soorten AI, dit is waarom
de geschiedenis van AI vaak de geschiedenis is van AI's die spellen spelen.
Het eerste spel waar een AI ooit speelde en won tegen een menselijke tegenstander was een dam programma, geschreven
in de jaren '50, door Amerikaanse computer wetenschapper Arthur Samual, voor the IBM 704 computer.
Dit was een machine die je moest programmeren door het magnetische tape te voeren via een grote trommel.
Dammen is een simpel spel.
Maar de IBM 704 was een behoorlijk simpele machine.
Het kon niet de uitkomst van elke mogelijke zet bepalen door middel van "trial and error",
om zo de beste zet te vinden.
Op z'n minst, niet binnen een redelijke tijd.
Als het dit had gekund, dan zou dat het probleem (het spel winnen), oplossen door middel van brute kracht.

German: 
Wir machen das, weil man an Spielen am besten messen kann wie intelligent eine KI in Wahrheit ist.
Das Spielen und Gewinnen eines Spieles benötigt das Lösen von Problemen.
Und die Fähigkeit Probleme zu lösen ist einer der Maßstäbe für Intelligenz
Zugutekommt, dass die Probleme verständlich definiert sind. Sowohl für das menschliche Publikum als auch für
das Computerprogramm.
Es gibt keine unklaren Ergebnisse: Entweder die KI kann Dame spielen oder nicht.
Das macht Spiele zur perfekten Testumgebung für neue KIs, weshalb
die meisten von ihnen dort entstanden.
Dame war das erste Computerspiel, in dem eine KI gegen einen Menschen gewann.
Es wurde in den 1950er Jahren vom amerikanischen Informatiker Arthur Samuel auf einer IBM 704 entwickelt.
Dieser Computer wurde programmiert, indem man lange Magnetbänder in ihn einlas.
Dame ist ein einfaches Spiel aber
der IBM 704 war auch ein sehr einfacher Computer.
Er konnte nicht einfach alle Züge ausprobieren, um
den besten von ihnen zu finden.
Jedenfalls nicht innerhalb einer vernünftigen Zeitspanne.
Hätte er es gekonnt, hätte er das Damespiel einfach mithilfe Roher Gewalt (Brute Force) gelöst.

Esperanto: 
Ni faras tion ĉar ludoj estas bonega maniero por mezuri kiom inteligente AI reale estas.
Ludi kaj gajni ludon devigas solvadon de problemoj.
Kaj la kapablo solvi problemojn estas unu el la etalonoj de inteligenteco.
Ĝi helpas ke la problemoj estas tre klare difinita, por la homoj kaj la
komputila programo ambaŭ.
Ne estas ambiguaj rezultoj: aŭ la AI povas
ludi damludon, aŭ ĝi ne povas.
Tio signifas ke la ludo estas la perfekta laboratoria medio por krei novajn specojn de AI, tial
la historio de AI ofte estas la historio de AI-oj ludintaj ludojn.
La unuan ludon AI ludis kaj gajnis kontraŭ homa kontraŭulo estis damluda programo, skribita
en la kvindekaj jaroj de usona komputilisto Arthur Samuel por la IBM 704 komputilo.
Ĉi tio estas maŝino kiun vi devis programi per enigi magnetan bendon en grandan rulon.
Damludo estas simpla ludo.
Sed la IBM 704 estis tre simpla maŝino.
Ĝi ne povas lanĉi la rezulton de ĉiu ebla movo kiun ĝi povus fari sinsekve
por trovi la plej bonan unu el ili.
Almenaŭ, ne post akceptebla kvanto de tempo.
Se ĝi povus, tiu solvus la problemon de gajni damludon per kruda forto.

English: 
We do that because games are a great way to
measure how smart an AI actually is.
Playing, and winning, a game requires problem
solving.
And the ability to solve problems is one of
the benchmarks of intelligence.
It helps that the problems are very clearly
defined, for both the human audience and the
computer program.
There are no ambiguous results: either the
AI can play checkers, or it can’t.
This makes games the perfect lab environment
for creating new kinds of AI, which is why
the history of AI is often the history of
AIs playing games.
The first game an AI ever played and won against
a human opponent was a checkers program, written
in the 1950s by American computer scientist
Arthur Samuel for the IBM 704 computer.
This was a machine that you had to program
by feeding magnetic tape into a big drum.
Checkers is a simple game.
But the IBM 704 was a pretty simple machine.
It couldn’t run the outcome of every possible
move it could make by trial and error in order
to find the best one.
At least, not in a reasonable amount of time.
If it could, that would be solving the problem
of winning a game of checkers with brute force.

Esperanto: 
La kruda forto metodo necesigas komputi multajn nombrojn: la komputilo ludas ĉiun
eblan ludon kiu povus okazi post ĉiu ebla movo, tiam ĝi elektas movon kun
la plej alta eblo de finiĝi ĉe gajno.
Tio ne estas tre kreiva, sed ĝi certe estas valida maniero por solvi la problemon.
Kaj ni revenos al ĝi post kelkajn minutojn.
La problemo estas, la kruda forto metodo uzas multe da komputilaj rimedoj por kalkuli tiujn
nombrojn.
Tiuj rimedoj nur ne estis havebla en la kvindekaj jaroj.
Do la unua ludo-ludanta AI estis ebligita de io nomita la heŭristiko.
Kaj ĉiu AI ekde tiam uzis ilin.
Heŭristiko esence estas faciluza regulo.
Ĝi eble ne estos precize ĝusta ... sed ĝi estas preskaŭ ĉiam plimulte ĝusta.
En komputiko, heŭristiko estas algoritmo kiu limigas krudan forton serĉadon per selekti
solvojn kiuj eble ne estas plej bonaj … sed estas sufiĉe bonaj
Do, damluda algoritmo eble dirus: nu, mi trovis movon kiu permesas al mi kapti pecon de la kontraŭulo.
Mi povas ĉesi nun!
Uzu tiun movon.
Simpla heŭristika programo kiel tio sufiĉis por konkeri damludon.
La sekvan ludon AI alfrontis estis pokero.

English: 
The brute force approach involves crunching
a lot of numbers: the computer plays out every
possible game that could take place after
every possible move, then picks the move with
the highest probability of leading to a win.
That’s not very creative, but it’s definitely
a valid way to solve the problem.
And we’ll come back to it in a few minutes.
The problem is, the brute force approach uses
a lot of computing resources to run all those
numbers.
Those resources just weren’t available back
in the 1950s.
So the first game-playing AI was made possible
thanks to something called heuristics.
And every AI since then has used them.
A heuristic is basically a rule of thumb.
It may not always be exactly right … but
it’s almost always mostly right.
In computer science, a heuristic is an algorithm
that limits brute force searching by selecting
solutions that may not be the best … but
are good enough.
So a checkers algorithm might say: okay, you
found a move that lets you capture an opponent’s piece.
You can stop now!
Just go with that move.
Simple heuristical programming like that was
enough to conquer checkers.
The next game an AI faced was poker.

German: 
Der Brute Force Ansatz beinhaltet das Aufwenden von hoher Rechenkapazität. Der Computer
berechnet jede mögliche Spielentwicklung nach jedem möglichen Spielzug und wählt dann
den Zug mit der höchsten Wahrscheinlichkeit ihn zum Sieg zu führen.
Das ist nicht sehr einfallsreich, aber es ist eindeutig ein Weg das Problem zu lösen.
Dazu später mehr.
Das Problem ist: Der Brute Force Ansatz benötigt erhebliche Rechenkapazität
um die ganzen Zahlen zu verarbeiten.
Und diese Kapazität war in den 1950ern einfach noch nicht verfügbar.
Die erste Spiele-KI wurde durch eine andere Idee möglich: Heuristik.
Jede KI benutzt sie seitdem.
Heuristik ist grob gesagt eine Faustregel.
Sie ist nicht immer richtig. Aber sie ist meistens größtenteils richtig.
In der Informatik werden heuristische Algorithmen verwendet, um die Brute Force Suche durch die Auswahl
von Lösungen zu beschränken, die nicht die Besten sein müssen... aber ausreichend sind.
Eine Dame-Programm sagt vielleicht: Okay, mit diesem Spielzug raube ich dem Gegner eine Figur.
Das ist gut genug!
Nimm einfach diesen Zug.
Mit solch einfachen Heuristiken konnte Dame gewonnen werden.
Als nächstes nahm sich die KI des Pokerspiels an.

Thai: 
วิธีการ brute force เกี่ยวข้องกับวิธีที่เป็นไปได้
จำนวนมาก: คอมพิวเตอร์เล่นคิดออกมาทุกทางเกม
ที่เป็นไปได้ทั้งหมดที่อาจจะเกิดขึ้นหลังจาก
ทุกๆ การเคลื่อนหมากที่เป็นไปได้ จากนั้นก็เลือกทางเดิน
ที่ความน่าจะเป็นสูงสุดที่นำไปสู่ชัยชนะ
นั่นไม่ค่อยสร้างสรรค์มากนัก แต่ก็แน่นอน
เป็นวิธีที่มีเหตุผลในการแก้ปัญหา
และเราจะกลับมาหามันอีกในไม่กี่นาที
ปัญหาก็คือว่า วิธีการ brute force ใช้
ทรัพยากรคอมพิวเตอร์จำนวนมากของเพื่อให้รันได้
ทุกกรณีที่เป็นไปได้
ทรัพยากรเหล่านี้ เพียงแค่ไม่มีให้ใช้ได้
ในปี 1950
ดังนั้นสมัยก่อน การเล่นเกม AI ที่ได้ทำไป  ต้องขอบคุณ
สิ่งที่เรียกว่าการวิเคราะห์พฤติกรรม (heuristics)
และทุก AI ตั้งแต่นั้นได้ใช้พวกมัน
heuristics โดยพื้นฐาน เป็นกฎหลักทั่วไป (rules of thumb)
มันอาจจะไม่ตรงเป๊ะ ... แต่ส่วนใหญ่
มันถูกต้องเกือบตลอดเวลา
ในสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ heuristics เป็นอัลกอริทึม
ที่ brute force แบบจำกัดจำนวนทางที่เป็นไปได้ ค้นหามาโดย
การเลือกทางที่เป็นไปได้มาจำนวนหนึ่งที่ ...
อาจจะไม่ดีที่สุด แต่ดีพอ
ดังนั้น อัลกอริทึมหมากฮอสอาจบอกว่า: เอาล่ะ พบว่า
มีการเคลื่อนหมากช่วยให้คุณสามารถยึดชิ้นของฝ่ายตรงข้าม
คุณสามารถหยุดค้นหาทางที่เป็นไปได้ต่อ ในขณะนี้!
เพียงแค่ไปเคลื่อนหมากตามนั้น
การเขียนโปรแกรมแบบ heuristics ง่ายๆเช่นนั้น
ก็เพียงพอพอที่จะทำให้ชนะเกมหมากฮอสได้
เกมถัดไป ที่เอไอ เจอ คือโป๊กเกอร์

Bulgarian: 
Подходът на грубата сила изисква множество операции - компютърът проверява резултата
от всяка възможна игра, която може да се развие след всеки възможен ход. След това избира хода с
най-високата вероятност за победа.
Дори и не много творчески, това със сигурност е "валиден" начин да се реши проблема.
Ще се върнем към него след няколко минути.
Проблемът е, че методът на грубата сила изисква много комютърни ресурси за проверката на всички
възможни изходи.
А тези ресурси просто не са били на разположение през петдесетте.
Ето защо първият ИИ, играещ игри, можел да съществува заради нещо, наречено "евристика".
И всяко ИИ оттогава ползва евристики.
Евристиката е общо правило.
Резултатите му не винаги са напълно точни... Но почти винаги са почти точни.
В информатиката евристика се нарича алгоритъм, който ограничава полето, претърсвано чрез груба сила,
избирайки решения, които може би не винаги са оптимални... Но са достатъчно добри.
Например алгоритъм за дама може да каже: "Добре, открил си ход, който ти позволява да вземеш противникова фугура.
Можеш да спреш вече!
Просто направи този ход."
Просто евристично програмиране като това било достатъчно да се победи дамата.
Следващата игра, срещу която се изправил ИИ, била покерът.

Spanish: 
La estrategia de fuerza bruta implica hacer muchos cálculos: la computadora ejecuta
cada juego posible que podría ocurrir después de cada jugada posible, y después elige la jugada
que tiene la probabilidad más alta de llevar a la victoria.
No es muy creativo, pero definitivamente es una manera válida de resolver el problema.
Y volveremos a ella en unos minutos.
El problema es que la estrategia de fuerza bruta usa muchos recursos computacionales para ejecutar
todos esos cálculos.
Esos recursos simplemente no estaban disponibles en los años '50.
Así que el primer jugador-IA fue posible gracias a algo que llamamos 'heurísticas'.
Y desde entonces todas las IAs las han usado.
Una heurística es básicamente una regla genérica.
Puede que no sea correcta siempre… pero es correcta casi siempre.
En computación, una heurística es un algoritmo que limita la búsqueda de fuerza bruta al seleccionar
soluciones que puede que no sean las mejores… pero que son suficientemente buenas.
Así, un algoritmo de damas chinas diría: bueno, encontraste una movida que te deja capturar una pieza del oponente.
¡Ya puedes parar!
Simplemente haz esa movida.
Una programación heurística simple como ésa fue suficiente para conquistar las damas chinas.
El siguiente juego que enfrentó una IA fue el póker.

Dutch: 
De "brute kracht" benadering impliceert het vermalen van een heleboel nummers: de computer speelt elk
mogelijk spel dat zou kunnen plaatsvinden, na elke zet, en kiest dan de zet waarmee
de kans om te winnen het grootst is.
Dit is niet erg creatief, maar wel een goede manier om het probleem op te lossen.
En daar komen we over een paar minuten op terug.
Het probleem is, dat de "brute kracht" benadering een heleboel computer kracht nodig heeft om al deze
nummers te verwerken.
Deze middelen waren gewoonweg niet beschikbaar in de jaren '50.
Dus de eerste spel spelende AI was mede mogelijk gemaakt door iets wat heuristiek heet.
En elke AI gebruikt dit sindsdien.
Heuristiek is een vuistregel.
Het zal niet altijd kloppen... maar het zal wel bijna altijd grotendeels kloppen.
In computer wetenschap, heuristiek is een algoritme dat "brute kracht" limiteert door het selecteren van
oplossingen die misschien die de beste zijn... maar goed genoeg.
Dus een dam algoritme zou kunnen zeggen: Ok, je hebt een zet gevonden die je een eenheid van je tegenstander laat slaan.
Je kunt nu stoppen!
Gebruik die zet.
Simpele heuristische programmering zoals dat is genoeg om dammen aan te pakken.
Het volgende spel een AI aan pakte was poker.

Bulgarian: 
През седемдесетте информатикът Доналд Уотърман написал програма, способна да играе покер с пет карти -
това е разновидност, където всеки играч получава по пет карти и има право да смени някои от тях.
Най-често не повече от три.
Уотърман постига това, създавайки нещо, познато като продукционна система. Тя също
се използва навсякъде в ИИ и до ден днешен.
Продукционните системи използват предварително зададени правила, с които категоризират символи, например знаците на картите.
Системата на Уотърман определяла колко ценна е дадена карта в зависимост от другите карти
в ръката на играча.
Например четворка спатия сама по себе си не е особено силна,
но става много по-ценна, ако освен нея в ръката има четворка каро и четворка пика.
Така системата можела да изчисли колко силна е дадена ръка и дали е по-добре да играе, или да се откаже,
в зависимост от предварително зададени параметри,
определящи коя ръка е силна и коя - слаба.
Евристики и продукционни системи.
Алгоритми, които могат да прилагат общи правила, и програми, способни да изпозват
сложни ситеми от сравнителни правила.
С тези инструменти създаването на ИИ, способен да играе прости настолни игри,
се превърнално в разходка в парка.
Шахът, обаче, не е проста настолна игра.

German: 
In den 1970ern schrieb Donald Waterman eine KI für die Variante von Poker, bei der
du fünf Karten bekommst, von denen du einige - meist drei Karten -
tauschen darfst.
Er tat das mithilfe eines sog. Produktionssystems, auch etwas, was man heutzutage
überall in KIs findet.
Produktionssysteme nutzen vorgefertigte Regeln, um Symbole zu kategorisieren, wie jene auf Spielkarten.
Watermans System ordnete Karten als mehr oder weniger wertvoll ein, je nachdem
welche anderen Karten es schon besaß.
Eine Kreuz-Vier ist allein nicht von Bedeutung, in Verbindung mit einer
Karo-Vier und einer Pik-Vier aber schon.
So konnte es berechnen, wie gut sein Blatt war und ob es mitgehen oder wegwerfen soll, indem es
den Wert des Blattes mit vorgefertigten Werten
verglich.
Heuristiken und Produktionssysteme.
Algorithmen, die Faustregeln anwenden und Programme die komplexe und vergleichende
Regelsysteme benutzen.
Beide zusammen machten es leicht, KIs für
einfache Brettspiele zu entwickeln.
Schach allerdings ist keines solcher einfachen Brettspiele.

Dutch: 
In de jaren '70 schreef computer wetenschapper Donald Waterman een programma dat "draw" poker kon spelen
- de versie waarbij je vijf kaarten krijgt en je er een paar kun vervangen, meestal tot
drie kaarten.
Hij deed dit door het ontwikkelen van een productie systeem, nog iets dat je
nu overal zult vinden in AI's.
Productie systemen gebruiken voorgeprogrammeerde regels om symbolen te categoriseren, zoals die op een kaart.
Waterman's systeem sorteerde kaarten als meer of minder waardevol afhangend van andere kaarten
die het al in zijn hand had.
Bijvoorbeeld, een losse klaver vier is niet veel waard, maar wel
als je al een ruiten vier en een schoppen vier in je hand hebt.
Het systeem kon dan berekenen hoe goed de hand was, en of hij gehouden
of ingeruild moest worden, door het vergelijken van de waarde van de hand met de voorgeprogrammeerde waarden van
wat een 'goede' of 'slechte' hand was.
Heuristiek en productie systemen.
Algoritmen die vuistregels aanhouden, en programma's die complexe en comparatieve
systemen van regels toepassen.
Combineer deze, en het creëren van AI's die simpele bord spellen konden spelen, werd
kinderspel.
Maar, schaken is niet een simpel bord spel.

Thai: 
ในปี 1970 นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ - โดนัลด์ วอเตอร์แมน
เขียนโปรแกรมที่สามารถเล่น ดรอวโป๊กเกอร์(draw poker)
- เป็นชนิดที่คุณกำลังจัดการไพ่ห้าใบ
และสามารถแลกไพ่บางใบได้ โดยทั่วไป
มักแลกได้ไม่เกินสามใบ
เขาทำมัน โดยการพัฒนาสิ่งที่เรียกว่าระบบการผลิต
(production system) อีกสิ่งหนึ่งที่คุณจะ
พบได้ในเอไอทุกที่ ขณะนี้
ระบบการผลิตใช้กฎก่อนการโปรแกรม
เพื่อจัดหมวดหมู่สัญลักษณ์ เช่น ที่อยู่ในไพ่
ระบบของวอเตอร์แมน เรียงไพ่มีค่ามากขึ้นหรือ
มีค่าน้อยลงขึ้นอยู่กับว่า ไพ่อื่น ๆ
ที่มันมีอยู่ในมือของมันคืออะไร
อย่างเช่น ในตัวมันเอง สี่ดอกจิกไม่ได้
มากพอ แต่มีค่ามาก ในกรณี
ถ้าคุณมีทั้งสี่ข้าวหลามตัด
และสี่โพดำอยู่แล้ว
จากนั้นระบบจะสามารถคำนวณวิธีการที่ดี
ในมือของมัน ว่ามันควรจะอยู่ต่อ หรือไม่ก็
หมอบซะ โดยการเปรียบเทียบค่าของ
มือมัน กับการวัดก่อนการโปรแกรม
ว่า เป็น สิ่งที่ 'ดี' หรือ 'แย่' ที่อยู่ในมือมัน
การวิเคราะห์พฤติกรรม(heuristics)และระบบการผลิต(production systems)
อัลกอริทึมที่ใช้กฎหลักทั่วไป(rules of thumb) และ
การโปรแกรมที่ใช้
ระบบของกฎซับซ้อนและใช้อย่างเปรียบเทียบ
นำเหล่านี้มาร่วมกัน และสร้างเอไอ ที่สามารถ
เล่นเกมกระดานพื้นฐาน กลายเป็น
เล่นหมากรุกได้
แม้ว่าหมากรุก ไม่ได้เป็นเกมกระดานพื้นฐานเลย

Spanish: 
En los años '70, el programador Donald Waterman escribió un programa que podía jugar 'póker tapado'
— el tipo de póker en el que reparten cinco cartas y se puede reemplazar algunas de ellas,
típicamente hasta tres cartas.
Él lo logró al desarrollar algo llamado un 'sistema de producción', otra cosa que ahora
se encuentra en todas las IAs.
Los sistemas de producción usan reglas pre-programadas para categorizar símbolos, como los de las cartas.
El sistema de Waterman clasificaba las cartas como de mayor o menor valor dependiendo de
las otras cartas que ya tuviera en su mano.
Un cuatro de tréboles en sí mismo no es como para emocionarse, pero
tiene mucho más valor si uno ya tiene el cuatro de diamantes y el cuatro de picas.
El sistema podía entonces calcular cuán buena era una mano, y si debía seguir o
retirarse, al comparar el valor de su mano con las medidas pre-programadas de
lo que es una mano 'buena' o 'mala'.
Heurísticas y sistemas de producción.
Algoritmos que aplican reglas generales, y programas que aplican sistemas complejos y comparativos
de reglas.
Cuando uno junta esos dos, crear IAs que pudieran jugar juegos de tablero básicos fue tan fácil como
salir a caminar por el parque.
Pero el ajedrez no es un juego de tablero básico.

Esperanto: 
En la sepdekaj jaroj, komputilisto Donald Waterman verkis programon kiun povis ludi tipon de pokero
— la tipo en kiu oni disdonis al la ludantoj kvin kartojn kaj ili povas anstataŭigi iom da ili, kutime
ĝis tri kartoj.
Li faris ĝin per programi ion nomitan «produkta sistemo,» alian aĵon oni nun povas
trovi en AI-oj ĉie.
Produktaj sistemoj uzas antaŭprogramitajn regulojn por klasifiki simbolojn, kiel tiuj sur kartoj
Sistemo de Waterman klasis kartojn kiel pli aŭ malpli valora laŭ kiuj aliaj kartoj
kiujn ĝi jam havis en sia mano.
Ekzemple, sole la trefa kvaro ne estas tre valora, sed ĝi estas multe
pli valora se oni jam havas la karoan kvaron kaj la pikan kvaron.
La sistemo sekve povis kalkuli kiom bona sia mano estis, kaj ĉu ĝi devus resti
aŭ cedi, per kompari la valoron de ĝia mano kun ĝia antaŭprogramitaj kriterioj je
kio estis "bona" aŭ "malbona" mano.
Heŭristikoj kaj produktaj sistemoj.
Algoritmoj kiuj aplikas simplajn regulojn, kaj programoj kiuj aplikas kompleksajn kaj komparajn
sistemojn de reguloj.
Kiam tiuj estas kunmetita, krei AI-ojn kiujn povis ludi simplajn tabulludojn iĝis
tre facila.
Sed, ŝako ne estas simpla tabulludo.

English: 
In the 1970s, computer scientist Donald Waterman
wrote a program that could play draw poker
— the kind where you’re dealt five cards
and can replace some of them, typically up
to three cards.
He did it by developing something called a
production system, another thing that you’ll
now find in AIs everywhere.
Production systems use pre-programmed rules
to categorize symbols, like those on a card.
Waterman's system sorted cards as more or
less valuable depending on what other cards
it already had in its hand.
Like, on its own, a four of clubs isn’t
much to write home about, but it has a lot
more value if you already have the four of
diamonds and the four of spades.
The system could then calculate how good its
hand was, and whether or not it should stay
in or fold out, by comparing the value of
its hand to its preprogrammed measures of
what a 'good' or 'bad' hand was.
Heuristics and production systems.
Algorithms that apply rules of thumb, and
programs that apply complex and comparative
systems of rules.
Put those together, and creating AIs that
could play basic board games became a walk
in the park.
Chess is not a basic board game, though.

Spanish: 
Es un juego maduro, y para ganar se requeriría una tecnología bastante madura.
Las primeras máquinas jugadoras de ajedrez fueron construidas en los años 80, en la Universidad Carnegie Mellon.
La más exitosa de estas primeras máquinas fue Deep Thought, la cual podía calcular
los resultados de 700.000 jugadas por segundo.
Y Deep Thought de hecho logró vencer a un gran maestro del ajedrez en 1988.
Pero hay una gran diferencia entre vencer a un gran maestro cualquiera, y vencer al mejor jugador de ajedrez
del mundo.
Ese hombre, en los 80s, 90s y de hecho aún hoy, es Garry Kasparov.
Deep Thought no estaba al nivel de Kasparov.
Ganarle a Kasparov implicaba ser más fuerte y más rápida.
O sea, mucho más rápida.
Modernizar a Deep Thought implicó unas cuantas mejoras.
Primero, más memoria y más multiprocesadores.
Eso es puro poder computacional.
Deep Blue, el sucesor de Deep Thought, era simplemente una máquina más poderosa.
Segundo, mejor software.
Cuando hay que lidiar con millones de resultados de búsqueda, y compararlos a todos entre sí,
la lentitud es un gran problema.
Entonces, el software de Deep Blue fue reestructurado para el procesamiento paralelo.

Thai: 
มันเป็นเกมกระดานของผู้ที่โตแล้ว และการเอาชนะได้
มันต้องใช้เทคโนโลยีบางส่วนที่ดูโตขึ้นไปด้วย
เครื่องเล่นหมากรุกแรกๆ ที่ถูกสร้างขึ้นใน
ปี 1980 ที่มหาวิทยาลัยคาร์เนกีเมลลอน
ที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดในช่วงต้นของเครื่องเหล่านี้
เป็น Deep Thought ซึ่งสามารถคำนวณ
ผลของการเคลื่อนหมาก 700,000 แบบต่อวินาที
และDeep Thought ที่จริงได้จัดการเอาชนะ
แกรนด์มาสเตอร์หมากรุก, ในปี 1988
แต่มีความแตกต่างมาก ระหว่างเพียงแกรนด์มาสเตอร์บางคน
และผู้เล่นหมากรุกที่ยิ่งใหญ่ที่สุด
ในโลก.
ผู้ชายคนนั้นในยุค 80, 90 และยังคงอยู่
วันนี้ แกร์รี คาสปารอฟ
Deep Thought ไม่ได้อยู่ในระดับเดียวกับ คาสปารอฟ
การชนะคาสปารอฟหมายถึงแข็งแกร่งขึ้นและ
เร็วขึ้น.
แบบว่า อย่างมาก
อัพเกรด Deep Thought เกี่ยวข้องกับการปรับปรุงไม่กี่อย่าง
อย่างแรก หน่วยความจำมากขึ้นและมัลติโปรเซสเซอร์มากขึ้น
นั่นคือพละกำลังในการคำนวณดิบๆ
Deep Blue เป็นทายาทของ Deep Thought
เพียงเป็นเครื่องที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
อย่างที่สอง ซอฟต์แวร์ที่ดีขึ้น
เมื่อคุณจัดการกับการค้นหาผลทั้งหมดนับล้านๆ
ทั้งหมดของมันจะถูกเทียบกับกันและกัน
การชะลอความรวดเร็วเป็นปัญหาใหญ่
ซอฟแวร์เพื่อ Deep Blue ถูกทำให้คล่องตัวสำหรับ
ประมวลผลแบบขนาน (parallel processing)

Esperanto: 
Ĝi estas plenkreska tabulludo, kaj venki ĝin estis bezononta plenkreskan teknologion.
La unuaj ŝakaj maŝinoj estis konstruitaj en la okdekaj jaroj, ĉe universitato Carnegie Mellon.
La plej sukcesa el ĉi tiuj fruaj maŝinoj estis Profunda Penso, kiu povis kalkuli la
rezultojn de 700,000 movoj po sekundo.
Kaj Profunda Penso fakte sukcesis gajni kontraŭ ŝaka majstro, en 1988.
Sed iu ŝaka majstro tre malsimilas al la plej bona ŝakisto
de la mondo.
Tiu viro, en la okdekaj kaj naŭdekaj jaroj, kaj ankoraŭ, estas Garri Kasparov.
Profunda Penso ne estis en la nivelo de Kasparov.
Por venki Kasparov, ĝi devis plifortiĝi, kaj plirapidiĝi.
Multe.
Altgradigi Profundan Penson necesigis kelkajn plibonigojn.
Unu, pli da memoro kaj pli da procesoroj.
Tio estas kruda komputila potenco.
Profunda Bluo, la postanto de Profunda Penso, estis simple pli potenca maŝino.
Du, pli bona programaro.
Kiam vi traktas milionoj da serĉrezultoj, ĉiuj komparataj al si,
malrapidiĝo estas granda problemo.
Do la programaro de Profunda Bluo estis plibonigita por paralela procesado.

Dutch: 
Het is een volwassen bord spel, en winnen vraagt om net zo'n technologie.
De eerst schaak machine werd gebouwd in de jaren '80, op Carnegie Mellon Universiteit.
De meest succesvolle van deze vroege machines was Deep Thought, die
de uitkomst van 700.000 zetten per seconde kon berekenen.
En Deep Thought kreeg het zelfs voor elkaar om een schaak grootmeester te verslaan, in 1988.
Maar er is een groot verschil tussen een grootmeester, en de beste schaakspeler
in de wereld.
Die man, in de jaren '80, '90 en zelfs vandaag, is Garry Kasparov.
Deep Thought was niet op Kasparov's niveau.
Het verslaan van Kasparov vereiste sterker en sneller worden.
En veel ook.
Het upgraden van Deep Thought hield een paar verbeteringen in.
Nummer één, meer geheugen en multi processoren.
Dat is ruwe computer kracht.
Deep Blue, Deep Thought's opvolger was simpelweg een krachtigere machine.
Nummer twee, betere software.
Wanneer je met miljoenen zoek resultaten aan de slag gaat, en ze allemaal gaat vergelijken,
is vertragen een groot probleem.
Dus, Deep Blue's software was gestroomlijnd voor "parallel processing".

German: 
Es ist ein kompliziertes Brettspiel und es zu gewinnen erforderte einige komplizierte Technologie!
An der Carnegie Mellon Universität entwickelte man die ersten Schachcomputer in den 1980ern.
Die erfolgreichste dieser ersten Maschinen war Deep Thought, ein Computer, der pro Sekunde
das Ergebnis von 700.000 Spielzügen ermitteln konnte.
Deep Thought besiegte 1988 tatsächlich einen Schachgroßmeister.
Aber es gibt einen Unterschied zwischen einem durchschnittlichen Großmeister und dem besten Schachspieler
der Welt.
Bei diesem Mann handelte es sich in den 80ern und 90ern, und tatsächlich noch heute, um Gary Kasparov!
Seinen Fähigkeiten war Deep Thought unterlegen.
Um Kasparov zu besiegen, müsste man schneller und stärker sein.
Viel schneller und stärker!
Deep Thoughts Upgrade enthielt einige Verbesserungen.
Vor allem mehr Speicher und mehr Prozessoren.
Also reine Rechenkapazität.
Depp Thoughts Nachfolger Deep Blue war mit diesem Upgrade einfach eine leistungsfähigere Maschine.
Zusätzlich wurde die Software verbessert.
Wenn Millionen von Spielstellungen mit einander verglichen werden,
ist die Rechenzeit problematisch.
Deep Blue wurde deshalb für Parallelverarbeitung optimiert.

Bulgarian: 
Той е настолна игра за възрастни и печеленето му изисквало по-напреднали технологии.
Първите програми за шах били създадени през осемдесетте в университета Карнеги Мелън.
Най-успешна сред ранните машини била Deep Thought, "Дълбока мисъл", способна да изчислява
резултата от 700 000 различни движения в секунда.
Deep Thought всъщност успяла да победи гросмайстор през 1988.
Но има голяма разлика между победа срещи някой гросмайстор и победа срещу
най-великия шахматист в света.
През осемдесетте и деветдесетте, а всъщност и до днес, това е Гари Каспаров.
Deep Thought не била на нивото на Каспаров.
За да го победи, имала нужда да стане по-силна и по-бърза.
Ама много.
Надграждането на Deep Thought изисквало няколко подобрения.
На първо място - повече памет и повече мултипроцесори.
Това е груба изчислителна сила.
Deep Blue, "Дълбоко синьо", наследникът на "Deep Thought", бил просто по-мощна машина.
На второ място - подобрен софтуер.
Когато милиони резултати биват сравнявани един с друг,
забавянето е сериозен проблем.
Затова софтуерът на Deep Blue бил оптимизиран за паралено смятане.

English: 
It’s a grown-up board game, and winning
it was going to take some grown-up technology.
The first chess machines were built in the
1980s, at Carnegie Mellon University.
The most successful of these early machines
was Deep Thought, which could calculate the
outcomes of 700,000 moves per second.
And Deep Thought actually managed to defeat
a chess grandmaster, in 1988.
But there’s a big difference between just
some grandmaster, and the greatest chess player
in the world.
That man, in the 80s, 90s, and actually still
today, is Garry Kasparov.
Deep Thought was not on Kasparov’s level.
Beating Kasparov meant getting stronger, and
faster.
Like, a lot.
Upgrading Deep Thought involved a few improvements.
Number one, more memory and more multiprocessors.
That's raw computing power.
Deep Blue, Deep Thought’s successor, was
simply a more powerful machine.
Number two, better software.
When you're dealing with millions of search
results, all being compared to each other,
slowdown is a big problem.
So Deep Blue's software was streamlined for
parallel processing.

Esperanto: 
Ĝi ankaŭ estis instruita atenti pri kelkaj pli nuancitaj faktoroj de favora ŝaka pozicio.
Pli bonaj heŭristikoj, alivorte.
La rapideco de serĉi por la unua versio de Profunda Bluo estis proksimume 50 ĝis 100 miliono ŝakaj
pozicioj po sekundo.
Kaj kiam ĝi ludis kontraŭ Garri Kasparov … ĝi malgajnis.
Tre decide, kun du gajnoj kontraŭ kvar.
Kalkuli la rezultoj de 100 miliono ŝakaj pozicioj po sekundo estis ne sufiĉa por venki
la homan mondan ŝakan ĉampionon.
Do teamo Profunda Bluo enmetis pli ol duobla la nombro de icoj, kaj plibonigis la programaron
tial ĉiu ico estis proksimume dudek kvin  procentoj pli efektiva.
La versio de Profunda Bluo kiu ludis kontraŭ Kasparov ĉe rematĉo en 1997 povis
kalkuli pli ol 300 miliono ŝakaj pozicioj po sekundo.
Kaj tiam, ĝi gajnis.
Deep Blue estis nekredebla atingo de komputila programado.
Kiam ĝi venkis Garri Kasparov, ĝi estis la plej kompleksa AI de la mondo
Sed ĝi plejparte gajnis per kruda forto.
Ĝi kalkulis ĉiujn eblajn movojn ĝi aŭ sia kontraŭulo povus fari, tiam elektis
la tiun kiun plej verŝajne povus konduki al venko.

English: 
It was also taught to factor in some of the
more nuanced measures of a favorable chess position.
Better heuristics, in other words.
The search speed for the first version of
Deep Blue was about 50 to 100 million chess
positions per second.
And when it was matched up against Garry Kasparov
… it lost.
Pretty decisively, with two wins against Kasparov's
four.
Calculating the outcomes of 100 million chess
positions per second was not enough to beat
the human world champion of chess.
So team Deep Blue more than doubled the number
of chips in the system, and improved the software
so that each chip was about 25% more effective.
The version of Deep Blue that played a rematch
tournament against Kasparov in 1997 could
calculate over 300 million chess positions
per second.
And then it won.
Deep Blue was an incredible feat of computer
programming.
When it defeated Garry Kasparov, it was the
most complex AI in the world.
But it mostly won through brute force.
It crunched the numbers for every possible
move it or its opponent could make, then picked
the one most likely to lead to victory.

Bulgarian: 
Също така била научена да взима под внимание някои от по-интуитивните черти на печеливша позиция в шаха.
С други думи - по-добре евристики.
Скоростта на обработка на първата версия на Deep Blue била между 50 000 000 и 100 000 000
позиции в секунда.
А когато се изправила срещу Гари Каспаров, загубила.
Доста еднозначни при това - две победи срещу четирите на гросмайстора.
Изчисляването на резултата на 100 000 000 шахматни позиции в секунда не било достатъчно
да победи световния шампион - човек.
И така отборът на Deep Blue увеличил броя на чиповете в състемата повече от двойно и подобрил софтуера,
правейки всеки чип около 25% по-ефективен.
Версията на Deep Blue, която се изправила срещу Гари Каспаров през 1997 в реванша,
можела да обработва над 300 000 000 шахматни позиции в секунда.
И тогава Deep Blue спечелила.
Deep Blue била невероятно постижение на програмирането.
Когато победила Каспаров, била най-сложният ИИ в света.
Но победата ѝ се дължала най-вече на груба сила.
Изчислявала резултата, предизвикан от всеки възможен ход, и избирала
хода с най-добри изгледи за успех.

Dutch: 
Het werd ook geleerd om genuanceerde metingen voor een gewenste schaakpositie mee te rekenen.
Betere heuristiek in andere woorden.
De zoeksnelheid voor de eerste versie van Deep Blue was zo'n 50 tot 100 miljoen schaak
posities per seconde.
En wanneer het het opnam tegen Garry Kasparov... verloor het.
Behoorlijk ook, met twee overwinningen tegen Kasparov's vier.
Het berekenen van de uitkomst van 100 miljoen schaak posities per seconde was niet genoeg om
de menselijke wereld kampioen schaken te verslaan.
Dus team Deep Blue meer dan verdubbelde het aantal chips in het systeem, en verbeterde de software
zodat elke chip zo'n 25% effectiever was.
De versie van Deep Blue dat een herkansingstoernoooi speelde tegen Kasparov in 1997 kon
meer dan 300 miljoen schaak posities per seconde berekenen.
En toen won het.
Deep Blue was een geweldige prestatie in computer programmering.
Wanner het Garry Kasparov versloeg, was het de meest complexe AI in de wereld.
Maar het won vooral door "brute kracht".
Het berekende de nummers voor elke mogelijke zet die het en de tegenstander kon maken en koos toen
degene die de meeste kans had om naar een overwinning te leiden.

Thai: 
นอกจากนั้น ยังได้รับการสอนให้แยกแยะบางส่วนของ
การวัดที่แตกต่างกันเล็กน้อยของตำแหน่งหมากรุกที่ดี
หรือก็คือการวิเคราะห์พฤติกรรม(heuristics) ที่ดีขึ้น
ความเร็วในการค้นหาของ Deep Blue 
รุ่นแรก ราวๆ 50-100 ล้าน
ตำแหน่งหมากรุกต่อวินาที
และเมื่อมันถูกจับคู่ขึ้นแข่งกับแกร์รี คาสปารอฟ
... มันแพ้
มันชนะสองครั้ง 
คาสปารอฟชนะสี่ครั้ง
การคำนวณผล 100 ล้านตำแหน่งหมากรุก
ต่อวินาที ก็ไม่มากพอที่จะชนะ
มนุษย์แชมป์โลกหมากรุก
ดังนั้น ทีมงาน Deep Blue ใส่ชิปเพิ่มขึ้นจำนวน
กว่าเท่าตัวลงในระบบและการปรับปรุงซอฟแวร์
เพื่อให้แต่ละชิปมีประสิทธิภาพมากขึ้นประมาณ 25%
รุ่นของ Deep Blue ที่แข่งขันนัดล้างตา
กับคาสปารอฟในปี 1997
ได้คำนวณมากกว่า 300 ล้าน
ตำแหน่งหมากรุกต่อวินาที.
และแล้ว มันก็ชนะ
Deep Blue เป็นความสำเร็จที่น่าทึ่ง
ของการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์
เมื่อพเอาชนะแกร์รี คาสปารอฟ มันก็เป็น
AI ที่ซับซ้อนที่สุดในโลกไป
แต่มันชนะผ่านวิธี brute force ซะส่วนใหญ่
มันคิดออกมาเป็นตัวเลขสำหรับความเป็นไปได้
ทุกการย้ายหมาก หรือความเป็นไปได้ที่ฝ่ายตรงข้ามจะทำได้ แล้วเลือก
หนึ่งการเคลื่อนหมากที่มีแนวโน้มที่จะนำไปสู่ชัยชนะ

Spanish: 
También le enseñaron a incluir algunas medidas más matizadas de una jugada favorable.
En otras palabras: mejores heurísticas.
La velocidad de búsqueda de la primera versión de Deep Blue era de unos 50 o 100 millones
de jugadas de ajedrez por segundo.
Y cuando se enfrentó con Garry Kasparov… perdió.
De manera bastante decisiva, con dos victorias contra cuatro de Kasparov.
Calcular los resultados de 100 millones de posiciones de ajedrez por segundo no fue suficiente
para vencer al campeón humano de ajedrez.
Entonces, el equipo Deep Blue puso más del doble de chips en el sistema, y mejoró el software
para que cada chip fuera un 25% más efectivo.
La versión de Deep Blue que jugó un torneo de revancha contra Kasparov en 1997
podía calcular más de 300 millones de posiciones de ajedrez por segundo.
Y entonces ganó.
Deep Blue fue un gran logro de la programación.
Cuando derrotó a Garry Kasparov, era la IA más compleja del mundo.
Pero ganó sobre todo a punta de fuerza bruta.
Procesaba los cálculos de cada movida posible que ella o su oponente podían hacer, y después elegía
la movida que más probablemente llevaría a la victoria.

German: 
Die Software sollte außerdem feinere Nuancen des Schachspiels berücksichtigen,
also bessere Heuristiken verwenden.
Deep Blue konnte zunächst 50 bis 100 Millionen Schachpositionen
je Sekunde überprüfen.
Aber gegen Kasparov... verlor es
eindeutig mit 4 zu 2.
100 Millionen Schachpositionen in der Sekunde reichten also nicht, um
den menschlichen Schachweltmeister zu schlagen.
Also verdoppelte das Deep Blue Team die Anzahl der Prozessoren und verbesserte außerdem die Software so,
dass jeder Prozessor ca. 25% effizienter rechnete.
Deep Blues Weiterentwicklung, die 1997 im Rückspiel gegen Kasparov eingesetzt wurde, berechnete bereits
300 Millionen Schachpositionen in der Sekunde.
Und dann gewann es.
Deep Blue war eine beeindruckende Ingenieursleistung und zu dieser Zeit die komplexeste KI der Welt.
Als es Kasparov schlug, war es die komplexeste KI der Welt.
Aber der Gewinn war im wesentlichen auf den Brute Force Ansatz zurückzuführen.
Nach der Berechnung aller nur möglichen Züge für sich selbst und den Gegner
musste bloß derjenige mit der höchsten Gewinnwahrscheinlichkeit benutzt werden.

Dutch: 
Als het niet won, upgraden de programmeurs het zodat het nog meer nummers kon vermalen.
Die aanpak zou niet werken bij het spel Go.
We hebben het gehad over Go, hier op SciShow, toen Google's AlphaGo programma de Go wereld kampioen versloeg
Lee Sedol, in maart van 2016.
Maar laten we het hebben over de factoren die het maken van een Go program zo'n ontmoedigende taak maakten.
Als je bent opgegroeid in het westen, ben je misschien niet zo bekent met Go.
Het is een Chinees spel dat al duizenden jaren onveranderd bestaat.
Het wordt soms omschreven als 'Oosters schaken', maar het is veel gecompliceerder dan schaken,
zeker voor een computer.
Allereerst, een Go bord is groter dan een schaak bord.
Go wordt gespeeld op een 19 bij 19 rooster, en schaak maar op een 8 bij 8.
Maar dat zou een understatement zijn van de complexiteit van Go, omdat je de stenen (de naam de eenheden in Go)
niet speelt binnen de tegels.
Je speelt ze op de hoeken.
Dit betekent dat elke tegel vier mogelijke posities heeft, die
gedeeld kunnen worden met ander aangrenzende tegels.
Conclusie: er zijn meer mogelijke bord configuraties in een spel van Go dan er
atomen zijn in het universum.

Thai: 
ถ้ามันไม่ชนะ โปรแกรมเมอร์ก็อัพเกรดอีก
มันอาจจะคิดออกมาเป็นจำนวนทางที่เป็นไปได้มากยิ่งๆ ขึ้นอีก
แต่วิธีการนี้ ใช้ไม่ได้กับ
เกมโกะ(หมากล้อม)
เราได้พูดคุยเกี่ยวกับการโกะ ที่นี่ ใน SciShow เมื่อ
โปรแกรม AlphaGo ของ Google ปราบแชมป์โลกหมากล้อม
ลี เซดอล ในเดือนมีนาคม 2016
มาดูกันว่า มีหลายปัจจัยที่ทำให้การสร้าง
โปรแกรมหมากล้อม เป็นงานที่น่าหวั่นใจ
ถ้าคุณเติบโตขึ้นมาในโลกตะวันตก, 
คุณอาจจะไม่จะคุ้นเคยกับ Go หรือหมากล้อม
มันเป็นเกมจีนที่มีอยู่
ไม่เปลี่ยนแปลงเป็นพัน ๆ ปี
บางครั้งก็อธิบายว่าคือ 'หมากรุกตะวันออก'
แต่มันมากซับซ้อนมากขึ้นกว่าหมากรุก
โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับเครื่องคอมพิวเตอร์
ประการแรก กระดานโกะ มีขนาดใหญ่กว่า
กระดานหมากรุก
โกะเล่นบนตาราง 19x19 
ขณะที่หมากรุกใช้กระดาน 8x8
แต่นั่นไม่ใช่ความซับซ้อนของโกะทั้งหมด
เพราะคุณยังไม่ได้เล่นตัวหมาก - หรือ ‘stones’
เป็นชิ้นส่วนที่ถูกเรียกใน Go - ภายใน
กระเบื้องตาราง
คุณเล่นกับพวกมันบนมุม
หมายความว่าช่องกระเบื้องอันแต่ละจริงเป็น
สี่ตำแหน่งความเป็นไปได้ที่อาจจะหรือ
อาจไม่สามารถใช้ร่วมกับของที่อยู่รอบ ๆ
กระเบื้อง
โดยหลักการ: วิธีการที่เกิดรูปแบบหมาก
บนกระดานโกะในเกม มากกว่า
ค่าอะตอมในจักรวาล

Esperanto: 
Se ĝi ne gajnis, la programistoj altgradigis ĝin por ke ĝi povis kalkuli eĉ pli da nombroj.
Tiu strategio ne estis efikonta kontraŭ la ludo goo.
Ni parolis pri goo tie ĉi en SciShow kiam la programo AlphaGo de Google gajnis kontraŭ
monda goa ĉampiono, Lee Sedol, en Marto de 2016.
Sed mi ekzamenos kial krei goan programon estis tia peniga tasko.
Se vi kreskiĝis en la Okcidento, vi eble ne konas goon.
Ĝi estis ĉina ludo kiu ekzistis senŝanĝe milojn jarojn.
Oni kelkfoje priskribis ĝin kiel "orienta ŝako," sed ĝi estas multe pli kompleksa ol ŝako,
precipe por komputilo.
Unue, goa tabulo estas pli granda ol ŝaka tabulo.
Goa tabulo estas 19 oble 19 krado, kaj ŝaka tabulo ests 8 oble 8.
Sed tio igas goon aspekti malpli kompleksa ol ĝi vere estas, ĉar oni ne metas la ŝtonojn — "ŝtonoj"
estas kiel la pecoj nomiĝas en Goo — sur la kradajn kvadratojn.
Oni metas ilin sur la angulojn.
Do ĉiu kvadrato efektive reprezentas kvar eblajn poziciojn, kiujn eble aŭ ne
estas kundividita kun pli da la ĉirkaŭaj kvadratoj.
Esence, estas pli da eblaj tabulaj konfiguracioj en ludo de goo ol
atomoj en la universo.

Spanish: 
Si no ganaba, sus programadores la actualizaban para que pudiera procesar más cálculos.
Esa estrategia no iba a funcionar con el juego del Go.
Hablamos sobre el Go aquí en SciShow cuando el programa AlphaGo de Google derrotó al campeón mundial de Go,
Lee Sedol, en marzo de 2016.
Pero repasemos los factores que hacían que crear un programa de Go fuera una tarea tan abrumadora.
Si ud. creció en Occidente, es probable que no esté familiarizado con el Go.
Es un juego chino que ha existido sin modificaciones por miles de años.
A veces se le describe como 'el ajedrez oriental', pero es mucho más complicado que el ajedrez,
especialmente para un computador.
Primero, un tablero de Go es más grande que uno de ajedrez.
Go se juega en una cuadrícula de 19x19, mientras un tablero de ajedrez es 8x8.
Pero eso no describe bien la complejidad del Go, porque las piedras
—se llaman 'piedras' las piezas del Go— dentro de los cuadros de la cuadrícula.
Se ponen en las esquinas.
O sea que cada cuadro en realidad representa cuatro posiciones posibles, que
pueden o pueden no ser compartidas con algunos otros cuadros circundantes.
En fin: hay más configuraciones posibles de un tablero de Go que
átomos en el universo.

English: 
If it didn’t win, its programmers upgraded
it so it could crunch even more numbers.
That approach was not going to work with the
game of Go.
We talked about Go here on SciShow when Google's
AlphaGo program defeated world Go champion
Lee Sedol, in March of 2016.
But let's go over the factors that made creating
a Go program such a daunting task.
If you grew up in the West, you might not
be familiar with Go.
It’s a Chinese game that's existed unchanged
for thousands of years.
It's sometimes described as 'Eastern chess,'
but it’s much more complicated than chess,
especially for a computer.
First of all, a Go board is bigger than a
chess board.
Go is played on a 19x19 grid, while a chess
board is 8x8.
But that's underselling the complexity of
Go, because you don't play the stones — ‘stones’
are what the pieces are called in Go — inside
the grid tiles.
You play them on the corners.
Meaning that each tile actually represents
four possible positions, which may or may
not be shared with more of the surrounding
tiles.
Bottom line: there are more possible board
configurations in a game of Go than there
are atoms in the universe.

Bulgarian: 
Ако не спечелела, програмистите я подобрявали, за да може да обработва още повече позиции.
Този подход, обаче, нямало да сполучи с играта го.
Тук в Sci Show, "НауШоу", говорихме за го, когато програмата на Google AlphaGO, "АлфаГо", победи световния шампион
Лий Седол през март 2016.
Нека разгледаме причните, заради които създаването на програма за го била толкова тежка задача.
Ако сте израснали на запад, може и да не сте чували да го.
Това е китайска игра, останала непороменена хилядолетия.
Понякога я наричат "източния шах", но тя е много по-сложна от него.
Особено за един компютър.
Първо, дъската на го е по-голяма от шахматната.
Го се игра на мрежа 19 по 19, докато дъската за шах има осем по осем полета.
Но това не описва истинската сложност на играта. Камъните - така се наричат фигурите в го - не се поставят
в полетата на дъската.
Поставят се в ъглите им.
Тъй че всяко поле всъщност представлява четири различни позиции,
които могат да са споделени със съседните полета.
Накратко: има повече възможни позиции в го,
отколкото са атомите във вселената.

German: 
Gewann Deep Blue nicht, musste bloß die Rechenleistung vergrößert werden.
Bei Go ist diese Idee nicht mehr anwendbar.
Wir sprachen über Go als der menschliche Weltmeister durch Googles Programm AlphaGo geschlagen wurde.
Lee Sedol im März 2016.
Aber warum war es denn so schwer , ein Programm für Go zu schreiben?
Wer in der westlichen Welt aufgewachsen ist, kennt Go vielleicht nicht so gut.
Es ist ein chinesisches Spiel, das seit tausenden Jahren unverändert gespielt wird.
Man beschreibt es manchmal als das Schach des Ostens - aber es ist viel komplizierter als Schach.
Vor allem für Computer.
Zunächst mal ist das Spielbrett bei Go größer als das im Schach.
Go wird auf einem Brett mit 19x19 Feldern gespielt, Schach auf einem mit 8x8 Feldern.
Aber das beschreibt die Komplexität von Go noch nicht, denn die Steine - die Spielfiguren des Go -
werden nicht innerhalb der Spielfelder platziert, sondern
sondern auf den Schnittpunkten des Rasters.
Jedes Feld repräsentiert damit vier mögliche Positionen die mit angrenzend Feldern geteilt werden
oder nicht.
Es gibt also tatsächlich mehr Stellungen beim Go
als Atome im Universum.

German: 
Alle Go-Steine an sich sind außerdem von gleichem Wert.
Es verhält sich also nicht wie beim Schach, wo eine Dame beispielsweise viel mehr wert ist als ein Bauer.
Verhältnisse wie beim Schach kann man einer KI beibringen,
indem man sie in ein Produktionssystem übersetzt.
Aber beim Go erhält ein Stein seinen Wert nur aus seiner Position auf dem Spielbrett relativ zu
den Positionen aller anderen Steine.
Beim Go besteht das Ziel darin, mit seinen Steinen mehr Spielfläche einzukreisen als der Gegner.
Der Wert eines Zuges liegt daher mehr im Auge des Betrachters.
Selbst sehr gute Go-Spieler können manchmal kaum erklären, wie sie
gute von schlechten Zügen unterscheiden.
Und worin sind Computer sehr schlecht?
Subjektiv zu sein...
und Aberbillionen von Spielsituationen zu berechnen.
Deep Blues Brute Force Ansatz konnte bei Go nicht funktionieren.
Deshalb ist Alpha Go kein Brute Force Programm.
Es benutzt Deep Neural Networks, die zum Beispiel auch bei der Gesichtserkennung eingesetzt werden.
Anstatt die Positionen der Spielsteine elementweise zu berechnen, sucht es nach Mustern auf dem Spielbrett.

Dutch: 
Ten tweede, geen enkele Go steen is per definitie waardevoller dan een andere op het bord.
Dit is een verschil met schaken, waarbij bijvoorbeeld een koningin, veel meer waard is dan een pion.
Zo'n soort relatie is iets wat je kunt programmeren om een AI te laten begrijpen.
Je kunt dat invoeren in een productie systeem.
Maar een steen in Go krijgt zijn waarde door zijn positie op het bord, vergeleken met de posities
van alle andere stenen op het bord.
Het doel van Go is om je stenen te gebruiken om meer territorium te omsingelen dan je tegenstander.
Dus de waarde van elke zet is subjectief.
Zelf Go spelers op een hoog niveau hebben soms moeite om uit te leggen hoe ze een goede
en een slechte zet uit elkaar houden.
En weet je waar computers heel slecht in zijn?
In subjectief zijn.
Daarnaast ook het berekenen van posities die in de triljoenen lopen.
De "brute kracht" benadering van Deep Blue zou niet werken in Go.
Dus AlphaGo is niet een programma dat hier gebruik van maakt.
Het gebruikt diepe neurale netwerken: dezelfde soort technologie die ook gebruikt wordt in gezichtsherkenning software.
In plaats van het één voor één berekenen van de steen posities, zoekt het naar patronen op het bord.

English: 
Secondly, no Go stone is inherently more valuable
than any other stone on the board.
This is different from chess, where a queen,
for example, is much more valuable than a pawn.
That kind of relationship is something you
can program an AI to understand.
You can feed that into a production system.
But a stone in Go gets its value from its
position on the board relative to the positions
of all the other stones on the board.
The objective in Go is to use your stones
to surround more territory than your opponent.
So the value of any one move is often subjective.
Even high level Go players sometimes have
a hard time explaining how they know a good
move from a bad one.
And you know what computers are really bad
at?
Being subjective.
Also, calculating positions that run into
the trillions of trillions.
The Deep Blue brute force approach was not
going to get anywhere with Go.
So AlphaGo is not a brute force program.
It uses deep neural networks: the same kind
of technology that's used by facial recognition software.
Instead of calculating stone positions piece
by piece, it looks for patterns on the board.

Esperanto: 
Due, neniu goa ŝtono estas pli valora ol iu ajn alia ŝtono sur la tabulo.
Tio malsimilas al ŝako, en kiu damo, ekzemple, estas multe pli valora ol peono.
Tia rilato estas ion oni povas programi AI kompreni.
Oni povas enigi tion en produktan sistemon.
Sed ŝtono en goo estas valorata laŭ ĝia pozicio sur la tabulo rilate al la pozicioj
de ĉiuj aliaj ŝtonoj sur la tabulo.
La celo de goo estas uzi viajn ŝtonojn por ĉirkaŭi pli da teritorio ol via kontraŭulo.
Do la valoro de iu ajn movo estas ofte subjektiva.
Kelkfoje malfacilas eĉ por altnivelaj goaj ludistoj ekspliki kiel ili scias ĉu movo
estas bona aŭ malbona.
Kaj ĉu vi scias en kio komputiloj estas tre malbona?
Esti subjektiva.
Ankaŭ kalkuli poziciojn kiujn estas pli multnombra la duilionoj de duilionoj.
La Profunda Bluo kruda forta taktiko ne efikis en goo.
Do AlphaGo ne estas kruda forta programo.
Ĝi uzas profundajn neŭrajn retojn: la sama tipo de teknologio kiun estas uzata de vizaĝa rekona programaro.
Anstataŭ kalkuli poziciojn de ŝtonoj po unu peco, ĝi serĉas skemojn en la tabulo.

Thai: 
ประการที่สอง ไม่มีหมากใดๆ มีค่ามากกว่า
กว่าหมากอื่น ๆ บนกระดาน
ซึ่งแตกต่างจากหมากรุก ตัวอย่างเช่น ควีน
มีค่ามากกว่าเบี้ย
ชนิดของความสัมพันธ์ที่เป็นสิ่งที่คุณ
สามารถเขียนโปรแกรม AI ที่มันจะเข้าใจได้
คุณสามารถใส่มันลงไปที่ระบบการผลิต(production system)
แต่หมากในโกะได้รับค่าจากตำแหน่งของมัน
บนกระดานที่เกี่ยวข้องกับตำแหน่ง
ของทุกตัวหมากอื่น ๆ บนกระดาน
วัตถุประสงค์ในโกะ คือการใช้หมากของคุณ
ล้อมดินแดนมากกว่าฝ่ายตรงข้ามของคุณ
ดังนั้นค่าของการเดินหมากหนึ่งมักจะเป็นอัตนัย
แม้ผู้เล่นระดับสูง บางครั้งอาจมี
ช่วงเวลาที่ยากจะอธิบายว่า พวกเขาแยกแยะ
การเดินหมากที่ดีออกจากอันหนึ่งที่ไม่ดีได้ยังไง
และคุณรู้ว่า สิ่งที่คอมพิวเตอร์จะทำได้แย่
จริงๆ คือ?
เป็นอัตนัย
นอกจากนี้การคำนวณตำแหน่งเกิดเป็น
จำนวนล้านล้านล้านล้าน
Deep Blue ด้วยวิธีการ brute force 
ก็ใช้ไม่ได้ สำหรับ GO
ดังนั้น AlphaGo ไม่ได้เป็นโปรแกรมแบบ brute force
มันใช้เครือข่ายประสาทเชิงลึก(deep neural networks): 
ชนิดเดียวกับเทคโนโลยีที่ใช้ในซอฟต์แวร์การจดจำใบหน้า
แทนที่จะคำนวณตำแหน่งหมากทีละตัว
มันจะมองหารูปแบบบนกระดานทั้งกระดาน

Bulgarian: 
Също така всички камъни в го имат еднаква стойност.
В шаха дамата, например, е много по-ценна от пешката.
Подбна връзка е нещо, на което можеш да научиш ИИ.
Можеш да я зададеш на продукционна система.
Но камъкът в го получава стойността си от позицията си на дъската, в зависимост от  позициите
на всички други камъни.
Целта в го е да обкръжиш повече територия от противника, използвайки камъните си.
Тъй че качеството на даден ход е често субективно.
Дори го експерти понякога трудно обясняват как решават кой ход е добър
и кой - лош.
А знаете ли в какво компютрите са много слаби?
В това да са субективни.
Също така - в обработката на трилиони трилиони позиции.
Грубата сила на Deep Blue доникъде нямало да стигна в го.
Ето защо AlphaGo не е програма на грубата сила.
Тя използва дълбоки невронни мрежи - същата технология, използвана от софтуер за лицево разпознаване.
Вместо да изчислява всяка позиция камък по камък, AlphaGo търси определени модели на дъската.

Spanish: 
Segundo, no hay ninguna piedra de Go que sea más valiosa que otra en el tablero.
Esto es diferente del ajedrez, donde una reina, por ejemplo, es mucho más valiosa que un peón.
Ese tipo de relación es algo que uno puede programar a una IA para que entienda.
Se puede incluir eso en un sistema de producción.
Pero una piedra de Go obtiene su valor a partir de su posición en el tablero en relación con las posiciones
de todas las otras piedras del tablero.
El objetivo en Go es usar las piedras para rodear más territorio que el del oponente.
Así, el valor de cada jugada es a menudo subjetivo.
Incluso para jugadores de Go de nivel alto es a veces difícil explicar cómo distinguen
una buena movida de una mala.
Y ¿sabe ud. qué no pueden hacer bien las computadoras?
Ser subjetivas.
También son malas para calcular posiciones que alcanzan a ser trillones de trillones.
La estrategia de fuerza bruta de Deep Blue no iba a llegar a ningún lado con el Go.
Así que AlphaGo no es un programa de fuerza bruta.
Usa 'redes neurales profundas': el mismo tipo de tecnología que emplea el software de reconocimiento facial.
En lugar de calcular las posiciones de las piedras una a una, busca patrones en el tablero.

Esperanto: 
Same kiel vizaĝaj rekonaj programoj serĉas korpopartojn kiujn eble estas okuloj, nazoj,
kaj buŝoj en bildo, AlphaGo serĉas skemojn de ŝtonoj kiuj eble prezentas fortajn aŭ malfortajn
taktikajn oportunecojn.
Sed kiel ĝi scias kion estas forta aŭ malforta oportuneco.
Mi signifas, ni diris ke la valoro de iu ajn specifa pozicio estas subjektiva, ĉu?
Nun vi bezonas scii kiel profunda neŭra reto funkcias.
Profunda neŭra reto konsistas el ebenoj de diferencaj komputilaj sistemoj, nomitaj "neŭronoj"
stakitaj supre sur si kaj funkciantaj paralele.
Tio allasas la reton analizi la saman problemon de multaj malsamaj anguloj
samtempe.
Ĉiu ebeno taksas la saman bildon per malsama kriterio.
Do, unu ebeno rigardas la bildon de la goa tabulo kaj elektas ĉiujn leĝajn movojn.
La sekva ebeno eble serĉas en la tabulo regionojn kiujn ne estas regata de iu ankoraŭ.
La ebeno sub tiu povus pririgardi kiom da tempo estis ekde iu ajn ludisto
movis en ajna specifa regiono de la tabulo.
Tio informas al la programo en kiuj regionoj estas batalado, kaj kiujn eble
estas sendanĝera ignori nuntempe.
La ebeno sub tiu eble komparas la skemojn de blankaj kaj nigraj ŝtonoj al

English: 
Just like facial recognition programs will
search an image for things that might be eyes,
noses, and mouths, AlphaGo looks for patterns
of stones that might offer strong or weak
tactical opportunities.
But how does it know what makes something
a strong or weak opportunity?
I mean, we said the value of any specific
position is subjective, right?
Here's where you need to know how deep neural
networks work.
A deep neural network is made up of layers
of different computer systems, called 'neurons,'
all stacked up on top of each other and running
in parallel.
This allows the network to analyse the same
problem from multiple different angles at
the same time.
Each layer judges the same image by different
criteria.
So, one layer will look at the picture of
the Go board and pick out all of the legal moves.
The next layer might examine the board for
areas that aren't under anyone's control yet.
The layer beneath that could be keeping track
of how long it's been since either player
has made a move in any particular region of
the board.
That tells the program which areas are currently
being fought over, and which ones might be
safe to ignore for a while.
The layer beneath /that/ might be comparing
the patterns of white and black stones to

German: 
So wie eine Gesichtserkennung ein Bild nach Augen, Nase und Mund durchsucht,
hält AlphaGo nach Mustern von Spielsteinen Ausschau, die starke oder schwache taktische
Gelegenheiten darstellen.
Aber wie erkennt es starke oder schwache Gelegenheiten?
Wir haben ja gerade gesagt, dass stark und schwach im Auge des Betrachters liegt.
An dieser Stelle kommt die Funktionsweise von Deep Neural Networks ins Spiel.
Ein Deep Neural Network besteht aus Schichten verschiedener Computersysteme, genannt Neuronen,
die alle auf einander aufbauen und parallel arbeiten.
Das Netzwerk ist dadurch in der Lage, ein Problem gleichzeitig aus mehreren
Perspektiven zu betrachten.
Jede Schicht bewertet das Bild nach verschiedenen Gesichtspunkten.
Eine Schicht betrachtet das Bild des Go-Bretts, um alle legalen Züge zu finden.
Eine andere Schicht untersucht das Brett nach Bereichen, die niemand kontrolliert.
Die Schicht darunter könnte im Blick haben, wie lange es her ist, dass in einem bestimmten Brettbereich
ein Zug gemacht wurde.
Dadurch weiß AlphaGo, welche Bereiche gerade umkämpft sind und welche
erstmal ignoriert werden können.
Die Schicht darunter vergleicht vielleicht Muster von schwarzen und weißen Spielsteinen mit

Thai: 
เช่นเดียวกับโปรแกรมการจดจำใบหน้า
จะค้นหาภาพสำหรับสิ่งที่อาจจะเป็นตา
จมูกและปาก AlphaGo มองหารูปแบบ
ของหมากที่อาจให้ผลที่แข็งแกร่งหรืออ่อนแอ
ในความเป็นไปได้ทางยุทธวิธี
แต่มันรู้ว่าอะไรทำให้บางสิ่งบางอย่างเป็น
โอกาสที่แข็งแรงหรืออ่อนแอได้อย่างไร?
ผมหมายความว่า เรากล่าวว่าค่าของที่
ตำแหน่งเฉพาะเจาะจงที่เป็นอัตนัยใช่มั้ย?
นี่คือสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้ว่า เครือข่ายประสาทเชิงลึก
การทำงานยังไง
เครือข่ายประสาทเชิงลึกถูกสร้างขึ้นจากชั้น
ของระบบการคำนวณที่แตกต่างกันเรียกว่า 'นิวรอน'
ซ้อนกันขึ้นเป็นชั้นๆ และทำการคำนวณผล
ในแบบคู่ขนาน.
สิ่งนี้จะช่วยให้เครือข่ายได้การวิเคราะห์
ปัญหาเดียวกันจากมุมที่
แตกต่างหลากหลายในเวลาเดียวกัน
แต่ละชั้นตัดสินภาพเดียวกันโดย
เกณฑ์ที่แตกต่างกัน
ดังนั้นหนึ่งชั้นจะมองไปที่ภาพของ
กระดานโกะและเลือกทั้งหมดของการเคลื่อนทั้งหมดที่ใช้ได้
ชั้นถัดไปอาจจะตรวจสอบกระดานสำหรับ
พื้นที่ที่ไม่อยู่ภายใต้การควบคุมของใครเลย
ชั้นใต้นั่น สามารถติดตามว่า
นานเท่าไหร่แล้วที่ตั้งแต่ผู้เล่นทั้งสอง
ได้ทำเดินหมากไปใน
พื้นที่เฉพาะเจาะจงบนกระดาน
ที่บอกโปรแกรมว่าพื้นที่ใดมีอยู่ในปัจจุบัน
ถูกต่อสู้แย่งชิงมากกว่าและอันไหนที่อาจจะ
ปลอดภัยที่จะไม่สนใจในขณะหนึ่ง
ชั้นใต้ นั้น อาจจะมีการเปรียบเทียบ
รูปแบบของหมากสีขาวและสีดำที่อยู่

Bulgarian: 
Точно както програмите за лицево разпознаване претърсват образ за неща, които биха могли да са
очи, носове или усти, AlphaGo търси модели от камъни, които предоставят силни или слаби
тактически възможности.
Но как разбира какво превръща нещо в силна или слаба възможност?
Така де, нали казахме, че потенциала на всяка позиция е субективен?
Ето какво ви трябва да знаете за начина на работа на дълбоките невронни мрежи.
Те са изградени от слоеве различни компютърни системи, наречени неврони.
Те работят паралелно.
Това позволява на мрежата да анализира един и същи проблем от множество
гледни точки едновременно.
Всеки слой прилага различни критерии към един и същи образ.
Тъй че един слой ще разгледа дъската и ще отхвърли грешните ходове.
Следващият ще претърси дъската за територии, които още не са под ничий контрол.
Следващият слой може да следи откога никой играч не е правил ход
в дадена част от дъската.
Това показва на програмата за кои зони в момента се бори
и кои могат да бъдат забравени за известно време.
Следващият слой може да сравнява моделите на черните и белите камъни

Dutch: 
Net als gezichtsherkenning programma's zullen zoeken naar dingen die ogen, neuzen en monden kunnen zijn in een afbeelding,
zoekt AlphaGo voor patronen van stenen die sterke of zwakke
tactische kansen kunnen bieden.
Maar hoe weet het wat een sterke of zwakke kans is?
Ik bedoel, we zeiden toch dat de waarde van elke specifieke positie subjectief is?
In deze situatie is het nodig om te weten hoe diepe neurale netwerken werken.
Een diep neuraal netwerk bestaat uit lagen van verschillende computer systemen, 'neuronen' genoemd,
die allemaal op elkaar gestapeld zijn en parallel werken.
Dit staat toe dat het netwerk hetzelfde probleem analyseert vanuit verschillende perspectieven,
op hetzelfde moment.
Elke laag beoordeeld dezelfde afbeelding via verschillende criteria.
Dus, één laag zal naar de afbeelding van het Go bord kijken en selecteert alle valide zetten.
De volgende laag zal misschien het bord onderzoeken op gebieden die nog niet worden geheerst door geen van de spelers.
De laag daar onder zou bij kunnen houden hoe lang het is geweest sinds één van de spelers
een zet heeft gemaakt in een specifieke gebied op het bord.
Dat verteld het programma over welke gebieden momenteel wordt gevochten, en welk misschien
veilig kunnen worden genegeerd.
De laag daar onder zou de patronen van witte en zwarte stenen kunnen vergelijken met

Spanish: 
Así como los programas de reconocimiento facial buscan en las imágenes cosas que pueden ser ojos,
narices y bocas, AlphaGo busca patrones de piedras que podrían ofrecer oportunidades tácticas
fuertes o débiles.
Pero ¿cómo sabe lo que hace que una oportunidad sea fuerte o débil?
O sea, dijimos que el valor de una posición específica es subejtivo, ¿no?
Es aquí donde hay que entender cómo funcionan las redes neurales profundas.
Una red neural profunda está hecha de capas de sistemas computacionales distintos, llamados 'neuronas',
todos apilados uno encima de otro y funcionando en paralelo.
Esto permite que la red analice el mismo problema desde múltiples ángulos
al mismo tiempo.
Cada capa juzga la misma imagen según criterios distintos.
Así, una capa mira la imagen del tablero de Go e identifica todas las jugadas legales.
La siguiente capa puede buscar áreas del tablero que no estén controladas por nadie aún.
La capa de abajo podría seguir la pista de cuánto tiempo ha pasado desde que cada jugador
ha jugado en cada región particular del tablero.
Esto le dice al programa qué áreas están siendo disputadas actualmente, y cuáles pueden
ser ignoradas por ahora.
La capa debajo de /ésa/ podría comparar los patrones de piedras blancas y negras

English: 
its internal database, to see if anything
happening on the board looks like anything
it's seen before.
And so on, and so on.
AlphaGo has 48 layers of neurons, each with
its own way of evaluating the board.
Those layers send information up and down
the stack to all of the other layers.
So if one layer turns up something really
promising, the other layers will all focus
on that area of the board.
When all of the layers agree on a move as
meeting their own criteria for what makes
a 'good move,' AlphaGo plays a stone.
By using a deep neural network in this way,
the program can actually mimic human intuition
and creativity.
AlphaGo defeated Lee Sedol 4 games to 1.
Sedol is the Garry Kasparov of the Go world.
And AlphaGo is only going to get smarter.
So when it comes to game-playing AIs … there
aren’t really any challenges left anymore.
Go was it: the most complex board game people
have ever devised.
Though I kind of would like to see it play
Arkham Horror.
But we made AlphaGo.
We made Deep Blue.

Spanish: 
con su base de datos interna, para ver si lo que está ocurriendo en el tablero se parece
a algo que ha visto antes.
Y así sucesivamente.
AlphaGo tiene 48 capas de neuronas, cada una de las cuales evalúa el tablero a su manera.
Esas capas envían información hacia arriba y hacia abajo, a todas las otras capas.
Así, si una capa encuentra algo realmente prometedor, todas las otras capas  se enfocarán
en esa área del tablero.
Cuando todas las capas están de acuerdo con que una movida satisface sus criterios de lo que tiene
una 'buena movida', AlphaGo hace una movida.
Usando así una red neural profunda, el programa puede realmente imitar la intuición y la creatividad
de los seres humanos.
AlphaGo derrotó a Lee Sedol 4 juegos contra 1.
Sedol es el Garry Kasparov del mundo del Go.
Y AlphaGo sólo se vuelve más inteligente.
De modo que, si se trata de IAs jugadoras de juegos… ya no hay realmente más retos.
Go era el último: el juego de mesa más complejo que la gente se ha inventado jamás.
Aunque me gustaría verlo jugar 'Arkham Horror'.
Pero nosotros construimos a AlphaGo.
Nosotros hicimos a Deep Blue.

Bulgarian: 
с вътрешната си база данни, за да открие
дали не е виждал нещо подобно преди.
И така нататък и така нататък.
AlphaGo разполага с 48 слоя неврони, всеки от които разглежда дъската по различен начин.
Те пращат информация до всички други слоеве.
Така, ако един слой открие нещо обещаващо, другите могат да се
концентрират върху тази зона на дъската.
Когато всички слоеве са съгласни, че даден ход задоволява условията им,
AlphaGo изпълнява хода.
Използвайки дълбока невронна мрежа, програмата може да копира човешката интуиция
и въображение.
AlphaGo победи Лий Седол с четири на една победи.
Седол е Гари Каспаров на света го.
А AlphaGo ще става все по-умен.
Така че, когато става дума за ИИ, играещи игри... Вече няма останали предизвикателства.
Го беше последното - най-сложната настолна игра, създадена от човечеството.
Въпреки че ми се иска да го видя да играе Arkham Horror, "Ужас в Аркам".
Ала ние сме създателите на AlphaGo.
Ние сме създателите на Deep Blue.

Dutch: 
z'n interne database, om te zien of iets dat momenteel gebeurd op het bord
ooit eerder is gebeurd.
Et cetera.
Alpha Go heeft 48 lagen neurons, elk met zijn eigen manier om het bord te evalueren.
Deze lagen sturen informatie door naar alle andere lagen.
Zodat als één laag iets veelbelovends vind, ander lagen zich kunnen focussen
op dit gebied van het bord.
Wanneer alle lagen het eens zijn of een zet voldoet aan de criteria voor
een 'goede zet', dan zal AlphaGo steen spelen.
Door een diep neuraal netwerk op deze manier te gebruiken, kan het programma menselijke intuïtie
en creativiteit naboootsen.
AlphaGo versloeg Lee Sedol 4 spellen tegen 1.
Sedol is de Garry Kasparov van de Go wereld.
En AlphaGo wordt alleen maar slimmer.
Dus, wanneer het aankomt op spel spelende AI's... zijn er niet echt meer uitdagingen over.
Go was 't: het meest complexe bord spel die mensen ooit hebben bedacht.
Ook al zou ik het graag Arkham Horror zien spelen.
Maar we hebben AlphaGo gemaakt.
We hebben Deep Blue gemaakt.

Esperanto: 
sia interna datumbazo, por vidi ĉu io ajn okazantaj sur la tabulo aspektas kiel ion ajn
ĝi vidis antaŭe.
Kaj tiel plu, kaj tiel plu.
AlphaGo havas 48 ebenojn de neŭronoj, ĉiu kun ĝia propra maniero de taksi la tabulon.
Tiuj ebenoj sendas informon supren kaj malsupren al ĉiuj aliaj ebenoj.
Do se unu ebeno ekscias tre multpromesan datumon, la ĉiuj aliaj ebenoj koncentros
al tiu regiono de la tabulo.
Kiam ĉiuj ebenoj konsentas pri movo kiu similas siajn postulojn por
"bona movo" AlphaGo metas ŝtonon.
Per uzi profundan neŭran reton tiele, la programo reale povas imiti homan intuicion
kaj kreivon.
AlphaGo venkis Lee Sedol 4 ludoj al 1.
Sedol estas la Garry Kasparov el la goa mondo.
Kaj AlphaGo nur pliinteligentiĝos.
Do por ludo-ludanta AI-oj, ne plu estas defio daŭranta.
Goo estas la fino, la plej kompleksa tabulludo elpensita de homoj.
Kvankam mi iomete ŝatus vidi ĝin ludi Arkham Horror.
Sed ni faris AlphaGo.
Ni faris Profundan Bluon.

German: 
einer internen Datenbank eventuell schon bekannter
Spielsituationen.
Und immer so weiter.
AlphaGo hat 48 Schichten von Neuronen mit jeweils eigenen Arten, eine Spielsituation auszuwerten.
Diese Schichten tauschen alle miteinander Informationen aus.
Wenn eine Schicht etwas Bemerkenswertes feststellt, macht sie alle anderen Schichten auf
die entsprechende Spielregion aufmerksam.
Wenn sich alle Schichten einig sind, dass ein Zug
nach ihrer Wertung gut ist, spielt AlphaGo einen Stein.
Auf diese Weise imitiert AlphaGo menschliche Intuition
und Kreativität.
AlphaGo gewann 4 zu 1 gegen Lee Sedol,
den Kasparov des Go.
Und AlphaGo wird stetig besser.
Damit sind die Herausforderungen im Bereich der Spiele-KIs im Wesentlichen bewältigt.
Mit Go war's das: Das komplexeste Spiel, das es gibt.
Ich würde allerdings gerne mal sehen, wie es mit Arkham Horror zurechtkommt.
Aber AlphaGo wurde von Menschen entwickelt.
Genau wie Deep Blue.

Thai: 
ฐานข้อมูลภายในของมัน ในการที่จะดูว่าอะไร
ที่เกิดขึ้นบนกระดานดูเหมือนว่าเป็นอะไร
ที่เคยเห็นมาก่อนหรือไม่
และอื่น ๆ และอื่น ๆ
AlphaGo มี 48 ชั้นของเซลล์ประสาท(นิวรอน) แต่ละชั้น
มีทางของตัวเองในการประเมินกระดาน
ชั้นเหล่านั้นผู้ส่งข้อมูลขึ้นและลงสแต็ค
ทั้งหมดของชั้นอื่น ๆ
ดังนั้นถ้าชั้นหนึ่งจะได้เกิดมีบางสิ่งบางอย่างขึ้นมาจริง
แนวโน้มชั้นอื่น ๆ ทั้งหมดจะมุ่งเน้น
ในพื้นที่นั้นบนกระดาน
เมื่อทุกชั้นเห็นด้วยกับการเดินหมากเหมือนข้อสรุป
เข้าเกณฑ์ของตัวมันเองสำหรับสิ่งที่จะทำให้
เป็น 'การย้ายที่ดี' AlphaGo ก็เดินหมาก
โดยใช้เครือข่ายประสาทเชิงลึกในลักษณะนี้
โปรแกรมสามารถเลียนแบบสัญชาตญาณของมนุษย์
และความคิดสร้างสรรค์ได้อย่างแท้จริง
AlphaGo ปราบ ลี เซดอล 4 เกมต่อ 1 เกม
เซดอล เป็น แกร์รี คาสปารอฟ ในโลกของโกะ
และ AlphaGo เป็นเพียงได้แต่อย่างชาญฉลาดขึ้น
ดังนั้น เมื่อมันเป็นเอไอเล่นเกม  ... มันไม่มี
ความท้าทายที่หลงเหลืออีกต่อไป
โกะเคยเป็นเกมกระดานที่ซับซ้อนมากที่สุดที่คน
เคยคิดค้น
แม้ว่า ผมอยากจะเห็นมันเล่น
เกม Arkham Horror
แต่เราทำ AlphaGo
เราทำ Deep Blue

English: 
These programs are manifestations of our intelligence
and curiosity.
And if we can create an AI that can beat Lee
Sedol at the most complicated and intuitive
game ever played, then who knows what else
we can do.
Thanks for watching this episode of SciShow,
which was brought to you by our patrons on Patreon.
If you want to help support this show, you
can go to patreon.com/scishow.
And if you just want to keep getting smarter
with us, you can go to youtube.com/scishow
and subscribe!

Thai: 
โปรแกรมเหล่านี้เป็นสิ่งแสดงถึง
ความทรงปัญญาและความอยากรู้ของเรา
และถ้าเราสามารถสร้าง AI ที่สามารถเอาชนะ
ลี เซดอล ในเกมที่ซับซ้อนมากที่สุด
และเป็นเกมใช้งานง่ายสุดที่เคยได้มีมาแล้ว ใครจะรู้ว่า
อะไรอีกบ้างที่เราสามารถทำได้
ขอขอบคุณสำหรับการรับชมเรื่องราวของ SciShow นี้
ซึ่งมาสู่คุณได้ โดยผู้สนับสนุนใน Patreon
หากคุณต้องการที่จะช่วยสนับสนุนช่องนี้
คุณสามารถไปที่ patreon.com/scishow
และถ้าคุณเพียงต้องการที่จะฉลาดเพิ่มมากขึ้นกับเรา
คุณสามารถไปที่ youtube.com/scishow
และสมัครสมาชิก!
บรรยายไทยโดย  ytuaeb sciencemath

Bulgarian: 
Тези програми са резултат на нашия интелект и любознателност.
А щом можем да създадем ИИ, способен да победи Лий Седол в най-сложната и интуитивна игра,
играна някога, тогава кой знае какво още можем да постигнем!
Благодаря ви, че гледахте този епизод на SciShow, поднесен ви от подкрепящите ни в Patreon, "Патреон".
Ако искате да помогнете в поддръжката на това предаване, можете да посетите patreon.com/scishow.
Ако пък искате просто да ставате все по-умни с нас, можете просто да посетите youtube.com/scishow
и да се абонирате!

Dutch: 
Deze programma's zijn manifestaties van onze intelligentie en nieuwsgierigheid.
En als we een AI kunnen creëren die Lee Sedol kan verslaan in het meest gecompliceerde en intuïtive
spel ooit gespeeld,wie weet wat we dan nog meer kunnen.
Bedankt voor het kijken van deze aflevering van SciShow, die mede mogelijk is gemaakt door onze patrons op Patreon.
Als je deze show wilt ondersteunen, dan kun je naar patreon.com/scishow gaan.
En als je gewoon nog slimmer wil worden met ons, kun je naar youtube.com/scishow gaan
en abonneren!

German: 
Diese Programme sind Repräsentationen unser eigenen Intelligenz und Neugier.
Und wenn wir KI entwickeln können, die Lee Sedol im komplexesten und intuitionsreichsten Spiel aller
Zeiten schlägt, dann könnte die Zukunft recht aufregend werden.
Danke fürs Zuschauen! SciShow wird von unserern Förderern auf Patreon ermöglicht.
Wenn du die Show unterstützen willst, dann sieh dir patreon.com/scishow an.
Willst du einfach nur schlauer mit uns werden, dann geht das unter youtube.com/scishow.
Und lass ein Abo da!

Spanish: 
Estos programas son manifestaciones de nuestra inteligencia y nuestra curiosidad.
Y si podemos crear una IA que puede ganarle a Lee Sedol en el juego más complejo e intuitivo
jamás jugado, ¡quién sabe qué más podemos hacer!
Gracias por ver este episodio de SciShow, que llega a ustedes gracias a nuestros patrocinadores en Patreon.
Si quiere ayudar a apoyar este show, puede ir a patreon.com/scichow.
Y si simplemente quiere seguir volviéndose más inteligente con nosotros, puede ir a youtube.com/scishow
¡y suscribirse!

Esperanto: 
Tiuj ĉi programoj estas manifestaĵoj de nia inteligenteco kaj kuriozaĵo.
Kaj se ni povas krei AI-on kiu povas venki Lee Sedol en la plej kompleksa kaj intuicia
ludo ludita iam ajn, tiam kiu scias kion alian ni povas fari.
Dankon pro tio, ke vi spektis ĉi tiun epizodo de SciShow, kiu estas patronita de nia patronoj en Patreon.
Se vi volas helpi subteni ĉi tiun spektaĵon, vi povas iri al patreon.com/scishow.
Kaj se vi volas adi pliinteligentiĝi kun ni, vi povas iri al youtube.com/scishow
kaj abonu!
