Для установки нажмите кнопочку Установить расширение. И это всё.

Исходный код расширения WIKI 2 регулярно проверяется специалистами Mozilla Foundation, Google и Apple. Вы также можете это сделать в любой момент.

4,5
Келли Слэйтон
Мои поздравления с отличным проектом... что за великолепная идея!
Александр Григорьевский
Я использую WIKI 2 каждый день
и почти забыл как выглядит оригинальная Википедия.
Статистика
На русском, статей
Улучшено за 24 ч.
Добавлено за 24 ч.
Что мы делаем. Каждая страница проходит через несколько сотен совершенствующих техник. Совершенно та же Википедия. Только лучше.
.
Лео
Ньютон
Яркие
Мягкие

Из Википедии — свободной энциклопедии

Соперники: AlphaGo и Ли Седоль

Матч AlphaGo — Ли Седоль (или Google DeepMind Challenge Match) — матч по игре го, проходивший c 9 по 15 марта 2016 года между компьютерной программой AlphaGo, разработанной британской компанией Google DeepMind, и корейским профессионалом 9 дана Ли Седолем. Всего было сыграно 5 партий. Игра велась по китайским правилам, величина коми составляла 7,5 очков. Контроль времени классический — каждому игроку на партию даётся по два часа и 3 бёёми по 60 секунд. Для работы AlphaGo использовались 1920 процессоров и 280 графических процессоров, работающих в распределённой сети[1]. Игры транслировались в прямом эфире на YouTube[2]. Матч завершился победой AlphaGo со счётом 4:1[3][4]. Событие сравнивают с историческим шахматным матчем между программой Deep Blue и Гарри Каспаровым 1997 года, в некоторой степени предопределившим судьбу шахмат[5][6][7].

Победителю матча предназначалась награда в 1 миллион долларов; поскольку победителем стала AlphaGo, представители Google DeepMind заявили, что призовые деньги будут отданы на благотворительные цели, в том числе фонду ЮНИСЕФ и го-организациям[8]. Ли Седоль получил 170 тысяч долларов (150 тысяч за участие и дополнительные 20 тысяч за победу в одной из партий)[9].

После победы в матче Корейская ассоциация падук присвоила AlphaGo наивысший ранг го — «почётный 9 дан» за «искренние усилия» программы в овладении мастерством игры[10].

Перед матчем

Развитие компьютерных программ, играющих в го

Го — сложная настольная игра, требующая помимо логики применение интуиции, творческого и стратегического мышления[11][12]. В течение длительного времени обучить компьютерные программы играть в го на уровне сильного любителя было крайне сложно[13]. По сравнению с шахматами, в го перед искусственным интеллектом ставится больше задач, решение которых требует имитацию мыслительного процесса человека[14]. Ещё в 1965 году математик Ирвинг Джон Гуд писал:

«Го на компьютере? — Для того, чтобы запрограммировать компьютер на осмысленную партию в го, а не просто партию по правилам, необходимо оформить принципы хорошей стратегии или создать обучающуюся программу. Принципы игры в го качественнее и загадочнее, чем в шахматах, и больше зависят от оценочного суждения. Поэтому я полагаю, что создать компьютерную программу, разумно играющую в го даже намного сложнее, чем шахматную программу[15].»

До 2015 года[16] лучшие программы, играющие в го, могли достичь лишь уровня любительского дана[17]. Компьютер достиг бо́льших успехов на доске размером 9×9, где некоторые программы смогли выиграть у профессиональных игроков. До появления AlphaGo некоторые разработчики заявляли, что компьютеры никогда не смогут победить лучших игроков среди людей[18]. Илон Маск, один из первых инвесторов компании Deepmind, в 2016 году заявил, что по мнению экспертов, искусственный интеллект находится в 10 годах от победы над лучшим из профессиональных игроков[19].

Матч AlphaGo против Ли Седоля можно сравнить 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[20].

AlphaGo имеет значительные отличия от программ-предшественников. Она задействует нейронные сети, где эвристические оценки не основываются на конкретных значениях переменных, закодированных людьми, а в значительной степени, извлекаются самой программой, путём десятков миллионов просмотров сыгранных партий и собственных партий с самой собой[16][21][22]. Даже сама команда разработчиков AlphaGo не в состоянии указать, каким образом AlphaGo оценивает позицию в партии и выбирает свой следующий ход[23]. Метод Монте-Карло также стал одним из основных способов повышения эффективности программы в выборе ходов. При создании программы использовались данные из теории распознавания образов и машинного обучения[16].

Матч против Фань Хуэя

Фань Хуэй — AlphaGo — Партия #5 (90 в 15, 127 в 37, 151 в 141, 154 в 148, 157 в 141, 160 в 148, 163 в 141)
Фань Хуэй — AlphaGo — Партия #5 (90 в 15, 127 в 37, 151 в 141, 154 в 148, 157 в 141, 160 в 148, 163 в 141)
Фань Хуэй
Фань Хуэй

В начале 2016 года были опубликованы материалы о том, что в октябре 2015 года AlphaGo победила трёхкратного чемпиона Европы по го Фань Хуэя (2 профессиональный дан) со счётом 5-0; таким образом, искусственный интеллект впервые одержал победу над профессиональным игроком на доске размером 19x19 без форы[24][25]. Часть экспертов указывала на сильный разрыв в уровне игры между Фань Хуэем и Ли Седолем, обладателем наивысшего ранга — 9 профессионального дана и множества завоёванных титулов[26]. Прежде компьютерные программы Zen и Crazy Stone[en] смогли одержать победу над профессиональными игроками, имея фору в четыре или пять камней[27][28]. Канадский исследователь теории игр и искусственного интеллекта Джонатан Шеффер после победы AlphaGo над Фань Хуэем сравнил программу с «ребёнком-вундеркиндом», которому недостаёт опыта, и заявил, что настоящие достижения начнутся тогда, когда программа сыграет с настоящим топ-игроком; победу в матче он предрекал всё же Ли Седолю[25] Ли Хаджин[en], профессиональный игрок и генеральный секретарь Международной федерации го, заявила, что у AlphaGo и Ли Седоля равные шансы на победу в грядущем матче[25].

После своего поражения, Фань Хуэй заявил, что благодаря этому матчу он стал играть лучше и стал видеть те вещи в игре, которые не замечал ранее; к марту 2016 года мировой рейтинг Фань Хуэя поднялся примерно на 300 позиций[29]

Подготовка

Эксперты по го нашли несколько ошибок, сделанных AlphaGo в партиях против Фань Хуэя, в частности, в оценке позиции на всей доске в противовес отдельным тактическим моментам; однако, к началу матча против Ли Седоля, не было известно, насколько с тех пор усилилась программа[26][30]. AlphaGo не была настроена специально под стиль игры Ли Седоля, что и так было бы сложно сделать, поскольку «тренировка» AlphaGo включала в себя просмотр десятков миллионов партий; несколько сотен или тысяч матчей Ли Седоля не были достаточным количеством для того, чтобы изменить стиль игры программы. Вместо этого AlphaGo просматривала партии сильных игроков-любителей, сыгранные на интернет-серверах, после чего играла сама против себя; в базе данных тренировки AlphaGo не было партий Ли Седоля[31][32].

В интервью перед матчем Ли Седоль предсказывал, что он легко выиграет со счётом 4-1 или даже 5-0, затем 2-3 года Google будут дорабатывать AlphaGo, после чего захотят взять у него реванш. В этом случае играть с обновлённой версией AlphaGo будет действительно интересно, считал Ли[33][34].

Игроки

Ли Седоль в 2016 году
Ли Седоль в 2016 году

Ли Седоль

Ли Седоль, профессиональный игрок, обладатель 9 профессионального дана по го[35], считается одним из сильнейших игроков в истории го[36]. Его карьера началась в 1996 году, когда он получил ранг 1 профессионального дана в возрасте 12 лет, с тех пор он завоевал множество титулов го[37]. Стиль Ли Седоля отличается нестандартными креативными ходами[38]. Предрекавший свою безоговорочную победу[38] Ли Седоль за несколько недель до матча стал обладателем одного из основных корейских титулов го — Мёнин[39].

AlphaGo

AlphaGo — компьютерная программа, созданная компанией Google DeepMind. Алгоритм AlphaGo использует комбинацию последних достижений для поиска оптимальной стратегии в дереве игры с новейшими методами машинного обучения в сочетании с интенсивным изучением партий людей, так и тренировкой при игре с самой собой[16]. Изначально AlphaGo тренировали подражанию человеческой игре через изучение множества партий, сыгранных как профессионалами так и сильными любителями, в том числе базы данных сервера КГС[en] из около 30 миллионов ходов из 160 тысяч партий игроков от 6 до 9 дана[16][40]. После достижения определённого уровня в стратегии и тактике, программа перешла на игру против самой себя и обучение с подкреплением[41]. Система не использует базу данных ходов. Как пояснил один из создателей программы,[23],

«Хоть мы и программировали эту машину, мы не знаем, какой ход она сделает. Её ходы представляют собой феномен эмерджентности, что стало результатом тренировки. Мы всего лишь создаём ряды данных и алгоритмы обучения. Но ходы, к которым она прибегает, не в наших руках, и намного лучше, чем мы, как игроки, могли бы выбрать.»

Версия программы, использовавшаяся в матче против Ли Седоля, использовала сходные компьютерные мощности, что и в партиях против Фань Хуэя, — 1920 CPU и 280 GPU[1]. В мае 2016 года представители компании Google объявили, что AlphaGo использовала при обучении TPU, процессор, разработанный Google, специально для машинного обучения[42][43].

Условия проведения матча

Пять партий матча состоялись 9, 10, 12, 13 и 15 марта 2016 года в Сеуле[44].

Партии игрались по китайским правилам, коми составляло 7,5 очков; временной контроль — по 2 часа основного времени каждому игроку 3 периода бёёми по 60 секунд[9]. Партии проходили в закрытом зале в присутствии трёх официальных наблюдателей, среди которых был Фань Хуэй. За время проведения игр не было зарегистрировано каких-либо происшествий, приведших к вмешательству наблюдателей.

Прямая трансляция партий матча шла на YouTube, параллельно с ней велись трансляции с комментариями игры на английском языке от Майкла Редмонда[45] (единственный неазиатский игрок, имеющий 9 профессиональный дан[46]) и на корейском языке от Ю Чханхёка, Сон Тхэгона и других корейских профессионалов[47][48][49]. Айа Хуань (игрок, обладатель 6 любительского дана и сотрудник команды разработчиков DeepMind) ставил камни на гобан за AlphaGo[6]. Работа программы велась с помощью Google Cloud Platform, сервер располагался в США[50].

Разработчики решили перед каждой партией использовать «фиксированную» версию программы, таким образом она не использовала для самообучения партии, сыгранные в этом матче и не подстраивалась под стиль игры Ли Седоля, каждый раз заново определяя свою стратегию[51].

Победитель матча получал в качестве награды 1 миллион долларов. Представители Google DeepMind заявили, что в случае победы AlphaGo они планируют передать эти деньги в благотворительные фонды (включая ЮНИСЕФ) и организации, занимающиеся развитием го[8]. Ли Седоль получил 150 тысяч долларов за участие в матче и по 20 тысяч долларов за победы в отдельных партиях[8][9].

Ход матча

Резюме

AlphaGo — Ли Седоль
Игра # Чёрные Белые Результат Дата Ходов Затраченное время[прим. 1]
1 Ли Седоль AlphaGo 0-1 (сдался) 9 Марта 2016 186 Ли Седоль: 1ч. 32мин. — AlphaGo: 1ч. 55мин.
2 AlphaGo Ли Седоль 1-0 (сдался) 10 Марта 2016 211 Ли Седоль: 2ч. — AlphaGo: 2ч.
3 Ли Седоль AlphaGo 0-1 (сдался) 12 Марта 2016 176 Ли Седоль: 2ч. — AlphaGo: 1ч. 51мин.
4 AlphaGo Ли Седоль 0-1 (сдался) 13 Марта 2016 180 Ли Седоль: 2ч. — AlphaGo: 1ч. 59мин.
5[прим. 2][52][53] Ли Седоль AlphaGo 0-1 (сдался) 15 Марта 2016 280 Ли Седоль: 2ч. — AlphaGo: 2ч.
Общий счет: AlphaGo — Ли Седоль: 4-1

Общие комментарии

Комментируя первую партию матча, и Чо Хансын (9 профессиональный дан) и Майкл Редмонд отметили, что AlphaGo значительно усилилась по сравнению с октябрьским матчем против Фань Хуэя[54]. Уже на стадии фусэки стало ясно, что программа играет на уровне лучших игроков среди людей; Не Вэйпин (9 профессиональный дан, Китай) предположил, что AlphaGo играет в силу 6 или 7 профессионального дана в фусэки и 13—15 дана в тюбане[55]. Сам Ли Седоль после проигрыша во второй партии заявил: «Вчера я был удивлён, но сегодня у меня нет слов»[56]. После третьего поражения Ли Седоля AlphaGo досрочно победила в матче и комментаторы сошлись на том, что остаётся надежда на одну победу человека[57]. Кэ Цзе, возглавлявший на тот момент рейтинг игроков и также бросивший вызов AlphaGo, заявил, что он начал сомневаться в своей победе над программой[58]. В партиях со стороны программы были замечены ошибки; Демис Хассабис заявил, что они будут тщательно проанализированы, и что видимо AlphaGo «не знает некоторые классические тэсудзи и совершает тактические ошибки», что стало видно после проигранной ей партии, когда программа после ключевого победного хода Ли Седоля стала делать нелогичные ходы вместо того, чтобы сдаться[59]. После матча Ли Седоль заявил, что был побеждён психологически, но вовсе не технически[60]. Программа показала способность к креативным решениям, что удивило многих игроков (например, ход № 37 во второй партии); некоторые ходы противоречили классической теории го, но в матче доказали свою эффективность, некоторые профессионалы стали использовать эти находки в своих партиях[23]. Чо Хе Ён (9 профессиональный дан) заявила, что она хотела бы учиться игре у AlphaGo, поскольку та «знает всё»[61]. Сам Ли Седоль после матча решил изменить некоторые аспекты своей игры[60]. Комментаторы во время матча сошлись на том, что AlphaGo совершала ошибки, и были уверены, что в конечном итоге ей не хватит территории для победы[23], но в итоге ходы, изначально казавшиеся слабыми, привели к выигрышу[57].

Ключевые моменты партий

Во время партий наблюдатели отметили четыре исключительных хода, повлиявших на исход в партиях; Ли Седоль прокомментировал их в серии статей в издании <i>Dong-a Ilbo</i>[en][62]:

Первая партия:
Ход, поразивший Ли Седоля.
19
Go ul.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go w.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go ur.svg
18
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go w.svg
Go b.svg
Go w.svg
Go .svg
Go b.svg
Go b.svg
Go b.svg
Go .svg
Go .svg
Go w.svg
Go r.svg
17
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go b.svg
Go .svg
Go .svg
Go w.svg
Go b.svg
Go .svg
Go b.svg
Go .svg
Go w.svg
Go .svg
Go w.svg
Go w.svg
Go b.svg
Go r.svg
16
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go w.svg
Go .svg
Go .svg
Go w.svg
Go .svg
Go w.svg
Go b.svg
Go .svg
Go b.svg
Go .svg
Go b.svg
Go w.svg
Go -.svg
Go b.svg
Go .svg
Go r.svg
15
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go w.svg
Go b.svg
Go w.svg
Go b.svg
Go .svg
Go b.svg
Go w.svg
Go .svg
Go .svg
Go b.svg
Go r.svg
14
Go l.svg
Go .svg
Go w.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go w.svg
Go b.svg
Go b.svg
Go w.svg
Go w.svg
Go b.svg
Go b.svg
Go .svg
Go w.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
13
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go w.svg
Go .svg
Go .svg
Go w.svg
Go b.svg
Go w.svg
Go .svg
Go .svg
Go w.svg
Go b.svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
12
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go w.svg
Go w.svg
Go b.svg
Go w.svg
Go w.svg
Go .svg
Go w.svg
Go b.svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
11
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go w.svg
Go b.svg
Go .svg
Go b.svg
Go b.svg
Go w.svg
Go .svg
Go .svg
Go b.svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
10
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go -.svg
Go .svg
Go .svg
Go b.svg
Go b.svg
Go b.svg
Go b.svg
Go .svg
Go .svg
Go w.svg
Go .svg
Go .svg
Go -.svg
Go 02.svg
Go .svg
Go r.svg
9
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go b.svg
Go w.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
8
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go b.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go w.svg
Go w.svg
Go b.svg
Go w.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go b.svg
Go .svg
Go r.svg
7
Go l.svg
Go .svg
Go w.svg
Go b.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go b.svg
Go .svg
Go .svg
Go b.svg
Go w.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
6
Go l.svg
Go .svg
Go b.svg
Go w.svg
Go b.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go b.svg
Go w.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
5
Go l.svg
Go .svg
Go w.svg
Go w.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go b.svg
Go w.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go w.svg
Go .svg
Go r.svg
4
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go w.svg
Go b.svg
Go w.svg
Go b.svg
Go .svg
Go .svg
Go x.svg
Go .svg
Go b.svg
Go w.svg
Go .svg
Go .svg
Go -.svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
3
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go b.svg
Go w.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go b.svg
Go w.svg
Go .svg
Go .svg
Go b.svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
2
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go b.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go b.svg
Go w.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
1
Go dl.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go dr.svg
Вторжение, ход 102[63].
Вторая партия:
Неожиданный креативный ход программы[64].
19
Go ul.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go ur.svg
18
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
17
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go b.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
16
Go l.svg
Go .svg
Go b .svg
Go x.svg
Go b .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go x.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go b .svg
Go .svg
Go b.svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
15
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go b.svg
Go .svg
Go r.svg
14
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go w .svg
Go w.svg
Go .svg
Go r.svg
13
Go l.svg
Go .svg
Go w .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
12
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
11
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go w .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
10
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go w.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go x.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go 37.svg
Go -.svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
9
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
8
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
7
Go l.svg
Go .svg
Go w .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
6
Go l.svg
Go w .svg
Go b .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go w.svg
Go .svg
Go r.svg
5
Go l.svg
Go w.svg
Go w .svg
Go b .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go b.svg
Go w.svg
Go .svg
Go r.svg
4
Go l.svg
Go b.svg
Go b.svg
Go w.svg
Go w.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go b.svg
Go .svg
Go .svg
Go b.svg
Go .svg
Go b .svg
Go x.svg
Go w .svg
Go .svg
Go r.svg
3
Go l.svg
Go b.svg
Go w.svg
Go b.svg
Go .svg
Go w.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go b .svg
Go w .svg
Go w .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
2
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go b.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
1
Go dl.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go dr.svg
Ход 37, «удар в плечо», отвергающийся классической теорией игры.
Третья партия :
Впечатляющая контратака[57].
19
Go ul.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go ur.svg
18
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
17
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go b .svg
Go b .svg
Go w .svg
Go .svg
Go .svg
Go b .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go b .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
16
Go l.svg
Go b .svg
Go b .svg
Go -.svg
Go w .svg
Go w .svg
Go .svg
Go w .svg
Go b .svg
Go x.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go b.svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
15
Go l.svg
Go .svg
Go w .svg
Go w .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go w .svg
Go b .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
14
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go b .svg
Go b .svg
Go b .svg
Go .svg
Go .svg
Go b .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go w .svg
Go .svg
Go r.svg
13
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go w .svg
Go .svg
Go w .svg
Go w .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
12
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go b .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
11
Go l.svg
Go .svg
Go 32.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
10
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go b.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go x.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go x.svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
9
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
8
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
7
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
6
Go l.svg
Go .svg
Go b .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
5
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
4
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go w.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go x.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go w.svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
3
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go w .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
2
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
1
Go dl.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go d.svg
Go dr.svg
Ход 32 разворачивает атаку в партии.
Четвёртая партия :
«Божественный ход» Ли Седоля.
19
Go ul.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go u.svg
Go ur.svg
18
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go b .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
17
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go b .svg
Go w .svg
Go b .svg
Go .svg
Go b .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go w .svg
Go w .svg
Go b .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
16
Go l.svg
Go .svg
Go b .svg
Go x.svg
Go b .svg
Go w .svg
Go .svg
Go b .svg
Go w .svg
Go x.svg
Go .svg
Go .svg
Go b .svg
Go b .svg
Go .svg
Go b.svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
15
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go w .svg
Go b .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go b .svg
Go w .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
14
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go w .svg
Go b .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go b .svg
Go w .svg
Go w .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
13
Go l.svg
Go .svg
Go w .svg
Go .svg
Go .svg
Go w .svg
Go b .svg
Go .svg
Go .svg
Go w .svg
Go .svg
Go .svg
Go b .svg
Go w .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
12
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go w .svg
Go b .svg
Go w .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go b .svg
Go b .svg
Go w .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
11
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go w .svg
Go b .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go b .svg
Go 78.svg
Go b .svg
Go w .svg
Go b .svg
Go w .svg
Go w .svg
Go w .svg
Go .svg
Go r.svg
10
Go l.svg
Go w .svg
Go w .svg
Go w.svg
Go b .svg
Go .svg
Go .svg
Go b .svg
Go .svg
Go -.svg
Go .svg
Go .svg
Go w .svg
Go b .svg
Go b .svg
Go b.svg
Go w .svg
Go .svg
Go r.svg
9
Go l.svg
Go .svg
Go b .svg
Go b .svg
Go .svg
Go b .svg
Go .svg
Go .svg
Go w .svg
Go .svg
Go b .svg
Go .svg
Go w .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
8
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
7
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
6
Go l.svg
Go .svg
Go b .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
5
Go l.svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go w .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go w .svg
Go .svg
Go .svg
Go r.svg
4
Go l.svg
Go w .svg
Go .svg
Go w.svg
Go b .svg
Go w .svg
Go .svg
Go .svg
Go .svg
Go x.svg
Go .svg
Go .svg
Go b .svg
Go .svg
Go b .svg
Go x.svg
Go w .svg
Go .svg
Go r.svg