Ли Седоль, один из сильнейших в мире игроков в го, впервые выиграл у программы AlphaGo — предыдущие три игры профессионал 9 дана проиграл. AlphaGo играла черными камнями, Ли Седоль — белыми. За игрой можно было следить в прямой трансляции.
В четвертой игре Ли Седоль так же, как и в предыдущих играх, целиком израсходовал основное время раньше, чем AlphaGo — после трех часов игры профессионал 9 дана перешел на бёёми, в то время как у алгоритма Google оставалось еще около часа. Несмотря на это, в четвертой игре Ли Седолю удалось в какой-то степени приспособиться к особенностям игры AlphaGo и он не дал алгоритму сформировать значительной территории на гобане. В какой-то момент комментаторы отметили что, возможно, алгоритм просто не предусматривает в принципе возможность самостоятельно признать поражение. После более чем четырех с половиной часов игры AlphaGo признала поражение: традиционно оно отмечается камнями цвета противника, выложенными на гобан.
Завершающая игра Ли Седоля против AlphaGo состоится 15 марта. Несмотря на то, что в четвертой игре победил Ли Седоль, большинство партий все равно выиграла AlphaGo, поэтому сумма выигрыша в размере одного миллиона долларов будет пожертвована на благотворительность. Ранее, в 2015 году, AlphaGo успешно обыграла чемпиона Европы, выиграв пять игр из пяти.
Го — одна из древнейших настольных игр. До недавнего времени было принято считать, что компьютер не способен играть на равных с профессиональным игроком из-за высокого уровня абстракции и невозможности перебора всех доступных вариантов развития событий — точно число допустимых комбинаций в игре на стандартном гобане больше, чем число атомов в наблюдаемой Вселенной.
Для его создания использовали три метода визуализации
Аллан Джонсон (Allan Johnson) из Дьюкского университета с коллегами представил трехмерный стереотаксический атлас мозга мыши, охватывающий анатомические структуры и клетки. Для его создания мозг и череп пяти мышей визуализировали тремя способами. Сначала мозг в черепной коробке трехмерно визуализировали диффузно-тензорной томографией с разрешением 15 микрометров (в 2,4 миллиона раз выше, чем у клинических томографов), которое позволяет рассмотреть цитоархитектуру мозговых структур. Затем с помощью микрокомпьютерной томографии отметили опорные точки черепа. После этого мозг извлекли и сделали снимки его срезов микроскопией плоскостного освещения, чтобы получить карты клеток. Результаты работы опубликованы в журнале Science Advances.