Фань Хуэй

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Фань Хуэй
Fan Hui
FanHui.jpg
Личная информация
Полное имя Фань Хуэй
Дата рождения 1981(1981)
Место рождения Китай
Гражданство Франция
Профессиональная информация
Начало карьеры 1997 год
Ранг 2 про дан

Фань Хуэй (кит. упр. 樊麾, пиньинь Fán Huī) — го-игрок родом из Китая, позже получивший гражданство Франции, имеющий ранг 2 профессионального дана, трёхкратный чемпион Европы по го[1].

Биография[править | править код]

Фань Хуэй родился в 1981 году в Китае, начал изучать игру го с 6 лет в Сиане; в возрасте 15 лет получил ранг профессионального игрока. С 2000 года Фань Хуэй проживает во Франции, где занимается популяризацией и обучением го, участием в любительских соревнованиях. Он стал автором нескольких книг по теории игры, изданных на французском языке. С 2005 года Фань Хуэй занимает одну из руководящих должностей во Французской федерации го и тренирует молодёжную сборную Франции[1][2].

С 2013 года Фань Хуэй стал натурализованным гражданином Франции, в том же году он стал чемпионом Европы по го, а в 2014 и 2015 удержал это звание.

Матч с AlphaGo[править | править код]

В октябре 2015 года Фань Хуэй проиграл компьютерной программе AlphaGo матч из пяти партий со счётом 0—5. Это был первый в истории случай, когда компьютер выиграл в го у профессионала в равной игре. После проигрыша Фань рассказал своё впечатление об игре компьютера «очень прочная и стабильная, как стена… Я знаю что AlphaGo компьютер, но если бы мне никто об этом не сказал, наверно я бы подумал что соперник играет немного странно, но безусловно очень сильно»[3][4][5].

Турниры[править | править код]

Публикации[править | править код]

Примечания[править | править код]

  1. 1 2 Fan Hui (англ.). Senseis Library.
  2. Meilleurs joueurs en France (фр.). Strasbourg Go club.
  3. David Silver, Aja Huang, Chris J. Maddison, Arthur Guez, Laurent Sifre. Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search (англ.) // Nature. — 2016-01-28. — Vol. 529, iss. 7587. — P. 484–489. — ISSN 0028-0836. — doi:10.1038/nature16961.
  4. Искусственный интеллект впервые победил профессионального игрока в го. Meduza. Дата обращения 27 января 2016.
  5. AlphaGo: Mastering the ancient game of Go with Machine Learning. Research Blog. Дата обращения 27 января 2016.

Ссылки[править | править код]