KataGo

KataGo es un software diseñado para jugar Go gratuito y de código abierto, capaz de derrotar a jugadores humanos de alto nivel.​ Lanzado por primera vez el 27 de febrero de 2019, está desarrollado por David Wu.​ Basado en las técnicas utilizadas por AlphaGo Zero de DeepMind, implementa la búsqueda de árbol de Monte Carlo con una red neuronal convolucional que proporciona evaluación de posición y orientación de políticas. En comparación con AlphaGo, KataGo presenta muchas mejoras que le permiten aprender más rápido y jugar con más fuerza.​ Posee características que están ausentes en muchos otros programas de juego Go como la estimación de puntaje; soporte para tablas pequeñas, valores arbitrarios de komi y handicaps; y la capacidad de usar varios conjuntos de reglas de Go y ajustar su juego y evaluación para las pequeñas diferencias entre ellos. KataGo es compatible con el protocolo de texto Go, con varias extensiones,​ lo que lo hace compatible con GUI populares como Lizzie . Como alternativa, también implementa un protocolo personalizado de "motor de análisis", que es utilizado por la GUI de KaTrain,​ entre otros. KataGo es ampliamente utilizado por jugadores humanos de go, incluido el equipo nacional de Corea del Sur, con fines de entrenamiento.​​ KataGo también se utiliza como motor de análisis predeterminado en el sitio web de Go en línea AI Sensei,​ así como en OGS.​ En 2022, KataGo se utilizó como objetivo para la investigación de ataques adversarios, diseñada para demostrar los "modos de falla" de los sistemas de IA. Los investigadores pudieron engañar a KataGo para que terminara el juego prematuramente.​​ En particular el investigador (y jugador amateur) Kellen Pellerin, utilizando la técnica del sándwich consiguió ganar 14 de 15 juegos, con una tasa de victorias del 93 %.