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# AlphaGo
AlphaGo é um programa de computador que joga o jogo de tabuleiro Go. Foi desenvolvido pela DeepMind Technologies, que mais tarde foi adquirida pelo Google. As versões subsequentes do AlphaGo tornaram-se cada vez mais poderosas, incluindo uma versão que competia com o nome de Master. Depois de se aposentar do jogo competitivo, AlphaGo Master foi sucedido por uma versão ainda mais poderosa conhecida como AlphaGo Zero, que foi completamente autodidata, sem aprender com jogos humanos. AlphaGo Zero foi então generalizado em um programa conhecido como AlphaZero, que jogava jogos adicionais, incluindo xadrez e shogi. AlphaZero, por sua vez, foi sucedido por um programa conhecido como MuZero, que aprende sem ser ensinado as regras.
AlphaGo e seus sucessores usam um algoritmo de busca em árvore Monte Carlo para encontrar seus movimentos com base no conhecimento previamente adquirido por aprendizado de máquina, especificamente por uma rede neural artificial (um método de aprendizado profundo) por meio de treinamento extensivo, tanto do jogo humano quanto do computador. Uma rede neural é treinada para identificar os melhores movimentos e as porcentagens de vitória desses movimentos. Essa rede neural melhora a força da busca em árvore, resultando em uma seleção de movimento mais forte na próxima iteração.
Em outubro de 2015, em uma partida contra Fan Hui, o AlphaGo original tornou-se o primeiro programa de computador Go a derrotar um jogador profissional de Go humano sem handicaps em um tabuleiro 19×19 de tamanho normal. Em março de 2016, ele derrotou Lee Sedol em uma partida de cinco jogos, a primeira vez em que um programa de computador Go derrotou um profissional de 9 dan sem handicap. Embora tenha perdido para Lee Sedol no quarto game, Lee renunciou no jogo final, dando um placar final de 4 jogos a 1 a favor do AlphaGo. Em reconhecimento à vitória, AlphaGo foi premiado com um 9-dan honorário da Associação de Baduk da Coreia. A preparação e o desafio com Lee Sedol foram documentados em um documentário também intitulado AlphaGo, dirigido por Greg Kohs. A vitória do AlphaGo foi escolhida pela revista científica Science como uma das vice-campeãs do Breakthrough of the Year em 22 de dezembro de 2016.
No Future of Go Summit 2017, a versão Master do AlphaGo derrotou Ke Jie, o jogador número um do mundo na época, em uma partida de três jogos, após o qual o AlphaGo foi premiado com um 9-dan profissional pela Associação Weiqi Chinesa.
Após a partida entre AlphaGo e Ke Jie, a DeepMind aposentou AlphaGo, enquanto continuava a pesquisa de IA em outras áreas. O autodidata AlphaGo Zero alcançou uma vitória de 100-0 contra a versão competitiva inicial de AlphaGo, e seu sucessor AlphaZero é atualmente considerado o melhor jogador do mundo de Go, bem como possivelmente de xadrez.

## História
O jogo Go é considerado muito mais difícil para os computadores vencerem do que outros jogos, como o xadrez, porque seu fator de ramificação muito maior torna proibitivamente difícil o uso de métodos tradicionais de IA, como poda alfa-beta, travessia de árvore e pesquisa heurística.
Quase duas décadas depois que o computador da IBM Deep Blue derrotou o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov na partida de 1997, os programas Go mais fortes usando técnicas de inteligência artificial atingiram apenas o nível amador de 5 dan e ainda não podiam vencer um jogador profissional de Go sem um handicap. Em 2012, o programa de software Zen, rodando em um cluster de quatro PCs, venceu Masaki Takemiya (9p) duas vezes em handicaps de cinco e quatro pedras. Em 2013, Crazy Stone venceu Yoshio Ishida (9p) em uma desvantagem de quatro pedras.
De acordo com David Silver, da DeepMind, o projeto de pesquisa AlphaGo foi formado por volta de 2014 para testar o quão bem uma rede neural usando aprendizado profundo pode competir no jogo Go. AlphaGo representa uma melhoria significativa em relação aos programas Go anteriores. Em 500 jogos contra outros programas Go disponíveis, incluindo Crazy Stone e Zen, AlphaGo rodando em um único computador venceu todos exceto um. Em um confronto semelhante, AlphaGo rodando em vários computadores venceu todos os 500 jogos disputados contra outros programas Go, e 77% dos jogos jogados contra AlphaGo rodando em um único computador. A versão distribuída em outubro de 2015 usava 1.202 CPUs e 176 GPUs.

### Jogo contra Fan Hui
Em outubro de 2015, a versão distribuída de AlphaGo derrotou o campeão europeu de Go Fan Hui, um profissional de 2 dan (de 9 dan possíveis), de cinco a zero. Esta foi a primeira vez que um programa de computador Go derrotou um jogador humano profissional em uma placa de tamanho normal sem deficiência. O anúncio da notícia foi adiado até 27 de janeiro de 2016 para coincidir com a publicação de um artigo na revista Nature descrevendo os algoritmos usados.

### Jogo contra Lee Sedol
O AlphaGo enfrentou o jogador profissional de Go sul-coreano Lee Sedol, classificado com 9-dan, um dos melhores jogadores de Go, com cinco jogos ocorrendo no Four Seasons Hotel em Seul, Coreia do Sul em 9, 10, 12, 13 e 15 de março de 2016, que foram transmitidos por vídeo ao vivo. De cinco jogos, AlphaGo venceu quatro e Lee venceu o quarto jogo, o que o tornou o único jogador humano que venceu AlphaGo em todos os seus 74 jogos oficiais. AlphaGo rodou na computação em nuvem do Google com seus servidores localizados nos Estados Unidos. A partida usou as regras chinesas com um komi de 7,5 pontos, e cada lado teve duas horas de tempo para pensar mais três períodos de byoyomi de 60 segundos. A versão de AlphaGo jogando contra Lee usou uma quantidade semelhante de poder de computação que foi usado na partida de Fan Hui. The Economist relatou que ele usou 1.920 CPUs e 280 GPUs. No momento do jogo, Lee Sedol tinha o segundo maior número de vitórias em campeonatos internacionais Go no mundo, depois do sul-coreano Lee Changho, que manteve o título mundial por 16 anos. Como não existe um único método oficial de classificação no Go internacional, as classificações podem variar entre as fontes. Embora às vezes fosse o melhor classificado, algumas fontes classificaram Lee Sedol como o quarto melhor jogador do mundo na época.
O prêmio dapartida foi de US$ 1 milhão. Visto que AlphaGo venceu quatro de cinco e, portanto, a série, o prêmio será doado a instituições de caridade, incluindo a UNICEF. Lee Sedol recebeu $150.000 por participar de todos os cinco jogos e $20.000 adicionais por sua vitória no Jogo 4.

## Algoritmo
A partir de 2016, o algoritmo do AlphaGo usa uma combinação de técnicas de aprendizado de máquina e de busca em árvore, combinadas com um treinamento extensivo, tanto de jogo humano quanto de computador. Ele usa a pesquisa em árvore Monte Carlo, guiada por uma "rede de valor" e uma "rede de políticas", ambas implementadas usando tecnologia de aprendizagem profunda. Uma quantidade limitada de pré-processamento de detecção de recurso específico do jogo (por exemplo, para destacar se um movimento corresponde a um padrão nakade) é aplicada à entrada antes de ser enviada para as redes neurais.

## Estilo de jogo
Toby Manning, o árbitro da partida para AlphaGo vs. Fan Hui descreveu o estilo de jogo do programa como "conservador". O estilo de jogo do AlphaGo favorece fortemente uma maior probabilidade de ganhar por menos pontos em relação à menor probabilidade de ganhar por mais pontos. Sua estratégia de maximizar sua probabilidade de vitória é diferente da que os jogadores humanos tendem a fazer, que é maximizar os ganhos territoriais, e explica alguns de seus movimentos estranhos.

## Respostas à vitória de 2016

### Comunidade de IA
A vitória da AlphaGo em março de 2016 foi um marco importante na pesquisa de inteligência artificial. O Go já havia sido considerado um problema difícil no aprendizado de máquina, que deveria estar fora do alcance da tecnologia da época. A maioria dos especialistas achava que um programa Go tão poderoso quanto AlphaGo estava a pelo menos cinco anos de distância. Alguns especialistas pensaram que levaria pelo menos mais uma década antes que os computadores derrotassem os campeões de Go. A maioria dos observadores no início das partidas de 2016 esperava que Lee derrotasse o AlphaGo.

### Comunidade Go
Go é um jogo popular na China, Japão e Coreia, e as partidas de 2016 foram assistidas por talvez cem milhões de pessoas em todo o mundo. Muitos dos melhores jogadores de Go caracterizaram as jogadas pouco ortodoxas de AlphaGo como movimentos aparentemente questionáveis que inicialmente confundiram os espectadores, mas faziam sentido em retrospectiva:  "Todos, exceto os melhores jogadores de Go, criam seu estilo imitando os melhores jogadores. AlphaGo parece ter movimentos totalmente originais que ele mesmo cria."

## Sistemas semelhantes
O Facebook também está trabalhando em seu próprio sistema de Go, darkforest, também baseado na combinação de aprendizado de máquina e pesquisa de árvore Monte Carlo. Embora um jogador forte contra outros programas de computador Go, no início de 2016, ainda não havia derrotado um jogador profissional humano. Darkforest perdeu para CrazyStone e Zen e estima-se que tenha capacidade semelhante
à deles.
Um artigo de 2018 na Nature citou a abordagem do AlphaGo como a base para um novo meio de calcular moléculas de potenciais medicamentos farmacêuticos.

title: AlphaGo

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[[Ficheiro:Alphago_logo_Reversed.svg|alt=AlphaGo logo|direita|miniaturadaimagem| Logotipo do AlphaGo]]
'''AlphaGo''' é um [[programa de computador]] que joga o [[jogo de tabuleiro]] [[Go]].<ref>{{Citar web |url=https://www.bbc.com/news/technology-35785875 |titulo=Artificial intelligence: Google's AlphaGo beats Go master Lee Se-dol |acessodata=17 de março de 2016 |website=BBC News}}</ref> Foi desenvolvido pela [[DeepMind]] Technologies,<ref>{{Citar web |url=https://deepmind.com/research/case-studies/alphago-the-story-so-far |titulo=DeepMind AlphaGO |website=DeepMind Artificial Intelligence AlphaGo}}</ref> que mais tarde foi adquirida pelo [[Google]]. As versões subsequentes do AlphaGo tornaram-se cada vez mais poderosas, incluindo uma versão que competia com o nome de [[AlphaGo Master|Master]].<ref>{{Citar web |url=https://deepmind.com/research/alphago/ |titulo=AlphaGo {{!}} DeepMind |website=DeepMind}}</ref> Depois de se aposentar do jogo competitivo, AlphaGo Master foi sucedido por uma versão ainda mais poderosa conhecida como [[AlphaGo Zero]], que foi completamente autodidata, sem aprender com jogos humanos. AlphaGo Zero foi então generalizado em um programa conhecido como [[AlphaZero]], que jogava jogos adicionais, incluindo [[xadrez]] e [[shogi]]. AlphaZero, por sua vez, foi sucedido por um programa conhecido como [[MuZero]], que aprende sem ser ensinado as regras.

AlphaGo e seus sucessores usam um [[Método de Monte Carlo|algoritmo de busca em árvore Monte Carlo]] para encontrar seus movimentos com base no conhecimento previamente adquirido por [[aprendizado de máquina]], especificamente por uma [[rede neural artificial]] (um [[Aprendizagem profunda|método de aprendizado profundo]]) por meio de treinamento extensivo, tanto do jogo humano quanto do computador.<ref name="DeepMindnature2016">{{Citar periódico |titulo=Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search |data=28 de janeiro de 2016 |jornal= |ultimo=Silver |primeiro=David |ultimo2=Huang |primeiro2=Aja |autorlink2=Aja Huang |paginas=484–489 |bibcode=2016Natur.529..484S |doi=10.1038/nature16961 |issn=0028-0836 |pmid=26819042 |ultimo3=Maddison |primeiro3=Chris J. |ultimo4=Guez |primeiro4=Arthur |ultimo5=Sifre |primeiro5=Laurent |ultimo6=Driessche |primeiro6=George van den |ultimo7=Schrittwieser |primeiro7=Julian |ultimo8=Antonoglou |primeiro8=Ioannis |ultimo9=Panneershelvam |primeiro9=Veda |volume=529 |periódico=[[Nature (journal)|Nature]]}}{{Acesso fechado}}</ref> Uma rede neural é treinada para identificar os melhores movimentos e as porcentagens de vitória desses movimentos. Essa rede neural melhora a força da busca em árvore, resultando em uma seleção de movimento mais forte na próxima iteração.

Em outubro de 2015, em uma partida contra Fan Hui, o AlphaGo original tornou-se o primeiro programa de computador Go a derrotar um jogador profissional de Go humano sem handicaps em um tabuleiro 19×19 de tamanho normal.<ref name="googlego">{{Citar web |url=http://googleresearch.blogspot.com/2016/01/alphago-mastering-ancient-game-of-go.html |titulo=Research Blog: AlphaGo: Mastering the ancient game of Go with Machine Learning |data=27 de janeiro de 2016 |website=Google Research Blog}}</ref><ref name="bbcgo">{{Citar jornal |url=https://www.bbc.com/news/technology-35420579 |titulo=Google achieves AI 'breakthrough' by beating Go champion |data=27 de janeiro de 2016 |website=[[BBC News]]}}</ref> Em março de 2016, ele derrotou [[Lee Sedol]] em [[AlphaGo vs Lee Sedol|uma partida de cinco jogos]], a primeira vez em que um programa de computador Go derrotou um profissional de 9 dan sem handicap.<ref name="leesedolwin">{{Citar web |url=https://www.youtube.com/watch?v=vFr3K2DORc8&t=1h57m |titulo=Match 1 – Google DeepMind Challenge Match: Lee Sedol vs AlphaGo |data=8 de março de 2016}}</ref> Embora tenha perdido para Lee Sedol no quarto game, Lee renunciou no jogo final, dando um placar final de 4 jogos a 1 a favor do AlphaGo. Em reconhecimento à vitória, AlphaGo foi premiado com um 9-dan honorário da Associação de Baduk da Coreia.<ref>{{Citar web |url=http://www.straitstimes.com/asia/east-asia/googles-alphago-gets-divine-go-ranking |titulo=Google's AlphaGo gets 'divine' Go ranking |data=15 de março de 2016 |acessodata=9 de dezembro de 2017 |publicado=straitstimes.com}}</ref> A preparação e o desafio com Lee Sedol foram documentados em um documentário também intitulado ''AlphaGo'',<ref>{{Citar web |url=https://www.alphagomovie.com/ |titulo=AlphaGo Movie}}</ref> dirigido por Greg Kohs. A vitória do AlphaGo foi escolhida pela revista científica ''[[Science]]'' como uma das vice-campeãs do ''[[Breakthrough of the Year]]'' em 22 de dezembro de 2016.<ref>{{Citar periódico |url=http://www.sciencemag.org/news/2016/12/ai-protein-folding-our-breakthrough-runners |titulo=From AI to protein folding: Our Breakthrough runners-up |data=22 de dezembro de 2016 |acessodata=29 de dezembro de 2016 |jornal= |periódico=[[Science (journal)|Science]]}}</ref>

No Future of Go Summit 2017, a [[AlphaGo Master|versão Master]] do AlphaGo derrotou [[Ke Jie]], o jogador número um do mundo na época, em uma partida de três jogos, após o qual o AlphaGo foi premiado com um 9-dan profissional pela Associação Weiqi Chinesa.<ref name="AlphaGo 9-dan">{{Citar web |url=http://sports.sohu.com/20170527/n494734669.shtml |titulo=中国围棋协会授予AlphaGo职业九段 并颁发证书 |data=27 de maio de 2017 |acessodata=9 de dezembro de 2017 |publicado=[[Sohu.com]] |lingua=zh}}</ref>

Após a partida entre AlphaGo e Ke Jie, a DeepMind aposentou AlphaGo, enquanto continuava a pesquisa de IA em outras áreas.<ref name="AlphaGo's Designers Explore New AI">{{Citar web |url=https://www.wired.com/2017/05/win-china-alphagos-designers-explore-new-ai/ |titulo=After Win in China, AlphaGo's Designers Explore New AI |data=2017-05-27}}</ref> O autodidata AlphaGo Zero alcançou uma vitória de 100-0 contra a versão competitiva inicial de AlphaGo, e seu sucessor [[AlphaZero]] é atualmente considerado o melhor jogador do mundo de Go, bem como possivelmente de [[xadrez]].<ref>{{Citar web |url=https://www.chess.com/news/view/updated-alphazero-crushes-stockfish-in-new-1-000-game-match |titulo=AlphaZero Crushes Stockfish In New 1,000-Game Match |data=17 de abril de 2019 |acessodata=11 de setembro de 2021}}</ref><ref>{{Citar web |url=https://science.sciencemag.org/content/362/6419/1140 |titulo=A general reinforcement learning algorithm that masters chess, shogi, and Go through self-play |data=7 de dezembro de 2018}}</ref>

== História ==
O jogo Go é considerado muito mais difícil para os computadores vencerem do que outros jogos, como o [[xadrez]], porque seu [[fator de ramificação]] muito maior torna proibitivamente difícil o uso de métodos tradicionais de IA, como [[poda alfa-beta]], [[travessia de árvore]] e pesquisa [[heurística]].<ref name="googlego" /><ref>{{Citation|título=Temporal Difference Learning of Position Evaluation in the Game of Go|primeiro1 =Nicol N.|último =Schraudolph|primeiro2 =Peter Dayan|último2 =Terrence|primeiro3 =J.|último3 =Sejnowski|url=http://www.variational-bayes.org/~dayan/papers/sds94.pdf}}</ref>

Quase duas décadas depois que o computador da IBM [[Deep Blue]] derrotou o campeão mundial de xadrez [[Garry Kasparov]] na [[Match Garry Kasparov vs Deep Blue|partida de 1997]], os programas Go mais fortes usando [[Inteligência artificial|técnicas de inteligência artificial]] atingiram apenas o nível amador de 5 dan<ref name="DeepMindnature2016" /> e ainda não podiam vencer um jogador profissional de Go sem um handicap.<ref name="googlego" /><ref name="bbcgo" /><ref name="CNN0128">{{Citar web |url=https://money.cnn.com/2016/01/28/technology/google-computer-program-beats-human-at-go/index.html |titulo=Computer scores big win against humans in ancient game of Go |data=28-01-2016 |acessodata=28-01-2016|publicado=CNN}}</ref> Em 2012, o programa de software Zen, rodando em um cluster de quatro PCs, venceu Masaki Takemiya (9p) duas vezes em handicaps de cinco e quatro pedras.<ref>{{Citar web |url=https://gogameguru.com/zen-computer-go-program-beats-takemiya-masaki-4-stones/ |titulo=Zen computer Go program beats Takemiya Masaki with just 4 stones! |acessodata=28 de janeiro de 2016 |website=Go Game Guru |arquivourl=https://web.archive.org/web/20160201162313/https://gogameguru.com/zen-computer-go-program-beats-takemiya-masaki-4-stones/ |arquivodata=1 de fevereiro de 2016}}</ref> Em 2013, Crazy Stone venceu Yoshio Ishida (9p) em uma desvantagem de quatro pedras.<ref>{{Citar web |url=http://sankei.jp.msn.com/life/news/130320/igo13032020420000-n1.htm |titulo=「アマ六段の力。天才かも」囲碁棋士、コンピューターに敗れる 初の公式戦 |acessodata=27 de março de 2013 |publicado=MSN Sankei News |arquivourl=https://web.archive.org/web/20130324221549/http://sankei.jp.msn.com/life/news/130320/igo13032020420000-n1.htm |arquivodata=24 de março de 2013}}</ref>

De acordo com David Silver, da DeepMind, o projeto de pesquisa AlphaGo foi formado por volta de 2014 para testar o quão bem uma rede neural usando [[Aprendizagem profunda|aprendizado profundo]] pode competir no jogo Go.<ref name="pcworld_unusual">{{Citar jornal |ultimo=John Riberio |url=http://www.pcworld.com/article/3043668/analytics/alphagos-unusual-moves-prove-its-ai-prowess-experts-say.html |titulo=AlphaGo's unusual moves prove its AI prowess, experts say |data=14 de março de 2016 |acessodata=18 de março de 2016 |website=PC World}}</ref> AlphaGo representa uma melhoria significativa em relação aos programas Go anteriores. Em 500 jogos contra outros programas Go disponíveis, incluindo Crazy Stone e Zen, AlphaGo rodando em um único computador venceu todos exceto um.<ref>{{Citar jornal |url=https://www.zdnet.com/article/google-alphago-ai-clean-sweeps-european-go-champion/ |titulo=Google AlphaGo AI clean sweeps European Go champion |data=28 de janeiro de 2016 |acessodata=28 de janeiro de 2016 |website=[[ZDNet]]}}</ref> Em um confronto semelhante, AlphaGo rodando em vários computadores venceu todos os 500 jogos disputados contra outros programas Go, e 77% dos jogos jogados contra AlphaGo rodando em um único computador. A versão distribuída em outubro de 2015 usava 1.202 [[Unidade central de processamento|CPUs]] e 176 [[Unidade de processamento gráfico|GPUs]].<ref name="DeepMindnature2016" />

=== Jogo contra Fan Hui ===
{{Artigo principal|AlphaGo contra Fan Hui}}
Em outubro de 2015, a versão distribuída de AlphaGo derrotou o campeão europeu de Go [[Fan Hui]],<ref name="MetzWired2016">{{Citar web |ultimo=Metz |primeiro=Cade |url=https://www.wired.com/2016/01/in-a-huge-breakthrough-googles-ai-beats-a-top-player-at-the-game-of-go/ |titulo=In Major AI Breakthrough, Google System Secretly Beats Top Player at the Ancient Game of Go |data=27 de janeiro de 2016 |acessodata=1 de fevereiro de 2016 |website=WIRED |lingua=en-US}}</ref> um profissional de 2 dan (de 9 dan possíveis), de cinco a zero.<ref name="bbcgo" /><ref>{{Citar web |url=http://www.britgo.org/files/2016/deepmind/BGJ174-AlphaGo.pdf |titulo=Special Computer Go insert covering the AlphaGo v Fan Hui match |acessodata=1 de fevereiro de 2016 |publicado=British Go Journal |ano=2017}}</ref> Esta foi a primeira vez que um programa de computador Go derrotou um jogador humano profissional em uma placa de tamanho normal sem deficiência.<ref name="lemondego">{{Citar jornal |url=http://www.lemonde.fr/pixels/article/2016/01/27/premiere-defaite-d-un-professionnel-du-go-contre-une-intelligence-artificielle_4854886_4408996.html |titulo=Première défaite d'un professionnel du go contre une intelligence artificielle |data=27 de janeiro de 2016 |website=[[Le Monde]] |lingua=fr}}</ref> O anúncio da notícia foi adiado até 27 de janeiro de 2016 para coincidir com a publicação de um artigo na revista ''[[Nature]]''<ref name="DeepMindnature2016" /> descrevendo os algoritmos usados.<ref name="bbcgo" />

=== Jogo contra Lee Sedol ===
{{Artigo principal|AlphaGo vs Lee Sedol}}
O AlphaGo enfrentou o jogador profissional de Go sul-coreano [[Lee Sedol]], classificado com 9-dan, um dos melhores jogadores de Go,<ref name="CNN0128">{{Citar web |url=https://money.cnn.com/2016/01/28/technology/google-computer-program-beats-human-at-go/index.html |titulo=Computer scores big win against humans in ancient game of Go |data=28-01-2016 |acessodata=28-01-2016|publicado=CNN}}</ref> com cinco jogos ocorrendo no [[Four Seasons Hotels and Resorts|Four Seasons Hotel]] em [[Seul]], Coreia do Sul em 9, 10, 12, 13 e 15 de março de 2016,<ref>{{Citar jornal |url=https://www.theguardian.com/technology/2016/feb/05/google-ai-alphago-world-no-1-lee-se-dol-live-broadcast |titulo=Google's AI AlphaGo to take on world No 1 Lee Sedol in live broadcast |data=5 de fevereiro de 2016 |acessodata=15 de fevereiro de 2016 |website=[[The Guardian]]}}</ref><ref>{{Citar web |url=http://www.businessinsider.com/google-deepmind-to-play-go-against-lee-sedol-in-south-korea-four-seasons-2016-2?r=UK&IR=T |titulo=Google DeepMind is going to take on the world's best Go player in a luxury 5-star hotel in South Korea |data=22 de fevereiro de 2016 |acessodata=23 de fevereiro de 2016 |website=[[Business Insider]]}}</ref> que foram transmitidos por vídeo ao vivo.<ref>{{Citar web |ultimo=Novet |primeiro=Jordan |url=https://venturebeat.com/2016/02/04/youtube-will-livestream-googles-ai-playing-go-superstar-lee-sedol-in-march/ |titulo=YouTube will livestream Google's AI playing Go superstar Lee Sedol in March |data=4 de fevereiro de 2016 |acessodata=7 de fevereiro de 2016 |website=[[VentureBeat]]}}</ref> De cinco jogos, AlphaGo venceu quatro e Lee venceu o quarto jogo, o que o tornou o único jogador humano que venceu AlphaGo em todos os seus 74 jogos oficiais.<ref name="koreatimes beatable">{{Citar jornal |ultimo=Yoon Sung-won |url=https://www.koreatimes.co.kr/www/news/tech/2016/03/133_200267.html |titulo=Lee Se-dol shows AlphaGo beatable |data=14 de março de 2016 |acessodata=15 de março de 2016 |website=The Korea Times}}</ref> AlphaGo rodou na computação em nuvem do Google com seus servidores localizados nos Estados Unidos.<ref name="JoongAng Ilbo">{{Citar jornal |url=http://chinese.joins.com/gb/article.do?method=detail&art_id=148225&category=005001 |titulo=李世乭：即使Alpha Go得到升级也一样能赢 |data=23 de fevereiro de 2016 |acessodata=24 de fevereiro de 2016 |website=[[JoongAng Ilbo]] |lingua=zh}}</ref> A partida usou as regras chinesas com um komi de 7,5 pontos, e cada lado teve duas horas de tempo para pensar mais três períodos de byoyomi de 60 segundos.<ref name="Korea Baduk Association">{{Citar web |url=http://www.baduk.or.kr/news/report_view.asp?news_no=1671 |titulo=이세돌 vs 알파고, '구글 딥마인드 챌린지 매치' 기자회견 열려 |data=22 de fevereiro de 2016 |acessodata=22 de fevereiro de 2016 |publicado=[[Korea Baduk Association]] |lingua=ko |arquivourl=https://web.archive.org/web/20160303210212/http://www.baduk.or.kr/news/report_view.asp?news_no=1671 |arquivodata=3 de março de 2016}}</ref> A versão de AlphaGo jogando contra Lee usou uma quantidade semelhante de poder de computação que foi usado na partida de Fan Hui.<ref>{{Citar tweet |numero=708488229750591488 |usuario=demishassabis |titulo=We are using roughly same amount of compute power as in Fan Hui match: distributing search over further machines has diminishing returns |autor=Demis Hassabis |autorlink=Demis_Hassabis |data=11 de março de 2016}}</ref> ''[[The Economist]]'' relatou que ele usou 1.920 CPUs e 280 GPUs.<ref>{{Citar jornal |url=https://www.economist.com/news/science-and-technology/21694540-win-or-lose-best-five-battle-contest-another-milestone |titulo=Showdown |acessodata=19 de novembro de 2016 |website=The Economist}}</ref> No momento do jogo, Lee Sedol tinha o segundo maior número de vitórias em campeonatos internacionais Go no mundo, depois do sul-coreano Lee Changho, que manteve o título mundial por 16 anos.<ref>{{Citar jornal |ultimo=Steven Borowiec |url=https://www.theguardian.com/technology/2016/mar/09/googles-ai-machine-v-world-champion-of-go-everything-you-need-to-know |titulo=Google's AI machine v world champion of 'Go': everything you need to know |data=9 de março de 2016 |acessodata=15 de março de 2016 |website=The Guardian}}</ref> Como não existe um único método oficial de classificação no Go internacional, as classificações podem variar entre as fontes. Embora às vezes fosse o melhor classificado, algumas fontes classificaram Lee Sedol como o quarto melhor jogador do mundo na época.<ref name="goratings.org 2016">{{Citar web |ultimo=Rémi Coulom |url=http://www.goratings.org/history/2016-01-01.html |titulo=Rating List of 2016-01-01 |acessodata=18 de março de 2016 |arquivourl=https://web.archive.org/web/20160318041922/http://www.goratings.org/history/2016-01-01.html |arquivodata=18 de março de 2016}}</ref><ref>{{Citar jornal |url=http://digital.asiaone.com/digital/news/korean-go-master-proves-human-intuition-still-powerful-go |titulo=Korean Go master proves human intuition still powerful in Go |data=14 de março de 2016 |acessodata=15 de março de 2016 |website=[[The Korean Herald]]/[[Asia News Network|ANN]] |arquivourl=https://web.archive.org/web/20160412234130/http://digital.asiaone.com/digital/news/korean-go-master-proves-human-intuition-still-powerful-go |arquivodata=12 de abril de 2016}}</ref>

O prêmio dapartida foi de US$ 1 milhão. Visto que AlphaGo venceu quatro de cinco e, portanto, a série, o prêmio será doado a instituições de caridade, incluindo a [[Fundo das Nações Unidas para a Infância|UNICEF]].<ref>{{Citar jornal |url=https://www.boston25news.com/news/human-champion-certain-hell-beat-ai-at-ancient-chinese-game/105803732 |titulo=Human champion certain he'll beat AI at ancient Chinese game |data=22 de fevereiro de 2016 |acessodata=22 de fevereiro de 2016 |agência=Associated Press}}</ref> Lee Sedol recebeu $150.000 por participar de todos os cinco jogos e $20.000 adicionais por sua vitória no Jogo 4.<ref name="Korea Baduk Association" />

== Algoritmo ==
A partir de 2016, o algoritmo do AlphaGo usa uma combinação de técnicas de [[aprendizado de máquina]] e de [[Busca por árvore|busca em árvore]], combinadas com um treinamento extensivo, tanto de jogo humano quanto de computador. Ele usa a [[pesquisa em árvore Monte Carlo]], guiada por uma "rede de valor" e uma "rede de políticas", ambas implementadas usando tecnologia de [[aprendizagem profunda]].<ref name="DeepMindnature2016" /><ref name="googlego" /> Uma quantidade limitada de pré-processamento de detecção de recurso específico do jogo (por exemplo, para destacar se um movimento corresponde a um padrão nakade) é aplicada à entrada antes de ser enviada para as redes neurais.<ref name="DeepMindnature2016" />

== Estilo de jogo ==
Toby Manning, o árbitro da partida para AlphaGo vs. Fan Hui descreveu o estilo de jogo do programa como "conservador".<ref name=":0">{{Citar periódico |titulo=Google AI algorithm masters ancient game of Go |data=27-01-2016|jornal= |ultimo=Gibney |primeiro=Elizabeth |paginas=445–6 |bibcode=2016Natur.529..445G |doi=10.1038/529445a |pmid=26819021 |volume=529  |periódico=Nature}}</ref> O estilo de jogo do AlphaGo favorece fortemente uma maior probabilidade de ganhar por menos pontos em relação à menor probabilidade de ganhar por mais pontos.<ref name="pcworld_unusual" /> Sua estratégia de maximizar sua probabilidade de vitória é diferente da que os jogadores humanos tendem a fazer, que é maximizar os ganhos territoriais, e explica alguns de seus movimentos estranhos.<ref>{{Citar periódico |url=http://www.nature.com/news/the-go-files-ai-computer-clinches-victory-against-go-champion-1.19553 |titulo=The Go Files: AI computer clinches victory against Go champion |data=12 de março de 2016 |jornal= |ultimo=Chouard |primeiro=Tanguy |doi=10.1038/nature.2016.19553 |periódico=[[Nature (journal)|Nature]]}}</ref>

== Respostas à vitória de 2016 ==

=== Comunidade de IA ===
A vitória da AlphaGo em março de 2016 foi um marco importante na pesquisa de inteligência artificial.<ref name="latimes milestone">{{Citar jornal |ultimo=Steven Borowiec |ultimo2=Tracey Lien |url=https://www.latimes.com/world/asia/la-fg-korea-alphago-20160312-story.html |titulo=AlphaGo beats human Go champ in milestone for artificial intelligence |data=12 de março de 2016 |acessodata=13 de março de 2016 |website=[[Los Angeles Times]]}}</ref> O Go já havia sido considerado um problema difícil no aprendizado de máquina, que deveria estar fora do alcance da tecnologia da época.<ref name="latimes milestone" /><ref>{{Citar jornal |ultimo=Connor |primeiro=Steve |url=https://www.independent.co.uk/life-style/gadgets-and-tech/news/google-alphago-computer-beats-professional-at-worlds-most-complex-board-game-go-a6837506.html |titulo=A computer has beaten a professional at the world's most complex board game |data=27 de janeiro de 2016 |acessodata=28 de janeiro de 2016 |website=[[The Independent]]}}</ref><ref>{{Citar jornal |url=http://www.cbc.ca/news/technology/alphago-ai-1.3422347 |titulo=Google's AI beats human champion at Go |data=27 de janeiro de 2016 |acessodata=28 de janeiro de 2016 |website=[[CBC News]]}}</ref> A maioria dos especialistas achava que um programa Go tão poderoso quanto AlphaGo estava a pelo menos cinco anos de distância.<ref>{{Citar jornal |ultimo=Dave Gershgorn |url=http://www.popsci.com/googles-alphago-beats-world-champion-in-third-match-to-win-entire-series |titulo=GOOGLE'S ALPHAGO BEATS WORLD CHAMPION IN THIRD MATCH TO WIN ENTIRE SERIES |data=12 de março de 2016 |acessodata=13 de março de 2016 |website=[[Popular Science (magazine)|Popular Science]]}}</ref> Alguns especialistas pensaram que levaria pelo menos mais uma década antes que os computadores derrotassem os campeões de Go.<ref name="DeepMindnature2016" /><ref name="cbc sweeps">{{Citar jornal |url=http://www.cbc.ca/news/technology/go-google-alphago-lee-sedol-deepmind-1.3488913 |titulo=Google DeepMind computer AlphaGo sweeps human champ in Go matches |data=12 de março de 2016 |acessodata=13 de março de 2016 |website=[[CBC News]] |agência=[[Associated Press]]}}</ref><ref>{{Citar jornal |ultimo=Sofia Yan |url=https://money.cnn.com/2016/03/12/technology/google-deepmind-alphago-wins/ |titulo=A Google computer victorious over the world's 'Go' champion |data=12 de março de 2016 |acessodata=13 de março de 2016 |website=[[CNN Money]]}}</ref> A maioria dos observadores no início das partidas de 2016 esperava que Lee derrotasse o AlphaGo.<ref name="latimes milestone" />

=== Comunidade Go ===
Go é um jogo popular na China, Japão e Coreia, e as partidas de 2016 foram assistidas por talvez cem milhões de pessoas em todo o mundo.<ref name="latimes milestone" /><ref>{{Citar jornal |ultimo=CHOE SANG-HUN |url=https://www.nytimes.com/2016/03/16/world/asia/korea-alphago-vs-lee-sedol-go.html |titulo=Google's Computer Program Beats Lee Se-dol in Go Tournament |data=16 de março de 2016 |acessodata=18 de março de 2016 |website=[[The New York Times]] |citação=More than 100 million people watched the AlphaGo-Lee matches, Mr. Hassabis said.}}</ref> Muitos dos melhores jogadores de Go caracterizaram as jogadas pouco ortodoxas de AlphaGo como movimentos aparentemente questionáveis que inicialmente confundiram os espectadores, mas faziam sentido em retrospectiva: <ref name="cbc sweeps" /> "Todos, exceto os melhores jogadores de Go, criam seu estilo imitando os melhores jogadores. AlphaGo parece ter movimentos totalmente originais que ele mesmo cria."<ref name="latimes milestone" />

== Sistemas semelhantes ==
[[Facebook|O Facebook]] também está trabalhando em seu próprio sistema de Go, ''darkforest'', também baseado na combinação de aprendizado de máquina e pesquisa de árvore Monte Carlo.<ref name=":0" /><ref name="Facebook-paper">{{Citar arXiv|arxiv=1511.06410v1|classe=cs.LG|nome=Yuandong|sobrenome=Tian|nome2=Yan|sobrenome2=Zhu|titulo=Better Computer Go Player with Neural Network and Long-term Prediction}}</ref> Embora um jogador forte contra outros programas de computador Go, no início de 2016, ainda não havia derrotado um jogador profissional humano.<ref>{{Citar jornal |ultimo=HAL 90210 |url=https://www.theguardian.com/technology/2016/jan/28/go-playing-facebook-spoil-googles-ai-deepmind |titulo=No Go: Facebook fails to spoil Google's big AI day |data=28 de janeiro de 2016 |acessodata=1 de fevereiro de 2016 |website=The Guardian |lingua=en-GB |issn=0261-3077}}</ref> Darkforest perdeu para CrazyStone e Zen e estima-se que tenha capacidade semelhante

à deles.<ref>{{Citar web |url=http://livestream.com/oxuni/StracheyLectureDrDemisHassabis |titulo=Strachey Lecture – Dr Demis Hassabis |acessodata=17 de março de 2016 |website=The New Livestream}}</ref>

Um artigo de 2018 na [[Nature]] citou a abordagem do AlphaGo como a base para um novo meio de calcular moléculas de potenciais medicamentos farmacêuticos.<ref>{{Citar web |url=https://www.theengineer.co.uk/go-make-drugs/ |titulo=Go and make some drugs The Engineer |acessodata=2018-04-03 |website=www.theengineer.co.uk |lingua=en-UK}}</ref>

{{Referências}}

== Ver também ==
* [[AlphaFold]]
* [[Lista de projetos de inteligência artificial]]

[[Categoria:Google]]
[[Categoria:Software de 2015]]


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# Contulmo
Contulmo é uma comuna da província de Arauco, localizada na Região de Biobío, Chile. Possui uma área de 961,5 km² e uma população de 5.838 habitantes (2002). Colonizada por alemães.

wikiname: ptwiki

title: Contulmo

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wikitext:
{{Sem fontes|data=junho de 2019}}
{{Info/Comuna do Chile|
|nome      = Contulmo
|região    = [[Região de Biobío|Biobío]]
|província = [[Arauco (província)|Arauco]]
|fundação  =
|área      = 961,5
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'''Contulmo''' é uma comuna da [[província]] de [[Arauco (província)|Arauco]], localizada na [[Região de Biobío]], [[Chile]]. Possui uma área de 961,5 km² e uma população de 5.838 habitantes ([[2002]]). Colonizada por alemães.

{{esboço-geocl}}

{{Comunas da Região do Biobío}}
[[Categoria:Comunas de Arauco (província)]]

População: 5.838 habitantes

Densidade: 6,07 hab/km²

Região: Biobío

Província: Arauco


text:
# Cooperativa de consumidores
Uma cooperativa de consumo é um tipo de cooperativa que busca a prática do Comércio justo através da compra conjunta de produtos ou pela prestação de serviços.

title: Cooperativa de consumidores

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{{Sem-fontes|data=dezembro de 2012}}
Uma cooperativa de consumo é um tipo de cooperativa que busca a prática do [[Comércio justo]] através da compra conjunta de produtos ou pela prestação de serviços.

== Ver também ==
* [[Economia solidária]]
* [[Comércio justo]]

{{esboço-economia}}
{{Teoria do Consumidor|estado=expanded}}
[[Categoria:Desenvolvimento sustentável]]
[[Categoria:Cooperativas]]


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# Chapter One: The River's Edge
"Chapter One: The River's Edge" é o episódio piloto e primeiro episódio da primeira temporada da série de televisão americana Riverdale, baseada nos personagens de Archie Comics, girando em torno do personagem de Archie Andrews, interpretado por KJ Apa, e sua vida na pequena cidade de Riverdale enquanto explorava a escuridão escondida por trás de sua imagem aparentemente perfeita. O episódio foi escrito pelo criador da série e diretor criativo da Archie Comics, Roberto Aguirre-Sacasa, e foi dirigido por Lee Toland Krieger.
O piloto foi exibido pela primeira vez no painel da Warner Bros. Television na San Diego Comic-Con International em julho de 2016. Originalmente foi ao ar na The CW em 26 de janeiro de 2017 e, de acordo com a Nielsen Media Research, foi assistido por 1,38 milhões de telespectadores.

## Sinopse
Durante um verão agitado, que inclui a trágica morte de Jason Blossom no dia 4 de julho, Archie Andrews descobre sua paixão pela música. Ele logo começa seu segundo ano e tem medo de decepcionar seu pai, que quer que ele assuma o negócio de construção da família depois da formatura. Expressa seu amor pela música para Betty Cooper, a doce garota da casa ao lado e melhor amiga de Archie, que está abrigando seu próprio segredo - seus sentimentos por Archie. Mas sua vida pessoal e social é fortemente controlada por sua mãe dominadora Alice, que continua chateada e desconfiada após o colapso mental e a internação de irmã mais velha de Betty, Polly, em uma casa em grupo, que Alice atribui ao relacionamento insalubre e muitas vezes tóxico de Polly com Jason.
Desejando encontrar uma maneira de perseguir suas paixões musicais, enquanto também joga para o time de futebol americano da escola e trabalha para seu pai, Archie tenta convencer a professora de música, a srta. Grundy, a montar um estúdio particular com ele; ela repetidamente insiste que não devem ficar sozinhos juntos, lembrando um caso que os dois tiveram durante o verão. Seu relacionamento é ainda mais complicado em relação às memórias do par de ouvir tiros no lago na manhã em que Jason morreu, mas incapaz de dizer às autoridades como revelaria seu caso ilegal.
Enquanto isso, Veronica Lodge, a bela filha do milionário Hiram Lodge, que está enfrentando acusações de apropriação indébita, chega à cidade instantaneamente capturando os sentimentos de Archie. Sua mãe, Hermione, que namorou Fred, o pai de Archie, em sua juventude, tenta se candidatar a um emprego com os negócios de Fred, a fim de ajudar a pagar as contas depois da prisão do marido, mas é gentilmente rejeitada. Apesar do fato de que um triângulo amoroso está se desenvolvendo, Betty e Veronica se tornam amigas, unidas quando Veronica se opõe à irmã gêmea de Jason, a arrogante Cheryl Blossom, que pode ou não estar escondendo um segredo sobre a morte de seu irmão.
Veronica, juntamente com o melhor amigo gay de Betty, Kevin Keller, acha que Archie tem sentimentos por Betty e persuade-a a convidar Archie para o baile da escola - mas as coisas dão errado quando Archie ainda conversa com a Sra. Grundy, deixa Betty sentindo-se envergonhada e rejeitada quando não responde às suas confissões de afeição. Sentindo a tensão, Cheryl garante que Archie, Betty e Veronica vão para sua festa depois, onde, após um jogo de sete minutos no céu, durante o qual Archie e Veronica sucumbem à sua atração física um pelo outro e se beijam, Betty deixa a casa chateada. Archie tenta se reconciliar com ela, mas seu relacionamento continua sem solução.
Mais tarde naquela noite, Kevin e Moose Mason tropeçam no corpo de Jason no lago, onde descobrem que, ao contrário das alegações anteriores de Cheryl, ele havia se afogado, ele foi baleado na cabeça, chocando os moradores de Riverdale. No fundo, o ex-melhor amigo de Archie, Jughead Jones, começa a escrever um livro recontando os acontecimentos do verão, incluindo o que aconteceu entre os dois amigos.

## Produção

### Escolha do elenco
Em 9 de fevereiro de 2016, Lili Reinhart e Cole Sprouse foram escaladas como Betty Cooper e Jughead Jones, respectivamente. Em 24 de fevereiro de 2016, KJ Apa foi escalado como Archie Andrews após uma busca mundial de quatro meses por talentos. Apa foi um dos últimos a fazer o teste e conseguiu o papel alguns dias depois. Ashleigh Murray foi escalada como Josie McCoy, a vocalista da popular banda Josie and the Pussycats. Luke Perry e Madelaine Petsch também foram escalados como Fred Andrews, pai de Archie e Cheryl Blossom, respectivamente. 2 dias depois, Camila Mendes foi escalada como Veronica Lodge.
Em março de 2016, Marisol Nichols e Mädchen Amick se juntaram ao elenco como Hermione Lodge e Alice Cooper, as mães de Veronica e Betty, respectivamente. Alguns dias depois, Ross Butler, Daniel Yang e Cody Kearsley foram escalados para os papéis de Reggie Mantle, Dilton Doiley e Moose Mason, respectivamente. O último ator a se juntar ao piloto foi Casey Cott como Kevin Keller, o primeiro personagem abertamente gay na história da Archie Comics.

### Filmagens
A produção do piloto ocorreu de 14 de março a 31 de março de 2016, com filmagens ocorrendo em Vancouver, British Columbia.

## Música
Em 3 de fevereiro de 2017, a WaterTower Music lançou uma seleção de músicas do episódio The River's Edge, realizado por membros do elenco. Toda música foi composta por Blake Neely.

## Recepção

### Ratings
Nos Estados Unidos, o episódio recebeu uma participação de 0,5%/2% entre os adultos com idades entre 18 e 49 anos, o que significa que foi visto por 0,5% de todos os lares e 2% de todos os que assistiam à televisão no momento da transmissão. Foi assistido por 1,38 milhões de telespectadores. Com Live+7 DVR visualização, o episódio foi assistido por 2,38 milhões de telespectadores e teve uma classificação geral de 0,9 no 18-49 demográfico.

### Resposta crítica
Joshua Yehl, da IGN, classificou o episódio em 8,5 de 10, afirmando: "Um piloto misterioso e bem executado faz com que Riverdale comece bem. Um mistério de assassinato inflama todo tipo de drama dentro de uma cidade pequena, transformando personagens cômicos coloridos de Archie em intrigantes pessoas com segredos sombrios. Visualmente, é um banquete temperamental e às vezes surreal para os olhos. O enredo descasca camadas dessa cidade velha e retorcida uma de cada vez, e embora possa parecer um pouco estranho ver essas liberdades sendo tomadas com personagens clássicos, tudo é feito com confiança e intenção. É como se os showmakers usassem um sorriso diabólico enquanto criavam este programa, sabendo que o público também estaria usando um no momento em que os créditos rolassem."
LaToya Ferguson do The A.V. Club deu ao episódio uma nota "B+" e escreveu: "Como um episódio piloto, "Chapter One: The River's Edge" faz o trabalho de fazer o público querer sentar e assistir esses personagens semanalmente. Ainda não se sabe se ele vai viver de acordo com suas muitas influências, mas certamente tem muito a seu favor desde o início."
Dando o episódio a 7.2 de 10, Kyle Fowle do Paste declarou: "Em essência, "Chapter One: The River's Edge" não parece exatamente uma representação adequada do que teremos de uma temporada completa de Riverdale, como os elementos processuais, como a revelação que Archie e Grundy ouviram um tiro na floresta na manhã seguinte ao seu encontro, mal se fazem conhecidos aqui. Dito isso, a estréia faz um ótimo trabalho criando um mundo que parece vivo e único. Do brilho de néon do restaurante, aos personagens descomunais mas diferenciados".

title: Chapter One: The River's Edge

wikitext:
{{Mais notas|data=outubro de 2020}}
{{Info/Episódio de série
| título         = Chapter One: The River's Edge
| série          = [[Riverdale (2017)|Riverdale]]
| imagem         = Riverdale episode 1.jpg
| legenda        =
| título-pt      =
| título-br      = Capítulo Um: A Beira do Rio
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| diretor        = Lee Toland Krieger
| escritor       = Roberto Aguirre-Sacasa
| narrador       =
| produtor       = {{lista simples|
* Roberto Aguirre-Sacasa
* [[Greg Berlanti]]
* Jon Goldwater
* Sarah Schechter
}}
| música         = Blake Neely
| cinematografia = {{lista simples|
* Stephen Jackson
* David Lanzenberg
}}
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| data original  = {{Data de início|2017|1|26}}
| duração        = 46 minutos
| convidados     =
| ant            =
| prox           = [[Chapter Two: A Touch of Evil]]
| lista de episódios = [[Lista de episódios de Riverdale|Lista de episódios de ''Riverdale'']]
}}
"'''Chapter One: The River's Edge'''" é o [[episódio piloto]] e primeiro episódio da primeira temporada da série de televisão americana ''[[Riverdale (2017)|Riverdale]]'', baseada nos personagens de [[Archie Comics]], girando em torno do personagem de [[Archie Andrews]], interpretado por [[KJ Apa]], e sua vida na pequena cidade de Riverdale enquanto explorava a escuridão escondida por trás de sua imagem aparentemente perfeita. O episódio foi escrito pelo criador da série e diretor criativo da Archie Comics, Roberto Aguirre-Sacasa, e foi dirigido por Lee Toland Krieger.

O piloto foi exibido pela primeira vez no painel da Warner Bros. Television na [[San Diego Comic-Con International]] em julho de 2016.<ref name="PilotComicCon">{{citar web|url=http://deadline.com/2016/06/warner-bros-tv-comic-con-schedule-riverdale-powerless-people-of-earth-supergirl-gotham-1201780010/|título=Comic-Con: Warner Bros. TV Bringing 'Riverdale', 'Powerless' & More|último =D'Alessandro|primeiro =Anthony |website=[[Deadline Hollywood]]|data=27-6-2016|acessodata=10-2-2017}}</ref> Originalmente foi ao ar na [[The CW]] em 26 de janeiro de 2017 e, de acordo com a [[Nielsen Media Research]], foi assistido por 1,38 milhões de telespectadores.

==Sinopse==
Durante um verão agitado, que inclui a trágica morte de Jason Blossom no dia 4 de julho, Archie Andrews descobre sua paixão pela música. Ele logo começa seu segundo ano e tem medo de decepcionar seu pai, que quer que ele assuma o negócio de construção da família depois da formatura. Expressa seu amor pela música para Betty Cooper, a doce garota da casa ao lado e melhor amiga de Archie, que está abrigando seu próprio segredo - seus sentimentos por Archie. Mas sua vida pessoal e social é fortemente controlada por sua mãe dominadora Alice, que continua chateada e desconfiada após o colapso mental e a internação de irmã mais velha de Betty, Polly, em uma casa em grupo, que Alice atribui ao relacionamento insalubre e muitas vezes tóxico de Polly com Jason.

Desejando encontrar uma maneira de perseguir suas paixões musicais, enquanto também joga para o time de futebol americano da escola e trabalha para seu pai, Archie tenta convencer a professora de música, a srta. Grundy, a montar um estúdio particular com ele; ela repetidamente insiste que não devem ficar sozinhos juntos, lembrando um caso que os dois tiveram durante o verão. Seu relacionamento é ainda mais complicado em relação às memórias do par de ouvir tiros no lago na manhã em que Jason morreu, mas incapaz de dizer às autoridades como revelaria seu caso ilegal.

Enquanto isso, Veronica Lodge, a bela filha do milionário Hiram Lodge, que está enfrentando acusações de apropriação indébita, chega à cidade instantaneamente capturando os sentimentos de Archie. Sua mãe, Hermione, que namorou Fred, o pai de Archie, em sua juventude, tenta se candidatar a um emprego com os negócios de Fred, a fim de ajudar a pagar as contas depois da prisão do marido, mas é gentilmente rejeitada. Apesar do fato de que um triângulo amoroso está se desenvolvendo, Betty e Veronica se tornam amigas, unidas quando Veronica se opõe à irmã gêmea de Jason, a arrogante Cheryl Blossom, que pode ou não estar escondendo um segredo sobre a morte de seu irmão.

Veronica, juntamente com o melhor amigo gay de Betty, Kevin Keller, acha que Archie tem sentimentos por Betty e persuade-a a convidar Archie para o baile da escola - mas as coisas dão errado quando Archie ainda conversa com a Sra. Grundy, deixa Betty sentindo-se envergonhada e rejeitada quando não responde às suas confissões de afeição. Sentindo a tensão, Cheryl garante que Archie, Betty e Veronica vão para sua festa depois, onde, após um jogo de sete minutos no céu, durante o qual Archie e Veronica sucumbem à sua atração física um pelo outro e se beijam, Betty deixa a casa chateada. Archie tenta se reconciliar com ela, mas seu relacionamento continua sem solução.

Mais tarde naquela noite, Kevin e Moose Mason tropeçam no corpo de Jason no lago, onde descobrem que, ao contrário das alegações anteriores de Cheryl, ele havia se afogado, ele foi baleado na cabeça, chocando os moradores de Riverdale. No fundo, o ex-melhor amigo de Archie, Jughead Jones, começa a escrever um livro recontando os acontecimentos do verão, incluindo o que aconteceu entre os dois amigos.

==Produção==
===Escolha do elenco===
Em 9 de fevereiro de 2016, [[Lili Reinhart]] e [[Cole Sprouse]] foram escaladas como Betty Cooper e Jughead Jones, respectivamente.<ref name="BettyJughead">{{citar web|título= 'Riverdale' Archie Comics CW Pilot Casts Its Betty Cooper & Jughead Jones|url = http://deadline.com/2016/02/riverdale-betty-cooper-lili-reinhart-jughead-jones-cole-sprouse-archie-comics-the-cw-pilot-1201699204/ |website=[[Deadline Hollywood]] |data=9-2-2016|acessodata= 9-2-2016|primeiro = Nellie|último = Andreeva}}</ref> Em 24 de fevereiro de 2016, [[KJ Apa]] foi escalado como Archie Andrews após uma busca mundial de quatro meses por talentos. Apa foi um dos últimos a fazer o teste e conseguiu o papel alguns dias depois. [[Ashleigh Murray]] foi escalada como Josie McCoy, a vocalista da popular banda Josie and the Pussycats.<ref name="ArchieJosie">{{citar web|url=http://deadline.com/2016/02/riverdale-archie-cast-kj-apa-cw-pilot-1201708847/|título='Riverdale' Finds Its Archie & Josie: KJ Apa To Topline CW Pilot |website=[[Deadline Hollywood]] |último =Andreeva|primeiro =Nellie|data=24-2-2016|acessodata=16-1-2017}}</ref> [[Luke Perry]] e [[Madelaine Petsch]] também foram escalados como Fred Andrews, pai de Archie e Cheryl Blossom, respectivamente.<ref>{{citar web|url=http://deadline.com/2016/02/riverdale-luke-perry-cast-archie-dad-comics-cw-pilot-1201708704/|título='Riverdale': Luke Perry To Play Archie's Dad In Archie Comics CW Pilot |website=[[Deadline Hollywood]] |último =Andreeva|primeiro =Nellie|data=24-2-2016|acessodata=25-2-2016}}</ref><ref>{{citar web|url=http://deadline.com/2016/02/riverdale-cheryl-blossom-cw-pilot-madelaine-petsch-1201708939/|título='Riverdale' CW Pilot Finds Cheryl Blossom |website=[[Deadline Hollywood]] |último =Andreeva|primeiro =Nellie|data=24-2-2016|acessodata=25-2-2016}}</ref> 2 dias depois, Camila Mendes foi escalada como Veronica Lodge.

Em março de 2016, [[Marisol Nichols]] e [[Mädchen Amick]] se juntaram ao elenco como Hermione Lodge e Alice Cooper, as mães de Veronica e Betty, respectivamente.<ref>{{citar web|url=http://deadline.com/2016/03/riverdale-cw-pilot-cast-madchen-amick-alice-cooper-1201714731/ |título='Riverdale' CW Pilot Casts Mädchen Amick As Alice Cooper |website=[[Deadline Hollywood]] |último =Andreeva|primeiro =Nellie|data=4-3-2016|acessodata=4-3-2016}}</ref><ref>{{citar web|url=http://deadline.com/2016/03/riverdale-hermione-llodge-cast-marisol-nichols-cw-pilot-1201714266/|título='Riverdale' CW Pilot Finds Hermione Lodge |website=[[Deadline Hollywood]] |último =Petski|primeiro =Denise|data=3-3-2016|acessodata=3-3-2016}}</ref> Alguns dias depois, [[Ross Butler]], Daniel Yang e Cody Kearsley foram escalados para os papéis de Reggie Mantle, Dilton Doiley e Moose Mason, respectivamente.<ref>{{citar web|url=http://www.thewrap.com/cws-archie-pilot-riverdale-casts-reggie-moose-and-dilton-exclusive/|título=CW's Archie Pilot 'Riverdale' Casts Reggie, Moose and Dilton (Exclusive) |obra=[[TheWrap]] |último =Ge |primeiro =Linda|data=9-3-2016|acessodata=14-3-2016}}</ref> O último ator a se juntar ao piloto foi [[Casey Cott]] como Kevin Keller, o primeiro personagem abertamente gay na história da [[Archie Comics]].<ref>{{citar web|url=http://tvline.com/2016/03/12/riverdale-cw-archie-pilot-cast-kevin-keller-gay-teen-casey-cott/|título=The CW's ''Riverdale'' Pilot Casts Newbie as Gay Student Kevin Keller|publicado=[[TVLine]]|último =Slezak|primeiro =Michael|data=12-3-2016|acessodata=14-3-2016}}</ref>

===Filmagens===
A produção do piloto ocorreu de 14 de março a 31 de março de 2016, com filmagens ocorrendo em [[Vancouver]], [[British Columbia]].<ref>{{citar web|autor = |url=http://www.whatsfilming.ca/2016/09/07/riverdale-season-1-starts-filming-in-vancouver-area/|título=Riverdale Season 1 Starts Filming in Vancouver Area|website=Whatsfilming.ca|data=7-9-2016|acessodata=10-2-2017}}</ref><ref>{{citar web|url=https://deadline.com/2016/02/pilot-locations-2016-data-los-angeles-new-york-canada-1201706710/ |título=Pilot Locations 2016: Los Angeles Continues Rebound, New York Tally Slips |último =Andreeva |primeiro =Nellie |data=25-2-2016 |website=[[Deadline Hollywood]] |acessodata=26-2-2016}}</ref>

==Música==
Em 3 de fevereiro de 2017, a WaterTower Music lançou uma seleção de músicas do episódio ''The River's Edge'', realizado por membros do elenco.<ref>{{citar web|url=https://itunes.apple.com/us/album/rivers-edge-from-riverdale/id1202437883|título=The River's Edge (From "Riverdale") - Single by Riverdale Cast|publicado=[[iTunes]]|data=3-2-2017|acessodata=25-2-2017}}</ref> Toda música foi composta por Blake Neely.<ref>{{citar web|url=http://filmmusicreporter.com/2017/02/08/songs-from-the-cws-riverdale-released/|título=Songs from The CW’s 'Riverdale' Released|publicado=Film Music Reporter|data=8-2-2017|acessodata=25-2-2017}}</ref>

==Recepção==
===Ratings===
Nos Estados Unidos, o episódio recebeu uma participação de 0,5%/2% entre os adultos com idades entre 18 e 49 anos, o que significa que foi visto por 0,5% de todos os lares e 2% de todos os que assistiam à televisão no momento da transmissão. Foi assistido por 1,38 milhões de telespectadores.<ref name="1.01">{{citar web|url=http://tvbythenumbers.zap2it.com/daily-ratings/thursday-final-ratings-jan-26-2017/|título='Scandal' and 'My Kitchen Rules' adjust down, Mary Tyler Moore special adjusts up: Thursday final ratings|último =Porter|primeiro =Rick|data=27-1-2017|obra=TV by the Numbers|acessodata=27-1-2017}}</ref> Com Live+7 DVR visualização, o episódio foi assistido por 2,38 milhões de telespectadores e teve uma classificação geral de 0,9 no 18-49 demográfico.<ref>{{citar web|url=http://tvbythenumbers.zap2it.com/dvr-ratings/week-19-broadcast-live-7-ratings-jan-23-29-2017/|título='This Is Us' and TGIT rise above the rest in week 19 broadcast Live +7 ratings|último =Porter|primeiro =Rick|data=11-2-2017|obra=TV by the Numbers|acessodata=11-2-2017}}</ref>

===Resposta crítica===
Joshua Yehl, da [[IGN]], classificou o episódio em 8,5 de 10, afirmando: "Um piloto misterioso e bem executado faz com que ''Riverdale'' comece bem. Um mistério de assassinato inflama todo tipo de drama dentro de uma cidade pequena, transformando personagens cômicos coloridos de Archie em intrigantes pessoas com segredos sombrios. Visualmente, é um banquete temperamental e às vezes surreal para os olhos. O enredo descasca camadas dessa cidade velha e retorcida uma de cada vez, e embora possa parecer um pouco estranho ver essas liberdades sendo tomadas com personagens clássicos, tudo é feito com confiança e intenção. É como se os showmakers usassem um sorriso diabólico enquanto criavam este programa, sabendo que o público também estaria usando um no momento em que os créditos rolassem."<ref name="IGN">{{citar web|url=http://www.ign.com/articles/2017/01/24/riverdale-chapter-one-the-rivers-edge-review|título=Riverdale: "Chapter One: The River's Edge" Review|último =Yehl|primeiro =Joshua|publicado=[[IGN]]|data=23-1-2017|acessodata=10-2-2017}}</ref>

LaToya Ferguson do ''[[The A.V. Club]]'' deu ao episódio uma nota "B+" e escreveu: "Como um episódio piloto, "Chapter One: The River's Edge" faz o trabalho de fazer o público querer sentar e assistir esses personagens semanalmente. Ainda não se sabe se ele vai viver de acordo com suas muitas influências, mas certamente tem muito a seu favor desde o início."<ref name="AVclub">{{citar web|url=http://www.avclub.com/tvclub/riverdale-invites-you-shadows-which-look-lot-growi-249195|título="Chapter One: The River’s Edge" TV Review|último =Ferguson|primeiro =LaToya|obra=[[The A.V. Club]]|data=26-1-2017|acessodata=12-2-2017}}</ref>

Dando o episódio a 7.2 de 10, Kyle Fowle do ''Paste'' declarou: "Em essência, "Chapter One: The River's Edge" não parece exatamente uma representação adequada do que teremos de uma temporada completa de ''Riverdale'', como os elementos processuais, como a revelação que Archie e Grundy ouviram um tiro na floresta na manhã seguinte ao seu encontro, mal se fazem conhecidos aqui. Dito isso, a estréia faz um ótimo trabalho criando um mundo que parece vivo e único. Do brilho de néon do restaurante, aos personagens descomunais mas diferenciados".<ref name="Paste">{{citar web|url=https://www.pastemagazine.com/articles/2017/01/riverdale-review-the-series-premiere-lays-a-solid.html|título=Riverdale Review: The Series Premiere Lays a Solid Foundation (with Plenty of Eye Candy)|último =Fowle|primeiro =Kyle|obra=Paste|data=27-1-2017 |acessodata=12-2-2017}}</ref>

{{Referências|col=2}}

{{DEFAULTSORT:Chapter 1 Tivers Edge}}
[[Categoria:Episódios pilotos]]
[[Categoria:Episódios de 2017]]
[[Categoria:Episódios de Riverdale]]

title: "Chapter One: The River's Edge"

No Brasil: "Capítulo Um: A Beira do Rio"

title: Informação geral

Direção: Lee Toland Krieger

Escrito por: Roberto Aguirre-Sacasa

Música: Blake Neely

Produção: - Roberto Aguirre-Sacasa - Greg Berlanti - Jon Goldwater - Sarah Schechter

Cinematografia: - Stephen Jackson - David Lanzenberg

Exibição original: 26 de janeiro de 2017

Duração: 46 minutos

title: Cronologia

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