AI sau n-AI – întrebarea viitorului

Posted by

Au trecut aproape 20 ani de când am pierdut bătălia cu programele de șah pe care le-am creat. În 1996, supercomputerele erau deja capabile să analizeze peste 100 de milioane de poziții pe secundă și să-i zdrobească aproape pe toți cei care nu jucau la nivel de mare maestru. De atunci, programatorii și-au optimizat și educat algoritmii, în timp ce puterea de procesare a crescut exponențial. Să câștigi astăzi în condiții normale împotriva celui mai puternic motor, rulat chiar și pe un smartphone, este în afara discuției. Software-ul se află într-o continuă stare defensivă și așteaptă constant o greșeală. De cele mai multe ori, o greșeală invizibilă, imposibil de prevăzut chiar și de către marii maeștri, pentru că numărul mutărilor și strategiilor viitoare pe care mintea umană le poate anticipa și prospecta este mic în comparație cu cel a unui motor de șah ajutat de un procesor capabil. Nu e plăcut să joci împotriva unui adversar atât de opac, știind că vei pierde întotdeauna și interesul pentru șah s-a stins încet-încet după ce a culminat în 2003, cu Kasparov vs. Deep Junior (Man vs. Machine), un meci urmărit în direct de peste 200 de milioane de oameni.

Kasparov se gândește la o mutare la începutul jocului 6 din seria de șah de 1,1 milioane de dolari împotriva lui Deep Blue, la New York. Supercomputerul a intrat în istoria șahului când l-a învins pe Kasparov pentru o victorie generală în revanșa lor de șase partide, fiind pentru prima dată când un computer a triumfat în fața unui campion mondial în exercițiu într-un meci clasic. Victoria supercomputerului în jocul 6, care i-a oferit lui Deep Blue victoria finală, a venit după ce Kasparov a renunțat după doar 19 mutări. Credit: Peter Morgan/Reuters.
Translated with www.DeepL.com/Translator (free version) <- apropo – DeepL este o inteligență artificială care se antrenează de ani buni ca traducator – în opinia mea mult mai capabilă decât Google Translate când îi oferi suficient context.

În 2017, DeepMind, o filială a Google, prezintă AlphaZero, o inteligență artificială (AI) dezvoltată pentru a stăpâni șahul, shogi și go. După numai 9 ore de antrenament împotriva sa, fără nicio intervenție umană sau acces la cărți de deschidere sau tabele de finaluri, AlphaZero îl învinge pe Stockfish 8 (campionul mondial TCEC din 2016) într-un turneu de 100 de partide cu timp controlat. 28 de victorii, 0 înfrângeri și 72 de remize. Isprava este incredibilă în sine, dar ceea ce a înflăcărat întreaga comunitate de șah a fost stilul de joc al AI-ului. E ca și cum ai urmări marii maeștri folosindu-și sută la sută din capacitatea mentală. AlphaZero este deschis și dinamic; îi place să atace și să încerce lucruri noi. Într-una dintre partide, a reușit să îl pună pe Stockfish în Zugzwang, o poziție în care orice mutare este o mutare greșită, iar în șah nu poți să spui pas. Într-o altă partidă, a refuzat remiza după ce Stockfish a mutat înainte și înapoi aceeași piesă; a crezut că poate câștiga și a mutat altceva, slăbindu-și, probabil, poziția. A surprins pe toată lumea sacrificând o regină și un nebun fără niciun motiv aparent și am avut nevoie de un număr bun de mutări pentru a înțelege de ce a făcut-o – pentru a încarcera jumătate din piesele lui Stockfish. Nu contează că ai mai multe resurse dacă nu le poți folosi.

AlphaZero a avut un efect invers asupra comunității de șah. Câțiva maeștri au decis să analizeze și să explice partidele pe canalul lor de Youtube, iar fanii au apreciat această perspectivă. În timp ce pe Twitch, noua generație de maeștri și mari maeștri au învățat rapid ce trebuie să facă pentru a menține interesul. Șahul rapid este preferat; creează mici campionate și fac mișto unii de alții; dau lecții altor vedete Twitch sau chiar din sport sau filme; urmăresc marile turnee și comentează mutările; și multe altele. Au existat nopți nu cu mult timp în urmă când șahul era cel mai urmărit canal Twitch, cu zeci de mii de spectatori care făceau glume și se distrau cu fiecare victorie sau înfrângere. Învățând și jucând jocul în mintea lor.

Subscribe
Notify of
0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments