Połączenia mózg-komputer, sztuczna inteligencja (źródło: Pixabay) AI
Połączenia mózg-komputer (źródło: Pixabay)

Sztuczna inteligencja już nie taka niepokonana w Go. Wygrał z nią gracz-amator

Go to nic innego, jak starochińska gra planszowa, której zasady gry może i są na papierze proste, ale w rozgrywce gracze mogą wykonać całą masę kombinacji ruchów, aby pokonać swojego przeciwnika. Początkowo myślano, że sztuczna inteligencja „nie ogarnie” zasad gry, jednak prawda okazała się odmienna – David Wu stworzył KataGo – program, który jest zdolny do pokonania najlepszych graczy. Mimo tego, nawet amator może pokonać AI.

Sztuczna inteligencja była mistrzem w Go, a teraz może pokonać ją nawet amator

KataGo to samouczący się program, wykorzystujący konwulcyjną sieć neuronową oraz przeszukiwanie drzewa gier metodą Monte Carlo, który niejednokrotnie pokonał najlepszych na świecie graczy w Go. Oprogramowanie okazuje się naprawdę zaawansowane, jednak nie znaczy to, że jest zupełnie niepokonane, ponieważ przegrało… z amatorskim graczem ze Stanów Zjednoczonych i to 14 razy.

No dobra, przyznam, że brzmi to podejrzanie i w rzeczy samej takie jest, ponieważ gracz (Kellin Pelrine) miał do dyspozycji całkiem dobrego trenera, którym była… inna sztuczna inteligencja. Inżynierowie z firmy FAR AI zaprojektowali i opracowali program, mający na celu analizę ruchów, błędów – innymi słowy, badać, gdzie KataGo nie radzi sobie najlepiej. Oprogramowanie FAR AI przestudiowało ponad milion gier, rozegranych przez KataGo, dzięki czemu odnaleziono słabą stronę sztucznej inteligencji, która została wykorzystana przeciwko niej.

Przepis na zwycięstwo nad sztuczną inteligencją okazał się banalnie prosty. Wystarczyło otoczyć „główne” kamienie przeciwnika (aby wygrać w Go, należy zdobyć większą część planszy niż przeciwnik), a następnie wykonać ruch na innej części planszy, aby odwrócić jego uwagę.

Sztuczna inteligencja KataGo gra planszowa
(źródło: Pixabay)

Sztuczna inteligencja tak naprawdę nie potrafi myśleć

Strategia, jaką zastosował Kellin Pelrine, dzięki analizie FAR AI, to nic skomplikowanego. Ludzki przeciwnik bez problemu by to zauważył, natomiast sztuczna inteligencja, bazująca na pewnych modelach i algorytmach – już nie, jeśli wcześniej nie zostanie wyuczona, jak radzić sobie w takiej sytuacji.

Jak widać, ogromna możliwość ruchów w go to jakieś 10761, a dla kontrastu dodam, że w szachach jest to „tylko” 10120. Dysproporcja jest ogromna, co potwierdza, że jeszcze długa droga do idealnej „myślącej” sztucznej inteligencji – takie przypadki, jak ten przedstawiony dzisiaj to potwierdzają.