|

Tehnologie

Gândurile lui Garry Kasparov despre superşahistul viitorului

-A A +A

Gândurile lui Garry Kasparov despre super-şahistul viitorului
Garry Kasparov jucând împotriva calculatorului Deep Bluefoto: http://www.socialstudiesforkids.com/articles/ushistory/dee
Zilele acestea am terminat de citit recenta carte a lui Garry Kasparov, „Deep Thinking. Where machine intelligence ends and human creativity begins”. Cartea a fost publicată în 2017, iar eu am cumpărat-o in iulie, cu câteva zile înainte să plec în concediu. Nu sunt deloc un amator de şah, dar de-a lungul anilor am ajuns să admir şi să respect geniul lui Kasparov pentru şah, precum şi simţul său civic vigilent şi responsabil. M-am aşteptat să găsesc o carte despre meciurile sale de şah, în schimb am dat peste o carte despre inteligenţa artificială şi calculatoarele inteligente (Machine Intelligence), folosind şahul ca exemplu în discuţie, ca vehicul de prezentare. Ba mai mult, Kasparov discută un subiect extrem, extrem de interesant în inteligenţa artificială, şi anume ce fel de interfaţă trebuie creată între oameni sş calculatoarele (maşinile) inteligente? Tema asta mă preocupă de vreun an încoace, când un director de program al unei agenţii federale de finanţare a cercetării ne-a accentuat la o conferinţă că este foarte interesat să audă idei noi despre cum ar putea un grup de oameni colabora împreună cu un grup de drone (sau alte vehicule autonome) în rezolvarea unei misiuni comune. Este exact problema pe care o discută şi Kasparov în cartea sa, dar pentru cazul şahului – cum poţi crea un „super-şahist” cu un „super-coeficient” ELO prin contopirea calităţilor şahistului-om cu calităţile şahistului-maşină şi, bineînţeles, minimizând slăbiciunile fiecăruia.
Cartea lui Kasparov explică în amănunt că există două tipuri de algoritmi implementaţi pe maşinile de jucat şah, fie că sunt maşini cu hardware dedicat jocului de şah, precum calculatorul Deep Blue al lui IBM, fie programe software ce funcţionează pe calculatoarele obişnuite, precum programul Fritz. Cele doua tipuri sunt: algoritmi de tip A şi algoritmi de tip B.
Algoritmii de tip A generează toate alternativele posibile de mutări pentru o anumită poziţie, le stabileşte plusurile şi minusurile, după care aleg mutarea cea mai puternică. Strategia în care creezi toate alternativele se numeşte „forţă brută”. Bineînţeles, numărul posibil de mutări este imens, astfel Kasparov vorbeşte despre trei sute de miliarde de mutări doar dacă considerăm primele patru mutări ale unei partide. Orizontul maşinii de jucat şah reprezintă numărul mutărilor consecutive pe care maşina le poate analiza în limita de timp a unui meci de şah. Primele maşini de jucat şah au avut un orizont foarte redus, trei, patru mutări consecutive, astfel că una din tacticile favorite pentru a le învinge era să plasezi o capcană la mişcare dincolo de orizontul calculatorului, deci nedetectabilă de el. Tactica aceasta simplă a devenit însă tot mai ineficientă pe măsură ce orizontul calculatoarelor s-a lungit odată cu construirea procesoarelor tot mai rapide. Kasparov spune că maşinile de şah moderne analizează în jur de două sute de milioane de mutări pe secundă, ceea ce le face aproape perfecte în jocul tactic. Adică, calculatoarele devin extrem de eficiente în situaţii complexe, cu multe piese pe tablă, pentru care ele găsesc secvenţe de mutări extrem de puternice, destule din ele superioare celor jucate vreodată de marii sahişti–oameni. Kasparov povesteşte că în meciul său din 1997 pierdut împotriva lui Deep Blue (a fost pentru prima dată când un calculator învingea un campion mondial en titre) a creat de câteva ori poziţii complexe, avantajoase pentru el şi în care probabil ar fi câştigat împotriva majorităţii şahiştilor–oameni, în schimb calculatorul a reuşit să găsească o portiţă de scăpare, ce îi rămăsese neştiută lui Kasparov. Astfel de situatii i-au creat apoi un soi de teamă să joace împotriva maşinilor pentru că dacă există o cale de scăpare, calculatorul are toate şansele să o găsească.
Algoritmii de tip B consideră doar mutările care ar putea să corespundă strategiei pe care jucătorul vrea să o folosească pentru a câştiga meciul. Aceşti algoritmi sunt asemănători felului în care şahistul–om aplică diferite scheme (patterns) pentru a-şi crea un avantaj strategic, pe care apoi îl transformă eventual într-unul material (exprimat în piesele rămase pe tablă) şi în final în victorie. Kasparov argumentează că incapacitatea de a dezvolta strategii noi şi puternice de joc este marele minus al maşinilor de şah. Dacă tactica se referă la secvenţe de mutări concrete specifice unei poziţii, strategia reprezintă planuri de acţiune pe termen mediu şi lung. Pentru că şahiştii observaseră slăbiciunea maşinilor de şah, ei au dezvoltat câteva trucuri pentru a le învinge: de exemplu, să le lase iniţiativa jocului, punându-le astfel în dificultate din cauza strategiilor limitate, sau de a aduce meciul în poziţii în care jocul tactic superior al calculatorului devine irelevant. Kasparov povesteşte şi o anecdotă: se pare că primii algoritmi de şah aveau o tendinţă sinucigaşă de a-şi sacrifica regina. Asta se întâmpla pentru că în multe dintre meciurile maeştrilor folosite pentru construirea algoritmilor aceştia făceau sacrificiul într-un context care apoi le aducea victoria. Algoritmii de învăţare au „prins” ideea sacrificiului, fără însă a înţelege importanţa contextului (poziţiei) în care sacrificiul era făcut.
Un atu imens al maşinilor de jucat şah este că ele nu obosesc fizic şi mental şi nu sunt vulnerabile războiului psihologic. Kasparov povesteşte că în a doua partidă împotriva lui Deep Blue s-a recunoscut învins după o mutare „bizară” a calculatorului, deşi analizele ulterioare au arătat că mutarea era departe de a fi grozavă, iar remiza era perfect posibilă, însă Kasparov nu şi-a dat seama sub presiunea psihologică a meciului. Ba mai mult, după ce şi-a dat seama de greşeala sa, starea de frustare şi supărare l-au copleşit în asemenea măsură, încât nu şi-a revenit în meciurile rămase, pe care le-a jucat sub nivelul său normal.
Ultimul capitol reiterează întrebarea centrală a cărţii: cum putem crea „super-şahistul” care îmbină forţa şahistului-om cu forţa şahistului-maşină? Cartea nu ne oferă o soluţie concretă, nici măcar o idee, dar discută cu suficiente argumente tema centrală ce trebuie rezolvată, respectiv îmbinarea capacităţii creative a omului de a produce strategii noi cu forţa computaţională a calculatoarelor de a rezolva situaţii tactice foarte complicate. Şi nu în ultimul rând, îmbinarea profilului psihologic specific al omului cu modul rece, impersonal al calculatorului de a lua decizii.
Ne oprim aici şi vom continua săptămâna viitoare cu o altă pastilă de high tech.

Alex Doboli


Alex Doboli este profesor universitar doctor în Departamentul „Electrical and Computer Engineering”, Stony Brook University, The State University of New York, SUA. Este autorul unei cărţi şi a peste 150 de articole ştiinţifice. A îndrumat 14 teze de doctorat în ingineria calculatoarelor. Foştii săi doctoranzi lucrează în companii cunoscute din high tech, între care IBM, Google, ARM şi Cadence.

 

Aprecierea dvs: - Media: 5 steluţe (2 voturi)

Comentarii

Comentariu nou

Conţinutul acestui câmp va fi considerat confidenţial şi nu va fi făcut public. If you have a Gravatar account associated with the e-mail address you provide, it will be used to display your avatar.

Copyright © 2000-2014 Mesagerul de Bistriţa-Năsăud
Str. Gheorghe Sincai, nr. 37, Telefon: 0263-234.688, 0263-234.689, 0740-030.550, 0758-837.291, E-mail: [email protected]

Close