Jak AI uczy się odkrywać genialne ruchy w szachach
Sztuczna inteligencja (AI) zyskała na znaczeniu w różnych dziedzinach, obecnie stara się odkrywać genialne ruchy w szachach.
Choć AI od dawna przewyższa ludzi w zdolności do wygrywania partii, badacze z Uniwersytetu w Toronto podjęli nowe wyzwanie: stworzenie modelu, który potrafi rozpoznać ruchy w szachach, które ludzie uznają za genialne. To nie tylko kwestia zwycięstwa, ale również rozumienia kreatywności i strategicznego myślenia, które są kluczowe dla tej gry.
W tradycyjnych badaniach nad szachami, AI była zaprojektowana przede wszystkim po to, by zwiększać swoje szanse na wygraną. Jednak takie podejście nie zawsze sprawia, że gra jest ekscytująca. Ludzie, zwłaszcza doświadczeni gracze, często doceniają ruchy, które na pierwszy rzut oka mogą wydawać się błędne, ale w rzeczywistości prowadzą do ostatecznego zwycięstwa. Przykładem może być poświęcenie figury w sposób, który otwiera drogę do przyszłych strategicznych korzyści. To właśnie ten aspekt „genialności” w szachach chcieli uchwycić badacze.
„Ruch w szachach może być uznany za genialny, gdy jego strategiczna wartość nie jest od razu oczywista, ale z czasem okazuje się, że gracz musiał przeanalizować wiele możliwości, aby dostrzec dalekosiężne skutki tego ruchu” – wyjaśnia Michael Guerzhoy, współautor badania i adiunkt na Uniwersytecie w Toronto.
Aby stworzyć model zdolny do rozpoznawania genialnych ruchów, zespół badawczy skorzystał z zaawansowanych technik sztucznej inteligencji, takich jak drzewa decyzyjne gry oraz sieci neuronowe. W projekcie wykorzystano dwa silniki szachowe: Leela Chess Zero, która uczy się poprzez samodzielną grę, oraz Maia, sieć neuronowa zaprojektowana do naśladowania ludzkiego stylu gry.
Drzewa decyzyjne w szachach reprezentują bieżący stan szachownicy oraz wszystkie możliwe ruchy i ich kontray, które mogą się wydarzyć. Każda pozycja na szachownicy jest przedstawiona jako węzeł, a drzewo można rozwijać aż do momentu zakończenia gry. Badacze stopniowo zwiększali rozmiar tych drzew, dodając kolejne węzły, i wykorzystywali je do tworzenia zestawów cech, które następnie były wprowadzane do sieci neuronowej. Dzięki temu model osiągnął 79% skuteczności w przewidywaniu, czy dany ruch zostanie uznany za genialny.
Odkrycia te mają potencjalnie szerokie zastosowanie nie tylko w szachach, ale również w innych dziedzinach, gdzie kreatywność i strategiczne myślenie odgrywają kluczową rolę. Guerzhoy podkreśla, że interesuje go charakteryzowanie tego, co postrzegamy jako kreatywność, nie tylko w grach planszowych, ale także w muzyce, sztuce i innych dziedzinach, gdzie istnieją formalne ramy i reguły, które należy przestrzegać.
Chociaż badania nad rozpoznawaniem genialnych ruchów w szachach są jeszcze w fazie rozwoju, to już teraz wzbudzają duże zainteresowanie. Matthew Sadler, angielski arcymistrz szachowy, zauważył, że model, który rozumie genialność, mógłby stać się wartościowym narzędziem szkoleniowym dla profesjonalnych graczy, a także mógłby prowadzić do stworzenia atrakcyjniejszych przeciwników komputerowych dla amatorów.
Badacze widzą potencjał swojego systemu w różnych dziedzinach, gdzie ocena kreatywności jest kluczowa. Przyszłe prace mogą skupić się na rozwijaniu tego modelu, tak aby nie tylko analizował ruchy, ale również integrował go z innymi formami sztuki czy kreatywnych działań, co otworzy nowe perspektywy w badaniach nad AI i jej zastosowaniem.
Szymon Ślubowski
