Một người chơi bình thường, thậm chí không phải cấp cao nhất, đã đánh bại hệ thống hàng đầu trí tuệ nhân tạo trong trò chơi cờ vây, điều này đã gây bất ngờ bởi chiến thắng mà máy tính giành được vào năm 2016 được coi là một cột mốc quan trọng trong sự phát triển của trí tuệ nhân tạo.
Kellyn Pelrin, một kỳ thủ nghiệp dư người Mỹ, đã lợi dụng một lỗ hổng trong hệ thống đã được phát hiện trước đó bởi… một máy tính khác và thắng 14 trên 15 ván. Chiến thắng này đã làm nổi bật điểm yếu của các chương trình máy tính tốt nhất dành cho trò chơi cờ vây mà hầu hết các hệ thống AI hiện đại đều có, bao gồm cả chatbot khét tiếng ChatGPT, được tạo bởi OpenAI.
Trớ trêu thay, chiến thuật chiến thắng lại được đưa ra bởi một chương trình máy tính khác khám phá các hệ thống trí tuệ nhân tạo để tìm kiếm điểm yếu. Adam Gleave, giám đốc điều hành của công ty nghiên cứu FAR AI có trụ sở tại California, đơn vị phát triển chương trình, cho biết: “Chúng tôi sử dụng hệ thống dễ dàng một cách đáng ngạc nhiên. Ông cho biết chương trình đã phải chơi hơn một triệu ván đấu với một trong những hệ thống cờ vây phổ biến nhất, KataGo, để tìm ra cái gọi là "điểm mù". Theo Pelrin, chiến lược do chương trình khám phá ra "không hoàn toàn tầm thường, nhưng cũng không quá khó", vì vậy một người bình thường hoàn toàn có khả năng thành thạo nó.
Chiến thắng đến bảy năm sau khi AI xuất hiện để chứng minh ưu thế không thể tranh cãi của nó so với con người trong trò chơi thường được coi là trò chơi chiến lược khó nhất. Hệ thống AlphaGo do công ty phát triển Deepmind, thuộc sở hữu của Google, đã đánh bại nhà vô địch thế giới Lee Sedol 2016-4 vào năm 1. Vào năm 2019, tay vợt Hàn Quốc đã ngừng tham gia các cuộc thi chính xác vì sự phát triển của AI - anh ta tuyên bố rằng một người sẽ không thể đánh bại anh ta được nữa. Chà, Lee Sedol đã vội kết luận một chút.
Trong trò chơi cờ vây, hai người chơi thay phiên nhau đặt các quân cờ đen và trắng trên một bàn cờ được đánh dấu bằng ô vuông 19x19, cố gắng bao vây các quân cờ của đối phương và chiếm diện tích lớn nhất. Số lượng lớn các kết hợp có nghĩa là máy tính không thực sự có thể đánh giá tất cả các nước đi tiềm năng trong tương lai. Một chiến thuật được Pelrin sử dụng là từ từ xâu một "vòng" đá lớn để bao vây một trong các nhóm của đối thủ, khiến họ mất tập trung. AI di chuyển ở các góc khác của bảng. Và bot đã không nhận thấy lỗ hổng ngay cả khi vòng vây gần như đã hoàn tất. "Nhưng sẽ khá dễ dàng để một người chú ý đến nó," người chơi nói thêm.
Cũng thú vị:
Việc phát hiện ra điểm yếu trong một số máy cờ vây tối tân chỉ ra một lỗ hổng cơ bản trong các hệ thống học sâu làm nền tảng cho các máy tối tân AI. Như Stuart Russell, giáo sư khoa học máy tính tại Đại học California ở Berkeley, cho biết, các hệ thống chỉ có thể "hiểu" các tình huống cụ thể mà chúng đã gặp phải trong quá khứ và không thể khái quát hóa mọi thứ theo cách mà con người có thể làm được. “Điều này một lần nữa cho thấy chúng ta đã quá vội vàng khi gán trí thông minh siêu phàm cho máy móc,” Russell nói.
Có khả năng các chiến thuật mà Pelrin sử dụng hiếm khi được sử dụng, nghĩa là các hệ thống AI chưa được đào tạo đủ về các trò chơi tương tự để "hiểu" các lỗ hổng của chúng.
Cũng thú vị: