Wojna krzemu i białka

Ludzki intelekt nawet w szachach może jeszcze rywalizować z komputerami. Co więcej, maszyny będą się od człowieka uczyć algorytmów.

Po raz pierwszy od 1997 roku czołowi szachiści odważyli się zmierzyć z maszynami. W zakończonym 19 października turnieju "Brains in Bahrain" Wiktora Kramnika z komputerem Deep Fritz ogłoszono remis 4:4. Drugą i trzecią partię wygrał człowiek, piątą i szóstą komputer, a pozostałe cztery uznano za remisowe.

     

Deep Fritz to ośmioprocesorowy komputer wyposażony w 1,5 GB RAM, który stanowi platformę dla specjalnej wersji znanego programu Fritz.

     

Zakończone zawody można uznać za mistrzostwa świata "wszechwag", gdyż wcześniej Kramnik pokonał Garriego Kasparowa, a Deep Fritz – Deep Juniora. Jeszcze w tym roku czekają nas jednak emocje, gdyż w grudniu w Jerozolimie właśnie Kasparow stoczy pojedynek z Deep Juniorem.

     

Można by postawić pytanie, po co jeszcze grać, skoro, jak się wydaje, wszystko rozstrzygnęło się w 1997 roku? Dzięki partiom rozgrywanym przeciwko maszynom łatwiej będzie jednak zbadać, jak gra… człowiek. Wydawałoby się, że białko nie ma szans z krzemem – Deep Fritz potrafił ocenić cztery miliony pozycji na sekundę, gdy tymczasem szacuje się, że arcymistrzowie w tym samym czasie są w stanie oszacować zaledwie kilkanaście wariantów. Skoro jednak żywe mózgi nadal mogą stawić czoła elektronowym, to znaczy, że brak mocy obliczeniowej nadrabiają lepszymi algorytmami. Zdaniem psychologa Fernanda Gobeta z Uniwersytetu Nottingham arcymistrzowie widzą szachownicę jako konstelację figur, a nie pojedyncze pionki. W ocenie pozycji nie analizują więc poszczególnych ruchów, lecz oceniają kształt, jaki tworzą figury na szachownicy. By jednak potwierdzić te teorie, potrzeba więcej danych. Niech więc Kramnik i Kasparow w pocie czoła walczą z bezduszną elektroniką!

     

Jeśli uda się ustalić reguły rozumowania arcymistrzów, uzyskane wyniki zrewolucjonizują prace nad sztuczną inteligencją. Zamiast dochodzić krok po kroku do właściwych rozwiązań, należałoby uczyć komputery intuicyjnego szacowania "estetyki" bieżącej pozycji. Efektywne wykorzystanie potężnej mocy obliczeniowej komputerów może stanowić przełom w badaniach nad systemami eksperckimi, których skuteczność radykalnie wzrośnie, a wymagania sprzętowe równie nagle spadną.

0
Zamknij

Choć staramy się je ograniczać, wykorzystujemy mechanizmy takie jak ciasteczka, które pozwalają naszym partnerom na śledzenie Twojego zachowania w sieci. Dowiedz się więcej.