لاعب عادي ، وليس حتى من أعلى المستويات ، هزم النظام الرائد الذكاء الاصطناعي في لعبة اللوح Go التي جاءت كمفاجأة ، لأن الانتصار الذي أحرزه الكمبيوتر في عام 2016 كان يعتبر معلما هاما في تطور الذكاء الاصطناعي.
استفادت كلين بيلرين ، وهي لاعبة أمريكية هاوية ، من وجود خلل في النظام تم اكتشافه سابقًا بواسطة… كمبيوتر آخر وفاز بـ 14 من أصل 15 مباراة. أبرز هذا الانتصار ضعف أفضل برامج الكمبيوتر للعبة Go التي تمتلكها معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة ، بما في ذلك chatbot سيئ السمعة. شات جي بي تيتم إنشاؤه بواسطة OpenAI.
ومن المفارقات أن التكتيك الفائز قدمه برنامج كمبيوتر آخر استكشف أنظمة الذكاء الاصطناعي بحثًا عن نقاط الضعف. قال آدم جليف ، الرئيس التنفيذي لشركة الأبحاث FAR AI ومقرها كاليفورنيا ، والتي طورت البرنامج: "كان من السهل جدًا علينا استخدام النظام". وقال إن البرنامج اضطر إلى لعب أكثر من مليون لعبة ضد أحد أشهر أنظمة Go ، وهو KataGo ، للعثور على ما يسمى بـ "النقطة العمياء". وفقًا لبيلرين ، فإن الاستراتيجية التي اكتشفها البرنامج "ليست تافهة تمامًا ، ولكنها ليست صعبة للغاية أيضًا" ، لذا فإن الشخص العادي قادر تمامًا على إتقانها.
يأتي هذا الانتصار بعد سبع سنوات من ظهور الذكاء الاصطناعي ليثبت تفوقه بلا منازع على البشر في ما يُعتبر غالبًا أصعب لعبة إستراتيجية. نظام AlphaGo الذي طورته الشركة العقل العميق، المملوكة لشركة Google ، هزمت بطل العالم Lee Sedol 2016-4 في عام 1. في عام 2019 ، توقف اللاعب الكوري الجنوبي عن المشاركة في المسابقات على وجه التحديد بسبب تطور الذكاء الاصطناعي - فقد أعلن أن الشخص لن يكون قادرًا على هزيمته بعد الآن. حسنًا ، قفز لي سيدول إلى الاستنتاجات قليلاً.
في لعبة الذهاب ، يتناوب لاعبان على وضع قطع بيضاء وسوداء على لوحة معلمة بشبكة 19 × 19 ، محاولين إحاطة قطع الخصم واحتلال أكبر مساحة. يعني العدد الهائل من التركيبات أن الكمبيوتر غير قادر حقًا على تقييم جميع الحركات المستقبلية المحتملة. كان التكتيك الذي استخدمه بيلرين يتمثل في ربط "حلقة" كبيرة من الحجارة ببطء لمحاصرة إحدى مجموعات الخصم ، مما يؤدي إلى تشتيت انتباه منظمة العفو الدولية يتحرك في زوايا أخرى من اللوحة. ولم يلاحظ الروبوت الثغرة الأمنية حتى عندما كان التطويق شبه مكتمل. وأضاف اللاعب: "لكن سيكون من السهل جدًا على أي شخص أن يلاحظ ذلك".
مثير للاهتمام أيضًا:
يشير اكتشاف ضعف في بعض آلات Go الحديثة إلى عيب أساسي في أنظمة التعلم العميق التي تدعم أحدث ما توصلت إليه التكنولوجيا منظمة العفو الدولية. كما يقول ستيوارت راسل ، أستاذ علوم الكمبيوتر بجامعة كاليفورنيا في بيركلي ، يمكن للأنظمة "فهم" المواقف المحددة التي واجهتها في الماضي فقط ، ولا يمكنها تعميم كل شيء بالطريقة التي يستطيع بها الشخص. وقال راسل: "هذا يظهر مرة أخرى أننا كنا متسرعين للغاية في إسناد ذكاء خارق للآلات".
من المحتمل أن التكتيكات التي يستخدمها بيلرين نادرًا ما تستخدم ، مما يعني أن أنظمة الذكاء الاصطناعي لم يتم تدريبها على ألعاب مشابهة كافية "لفهم" نقاط ضعفها.
مثير للاهتمام أيضًا: