# data[].attributes.headline
A mesterséges intelligencia nem ellensége a sakknak

# data[].attributes.subject
A mesterséges intelligencia nem ellensége a sakknak

# data[].attributes.attachment_link.title
A mesterséges intelligencia nem ellensége a sakknak – Interjú Polgár Judittal - Remind

# data[].attributes.attachment_link.description
Idén immár tizedik alkalommal rendezik meg Budapesten a Polgár Judit által életre hívott Világsakkfesztivált. A Magyar Nemzeti Galériában és az InterContinental Hotelben két napon keresztül, szeptember 17-é és 18-án mérhetik össze tudásukat a sakk iránt érdeklődő gyerekek. A jubiláló program, illetve Polgár Judit most megjelent, gyerekeknek írt könyve kapcsán egyebek között arról is kérdeztük a kétszeres női sakkolimpiai bajnok nagymestert, hogy a most felnövekvő generáció vajon milyen hasznát veheti a mindennapi életben a sakktudásnak. Juhász Marianna interjúja.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
A sakk 2000 éve nyűgözi le a játékosokat és a rajongókat. Az elmúlt 100 év technológiai forradalmának köszönhetően a számítógépek az életünk szerves részévé váltak és a sakkra is hatalmas hatást gyakoroltak.

A hardverek és a szoftverek fejlődése olyan technológiai környezetett hozott létre, amelyben a programozók képesek voltak a számítógépeket és a sakkot igazán közel hozni egymáshoz.
Ez a cikk egy rövid ismertető, hogy megértsd hogyan működnek a sakkprogramok (sakkmotorok) és hogyan befolyásolták a sakk fejlődését:
Mi az a sakkmotor?

A sakkmotor egy olyan számítógépes program (szoftver) amely elemzi és játsza a játékot. A ,,motor" szó egyszerűen utal arra, hogy ez a nagyon erős program sok keresést és feldolgozást végez, hasonlóan egy keresőmotorhoz.

Mikor találták fel az első sakkmotort?

Az emberiséget mindig is nagyon érdekelték a gépek, beleértve a sakkozó gépeket is.

1796-ban épült egy hamis sakkozógép, amelynek neve a Török volt, de a titka egy gépben elrejtett emberi sakkjátékos volt. 1912-ben alkottak egy olyan gépet, amely egy bástyával és egy királlyal tudott mattot adni egy királynak.

Egészen 1951-ig kellett várni arra, hogy létrejöjjön egy olyan számítógépes program, ami tud sakkozni, ezt a programot Alan Turing írta. A következő 50 évben sok programozó dolgozott a sakkmotorok javításán, a hardver fejlődése pedig lehetővé tette, hogy a programok jobban játszanak. 2005-re, a motorok egyértelműen erősebbek voltak a legjobb emberi játékosoknál is. Az azóta eltelt években lényeges fejlődésen mentek át, mostanra pedig többszáz olyan sakkprogram van, ami legyőzi a nagymestereket.

Hogyan változtatták meg a sakkmotorok az emberek játékát?

Azáltal, hogy a múlt játékosainak kollektív tudásából merítettek, az emberi játékosok sokat fejlődtek. A számítógépek felgyorsították ezt a folyamatot azáltal, hogy mélyebb megértést és új tudást adtak az addigiakhoz.

Manapság az elitjátékosok kiterjedt számítógépes elemzéseket végeznek, pozíciókat analizálnak és csiszolják elképzeléseiket. Sajnos ez elhozta a csalást is a sakkba, hiszen bárki, aki csak egy mobiltelefont, vagy egy sakkmotort használhat jobb lépéseket tehet, mint bármelyik nagymester.

Az olyan online sakkszerverek, mint a Chess.com szervere többszáz csalót fognak el egyetlen nap is, akik nem tudnak ellenállni a csábításnak, hogy számítógépes segítséggel nyerjenek meccset. A sakk rajongói mégis profitálni tudnak a sakkmotorokból, hiszen az elemzések hatására egyrészt sokat javul a játékuk, másrészt a számítógépes sakkból olyan közönségsport lett, ahol motorok küzdenek egymással, mi pedig lerágjuk a körmünk.

Hogy működik egy klasszikus sakkmotor?

A sakkmotorok nagyon összetettek, viszont ha le akarjuk egyszerűsíteni az elveket, akkor két dolgot tudnak:

1. Felmérni A sakkmotorok egyenként megnézik a pozíciókat, és megpróbálják eldönteni, hogy melyik az előnyösebb. Szinte minden program kiírja a pozíció értékét, az ,,evalt", arra a pontrendszerre alapozva, amit minden sakkjátékos használ (egy gyalog egy pontot ér, egy könnyűtiszt hármat, stb.). Minden sakkmotor másképp mér fel, de a legtöbb közülük az anyagi különbséget nézi, a táblán levő veszélyeket, a király biztonságát és a gyalogstruktúrát.

A motorok a jövőbeli forgatókönyvek lépéseinek értékét egyetlen számba sűrítik. A klasszikus motorok az emberekhez hasonlóan értékelik a pozíciókat, hiszen emberek tervezték őket, a neurális hálóra alapuló motorok (lásd alább) viszont más kiértékelési módozatot használnak.

Az alábbi állás összesített értéke +3, még úgy is, hogy anyagi tekintetben egyenlően állnak a felek, mivel világos tisztjei sokkal jobban állnak. Ez azt jelenti, hogy világos állása durván három gyalogot ér.

2. Keresés. Ahogy a jó sakkjátékosok, a motorok is próbálnak a pozíciók mélyére látni. Minél tovább látnak, annál jobb lépést tudnak kiválasztani, mivel ki tudják értékelni a legjobb lépések utáni pozíciókat. Minden egyes sakklépést "ply"-nak (rétegnek) neveznek, és a ,,depth", azaz a mélység azt jelenti, hogy hány réteget lát a program. 20-as rétegnél (10 lépés világossal és 10 lépés sötéttel), a legtöbb motor már sokkal mélyebben és sokkal erősebben értékel, mint az emberi játékosok. A rendelkezésre álló időtől, és a pozíció komplexitásától függően a sakkprogramok akár 50 rétegnél is tovább tudnak látni.

Eddig azt mondtuk, hogy egy motor minden lehetséges lépést és válaszlépést elemez. És aztán minden választ az eddigiekre. És megint minden választ az eddigiekre. Képzeljük el, hogy 32 lépés van egy pozícióban. Ahhoz, hogy négy lépést előreszámoljunk már több, mint egymillió pozíciót kell felmérni. Aztán, ha tovább akarunk menni még négy lépést, már több, mint egybillió pozíciót. Ez nagyon nem praktikus.

Ehelyett tehát a motorok megpróbálják okosan szűrni a pozíciókat, és csak a legígéretesebb vonalakat elemzik, miközben nem veszik figyelembe a nyilvánvalóan rosszakat. Egy motor minden pozícióban a ,,fő variánsok" (PV) között elemzi a legígéretesebb lépéseket.

Egy tradicionális sakkprogram komplex felmérésre való függvényeket és intelligens keresőalgoritmusokat használ, hogy megtalálja a lehető legjobb lépést. Az erejük függ attól, hogy mekkora számolási kapacitása van a processzornak azon a telefonon, számítógépen vagy a szerveren, amin futnak. Minél erősebb a processzor, annál erősebb a sakkmotor.

Mi az a neurális háló, és miben különbözik az eddigiektől?

A neurális háló (NH) alapú motorok más típusú sakkprogramok. Az első NH az AlphaZero volt, a DeepMind készítette, amely egy Google tulajdonában levő cég. 2017-ben, a jelentések szerint az AlphaZero döbbenetes verést adott a Stockfish-nek, a legjobb tradicionális sakkmotornak egy 100 játszmából álló párharc során, de mivel a párharc nem volt nyilvános, sokan megkérdőjelezték az eredményeket. Ezzel együtt 2019-ben, a nyílt forráskódú Lc0 (Leela Chess Zero) hivatalosan a világ legerősebb sakkprogramjává vált a Chess.com Számítógépek Sakk Bajnokságán (SzSB).

A neurális háló egy sor algoritmus és instrukció, amelyet arra használnak, hogy kiértékeljenek egy pozíciót, csak éppen azt nem tudjuk, hogy pontosan hogyan. Az NH úgy edződik, hogy megkap egy sor adatot (ebben az esetben sakkjátszmákat), és utána saját magától kezd el tanulni. Ezt általában gépi tanulásnak nevezzük.

A sakkjátszmák jöhetnek külső forrásból (például nagymesterek partijai), vagy ahogy Lc0 esetében, az adatokat saját maga nyeri, abból a több mint 200 millió partiból, amit saját maga ellen játszott. Az NH motorok esetében a pozíciók felmérését maga a neurális háló végzi.

A NH alapú sakkmotorok bevezetése azt is megváltoztatta, hogy miként működik a keresés. A tradicionális motorok tipikusan, úgynevezett alfa-béta minimax keresést használtak, ahol csak a legjobb lehetséges lépéseket mérte fel a program. A neurális háló alapú programok ezzel szemben a Monte-Carlo-módszert használják, ahol a legjobb lépés rengeteg végigjátszás valószínű kimenetelére alapszik. Alapjában véve a program egy tonna gyors játszmát játszik az adott pozícióban saját maga ellen szupergyors sebességen, és azokat a lépéseket választja ki elemzésre, amelyek a legnagyobb nyerési esélyűnek tűnnek.

A NH alapú motorok szintén erősebbek lesznek attól függően, hogy milyen hardveren futnak. Erős processzorokra van szükségük, sőt mi több, erős grafikus kártyákra (GPU, mint a gaming-számítógépekben) is szükségük van, mert a GPU-k gyorsabban dolgozzák fel a neurális hálókat.

Hol nézhetem sakkmotorok játékát?

Van néhány online sakkmotoroknak kiírt verseny, ahol a legjobb programok csapnak össze. A Chess.com szervezi a Számítógépek Sakk Bajnokságát, ami egy folyamatban levő, motor-motor elleni meccsekből álló sorozat, és 24/7-ben nézhető!

Melyek a legjobb sakkmotorok?

Sok mód van arra, hogy meghatározzuk, hogy melyek a legjobb motorok. Nagyon sok múlik a hardveren, az időlimiten és a használt metodológián. Megnézheted régebbi sakkversenyek ranglistáit (pl. a SzSB), vagy más online ratingrendszereket. A legutóbbi SzSB-t Lc0 nyerte, a Stockfish végzett második helyen, Leelenstein lett a harmadik és Antifish a negyedik.

Hogy működnek a legjobb motorok egyenként és miben különböznek egymástól?
Tradicionális sakkmotorok: Neurális háló alapú motorok:
Tradicionális Sakkmotorok

Stockfish:

A Stockfish egy olyan nyílt forráskódú sakkprogram, amelyet egy nagy, sakkmotor-rajongókból és fejlesztőkből álló csapat rakott össze. A legerősebb tradicionális motor 2016 óta, a legtöbb sakkmotor-programozási módszert a Stockfish írása során fedeztek fel. Komplex felmérő függvénye van és A/B keresést használ.

Komodo:

A Komodo egy magánúton fejlesztett, kereskedelmi forgalmazás céljából írt motor, amit eredetileg Don Dailey fejlesztett, most pedig Mark Lefler folytatja a munkát, akit a nagymester Larry Kaufman segít. Hogy pontosan hogy működik nem tudni, de azt állítják, hogy egy kifinomultabb kiértékelő algoritmusa van, amely nagymesterek játékfelfogására és GM Larry Kaufmann éleslátására alapszik, ezáltal pedig sokkal emberibb stílusban játszik. Tradicionális A/B keresést használ, jelenleg a második legerősebb a tradicionális sakkmotorok között.

Komodo MC:

A Komodo MC a Komodo Monte-Carlo-módszert használó verziója. Miközben a kiértékelő mechanizmusa a Komodóé, a keresési algoritmusa a Monte-Carlo-módszer fastruktúráját használja, az A/B minimax keresés helyett. Bár nem olyan erős, mint a Komodo, gyorsabban fejlődik.

Houdini:

A Houdini egy magánúton fejlesztett, kereskdelmi forgalomra szánt motor, amelyet Robert Houdart tett közzé. Nagyon gyorsan keres, és nagyon jól teljesít rövid időkorlátos játszmákban. Keveset veszít és nagyon szorult helyzetekből is ki tudja vágni magát (mint a névadója). Jelenleg a harmadik legerősebb tradicionális sakkmotor.

Fire:

A Fire egy mafánúton fejleszett, nem kereskedelmi sakkmotor, amelyet Norman Schmidt készített. Eredetileg 2010-ben adták ki.

Ethereal:

Az Ethereal egy viszonylag új, nyílt forráskódú sakkmotor, amelyet Andrew Grant írt és fejlesztett, nagyrészt azért, hogy a programozási tudását gyarapítsa. 2016-ban lett kész és a Stockfish és más sakkprogramok inspirálták.

Shredder:

Shredder (vagy Deep Shredder) sok tornát nyert a kilencvenes években és 1996-ban kereskedelmi forgalomba is hozták. Stefan Meyer-Kahlen írta és fejlesztette.

Laser:

Laser egy nyílt forráskódú sakmotor, amelyet 2015-ben írt Jeffrey An és testvére Michael, akik technológiai területen tanulnak Kaliforniában.

Neurális Háló Alapú Motorok

Lc0:

Lc0 (Leela Chess Zero) egy nyílt forráskódú, közösség által épített neurális háló alapú program. Lc0 alapja a mély visszacsatolásos tanulás, ami azt jelenti, hogy játszott saját maga ellen 200 millió partit, és csak ebből tanult illetve csak ebből tanul. Amikor először elkezdte a tréninget, Lc0 csak a szabályokat ismerte.

Lc0 a Monte-Carlo-módszer fastruktúráját használja keresési algoritmusként és jelenleg a legerősebb sakkprogram a világon, tekintve, hogy megnyerte a Chess.com Számítógépek Sakkbajnokságát 2019-ben. Az Lc0 nagyon más sakkot játszik, mint a Stockfish. Izgalmas, támadójátékot generál és olyan lépéseket használ, amelyeket a tradicionális sakkmotorok nem értenek. Lc0 nagyon furcsán kezeli a végjátékokat, gyakran szándékosan anyagot áldozva az egyszerűsítésért, ahelyett, hogy a leggyorsabb győzelmet választaná.

Leelenstein:

A Leelenstien az Lc0 kódját használja, de másik neurális hálót használ, egy olyant amely felülvizsgált (felügyelt) tanulásra alapszik. Játszmák millióival edzették, ezáltal nem a saját maga elleni partikból tanult. Ez a háló nem bizonyult olyan erősnek, mint Lc0 hálója.

Antifish:

Az Antifish nagyrészt szintén Lc0 kódjára épül, de a hálója csak az Lc0 Stockfish elleni játszmáira alapszik, pusztán azért, hogy meg tudja verni a Stockfisht. Az Antifish nem olyan erős, mint Lc0 vagy Leelenstein.

Allie:

Az Allie egy egyedi neurális háló alapú motor, amit Adam Treat írt. Allie a saját Monte Carlo keresését használja, saját lépéskiválasztása és saját időmenedzsmentje van, de bármilyen hálóval használható, mivel nem rendelkezik sajáttal. Az Allie írója A/B keresési opciót készül adni a motornak.
Vannak kérdéseid a számítógépek sakkmotorjaival kapcsolatban? Írd le kommentben.
Ha szeretnél néhányat játszani látni a világ legjobb sakkmotorjaiból ebben a percben, akkor klikkelj a Chess.com Számítógép Sakkbajnokságának linkjére.

# data[].attributes.attachment_link.description
A sakk 2000 éve nyűgözi le a játékosokat és a rajongókat. Az elmúlt 100 év technológiai forradalmának köszönhetően a számítógépek az életünk szerves részévé váltak és a sakkra is hatalmas hatást gyakoroltak. A hardverek és a szoftverek fejlődése olyan technológiai környezetett hozott létre, amelyben...

# data[].attributes.headline
Szintet lépett a mesterséges intelligencia: először tanult meg sakkozni egy AI emberi segítség nélkül (Qubit)

# data[].attributes.subject
Szintet lépett a mesterséges intelligencia: először tanult meg sakkozni egy AI emberi segítség nélkül (Qubit)

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Nagy utat jártunk be a stratégiai táblajátékok és a számítógépek közös történetében, mióta Alan Turing 1947-ben megalkotta az első számítógépes sakkprogramot, vagy mióta az IBM gépe, a Deep Blue 1996-ban elsőként vert meg emberi sakkvilágbajnokot, a játékot 1985 és 2000 között uraló Garri Kaszparovot.

Mivel sakkban már egy PC-n futtatható program is képes legyőzni a legnagyobb játékosokat, más játékok felé irányult a figyelem. A Google mesterséges intelligenciával (AI) foglalkozó műhelye, a DeepMind 2014-ben fejlesztette ki az AlphaGo nevű programot, amelyet a nevében is szereplő ősi kínai játékkal, a stratégiai lehetőségekben meglehetősen gazdag góval ismertettek meg. A program algoritmusa gépi tanulási és fabejárási technikákkal edződött, hónapok alatt a legfejlettebb goprogrammá vált, 2015 októberében pedig elsőként vert meg előnykő nélkül profi emberi gojátékost.

photo_camera Kaszparov mérlegel a Deep Blue ellen, 1997-ben Fotó: STAN HONDA/AFP

Most egy még újabb mérföldkőhöz érkeztünk: az AlphaGo kevésbé specializált, de hasonló alapokon nyugvó utódja, az AlphaZero néhány órányi tanulás után három játék (sakk, go, sógi) regnáló gépi játékosát is legyőzte, méghozzá úgy, hogy a játékszabályon kívül semmit sem tápláltak bele előre, vagyis minden lépés az algoritmus saját kreativitásán, improvizációján múlt. Az egyéves eredmények részleteit a Science folyóiratban közölték.

Sakkban a Stockfish nevű nyílt forráskódú sakkprogrammal, a jelenlegi gépi világbajnokkal játszott az AlphaZero, amely 1000 játszmából 155-öt megnyert, 6-ot elveszített, a maradék 839 esetben pedig remiztek a felek.

Sógiban simán lealázta a világbajnok programot az AlphaZero: az Elmo ellen a játszmák 91,2 százalékát megnyerte.

Góban pedig házon belül zajlott a csata, de az AlphaZero még így is 61 százalékos győzelmi mutatót tudott összehozni a specializált programmal, az AlphaGóval szemben.

„Nem tudom leplezni az elégedettségemet, hogy olyan dinamikus stílusban játszik, mint amilyen az enyém. Az általános megítélés az volt, hogy a gépek végtelen, száraz manőverezéssel próbálják meg elérni a tökéletességet, általában döntetlent eredményezve. Ehhez képest én úgy láttam, hogy az AlphaZero a figurák aktivitását részesíti előnyben az anyaggal szemben, ami olyan pozíciókhoz vezet, amelyek az én szememnek kockázatosnak és agresszívnek tűntek" - állította Garri Kaszparov a Science-be írt cikkében.

photo_camera Az AlphaZero eredményei a három ellenféllel szemben (külön-külön a fekete és a fehér bábukkal) Fotó: DeepMind

Most már a nulláról tanulnak a gépek

Korábban úgy programozták a játékos AI-programokat, hogy azokkal emberi játszmák millióit elemeztették, vagyis a lehetséges lépések közül már rengeteget ismertek a gépek, mire eljutottak oda, hogy ki kellett állni egy ember ellen - ráadásul ezeket csak egy-egyféle játékra lehetett használni. Az AlphaZero ezzel szemben mindössze egy mély neurális hálóval rendelkezik, az algoritmusába pedig a játékszabályokon kívül semmit sem ültettek.

Ahhoz, hogy az AlphaZero elsajátítson egy játékot, a megerősítéses tanulás módszerével több millió játszmát kell lejátszania önmaga ellen, az ezekből levont tanulságok (jó és rossz lépések, győzelmek, vereségek, döntetlenek) alapján kialakít egy stratégiát, amit betáplál a neurális hálózatába. A tanulási idő a játék komplexitásán múlik: a sakkhoz 9 órára, a sógihoz 12 órára, a góhoz 13 napra volt szüksége.

Ennek a tanulási módszernek olyan meglepő eredményei vannak, amit a legtapasztaltabb játékosok is ámulattal néznek. „Néhány lépése, mint például amikor a királyt a tábla közepére mozgatja, ellentmond a sógi játékelméletének és emberi szemszögből nézve veszélyes helyzetbe sodorja az AlphaZerót. De hihetetlen módon irányítás alatt tartja a táblát. Az egyedi játékstílusa azt mutatja, hogy vannak még újfajta lehetőségek a játékban" - nyilatkozta a DeepMind blogján Habu Josiharu, a sógi történelmének legsikeresebb játékosa.

A megszokott fabejárási módszerrel, az MCTS nevű keresési algoritmussal a Stockfish másodpercenként 60 millió lehetőség közül választja ki az ideális lépést, ehhez képest az AlphaZero a mennyiség helyett a minőségre megy, és az óriási adatmennyiség helyett szűkebb halmazból (60 ezer pozíció) választja ki a legmegfelelőbb lépést. A DeepMind szerint egy-egy lépés előtt a Stockfish 10 millió, az AlphaZero 10 ezer, egy emberi sakkmester pedig körülbelül 100 lehetséges lépés között mérlegel.

„Van egy nagyon finom intuitív érzéke, ami segít neki egyensúlyozni a sokféle tényező között. A neurális hálózatában több milliónyi hangolható paraméter van, mindegyik a saját módján tanulja meg, hogy mi a jó a sakkban, és amikor mindezt egyszerre használja, az az agyunkhoz hasonló módon tükrözi az emberi képességet, amivel mérlegelés után azt mondjuk, hogy igen, ez lesz a jó lépés" - mondta a Telegraphnak a DeepMind megerősítéses tanulást felügyelő kutatója, David Silver.

Silver hozzátette:

„A személyes véleményem az, hogy valamiféle fordulóponthoz érkeztünk, ahol elkezdjük megérteni, hogy sok olyan képesség, mint az intuíció vagy a kreativitás, amiket eddig az emberi elmével társítottunk, valójában elérhető a gépi tanuláson keresztül is. Azt gondolom, ez egy nagyon izgalmas történelmi pillanat."

Az előző mérföldkő Kína paradigmaváltásához vezetett

Az AlphaGo filmen is megörökített diadala óriási szenzáció volt, köszönhetően annak, hogy egy gojátszma során a tábla lehetséges állásainak száma 2 x 10^170, vagyis több mint a megfigyelhető világegyetem összes atomjának száma. Az első győzelem után a DeepMind kihívta a legmagasabb szintű, 9 danos dél-koreai gojátékost, az eleinte szkeptikus I Szedolt, aki miután 4-1-re kikapott az AlphaGótól, élete legnagyobb eredményének nevezte, hogy egy játszmában sikerült nyernie.

Az egyik legnagyobb dél-koreai napilap, a Csungang Ilbo gorovatának vezetője így nyilatkozott I Szedol vereségének másnapján: „Szomorú volt a tegnap este. Sokan alkoholt is ittak. A koreaiak attól félnek, hogy a mesterséges intelligencia elpusztítja az emberi történelmet és kultúrát". A koreai goszövetség tiszteletbeli 9 danos címmel jutalmazta az AlphaGót az „őszinte erőfeszítéséért, hogy elsajátítsa a go taoista alapjait és elérje az istenközeli szintet".

photo_camera I Szedol játszik az AlphaGo ellen Fotó: HANDOUT/AFP

Kínában is óriási hatása volt I Szedol, majd a kínai mester, Ko Csie későbbi vereségének. A New York Timesnak két kormányközeli professzor is arról nyilatkozott, hogy az AlphaGo győzelmei kongatták meg a vészharangot a kínai kormánynál: ezt követően rendelték el az állami pénzek áramlását az AI-kutatásokba, amelyek célja egyfelől a mezőgazdaság, az egészségügy vagy a gyártás segítése lenne, de a központi megfigyelés, az internetcenzúra vagy a bűnmegelőzés és a rakétafejlesztés területén is alkalmazhatónak találták.

Felkészülnek a fehérjehajtogatók

A DeepMind alapító vezérigazgatója, Demis Hassabis elmondta: „A tiszta lappal való indítás azért volt fontos, mert szeretnénk, ha ezek az eredmények olyan általánosak lennének, amennyire csak lehet. Minél általánosabb érvényűek a győzelmek a különböző játékokban, annál nagyobb eséllyel lehet majd a technológiát a valós problémák megoldására átültetni".

Példaként a fehérjehajtogatást hozta fel, amely állítása szerint kezdetektől fogva a DeepMind egyik legfontosabb célja volt. „Régóta a fejemben van, mivel óriási problémát jelent a biológiában, és számos más területen lehet majd használni, például új gyógyszerek felfedezésében" - mondta Hassabis.

David Silver szerint a huszadik századtól kezdve mindig létezett egyfajta felosztás aközött, hogy mire képesek az emberek, és mire a számítógépek, de ez mostantól változni fog. „Az erőteljes gépi tanulási technikák eljövetelével azt látjuk, hogy elkezdett billegni a mérleg nyelve, és olyan számítógépes algoritmusaink vannak, amelyek képesek nagyon is emberszerű tevékenységeket jól végezni".

# data[].attributes.attachment_link.title
Szintet lépett a mesterséges intelligencia: először tanult meg sakkozni egy AI emberi segítség nélkül

# data[].attributes.attachment_link.description
A Google-féle AlphaZero 9 óra alatt, a nulláról tanult meg játszani, majd legyőzte az emberi képességeken már rég túllépett gépi sakkvilágbajnokot. Ráadásul nem monoton másolással, hanem kreatív, emberire emlékeztető lépésekkel.

# data[].attributes.headline
Kis lépés a mesterséges intelligenciáknak, nagy lépés az emberiségnek (Magyar Sakkvilág 2021)

# data[].attributes.subject
Kis lépés a mesterséges intelligenciáknak, nagy lépés az emberiségnek (Magyar Sakkvilág 2021)

# data[].attributes.headline
Trendek a mesterséges intelligenciák háza táján (Magyar Sakkvilág - 2020)

# data[].attributes.subject
Trendek a mesterséges intelligenciák háza táján (Magyar Sakkvilág - 2020)

# data[].attributes.headline
PATTHELYZET: A MESTERSÉGES INTELLIGENCIA MELLETT VAN JÖVŐJE AZ EMBERI SAKKNAK? (pont-most.hu)

# data[].attributes.subject
PATTHELYZET: A MESTERSÉGES INTELLIGENCIA MELLETT VAN JÖVŐJE AZ EMBERI SAKKNAK? (pont-most.hu)

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
A sakk népszerűsége, köszönhetően a Netflix Vezércsel című szériájának régen nem látott magasságokban szárnyal. A legmeglepőbb, hogy a nem sakkozók körében is sikereket ért el, ugyanakkor a sakkozók is tudnak lelkesedni érte. Utóbbiak többek között azért is, mert a sorozat visszarepít egy olyan korba, ahol a számítógép, pláne a mesterséges intelligencia még nem befolyásolta a sakk alakulását. Ennek kapcsán két nemzetközi sakk-nagymesterrel, Papp Gáborral és Boros Dénessel beszélgettünk a sport jövőjéről.
1996-ban az IBM szuperszámítógépe, a Deep Blue legyőzte az akkori sakk világbajnokot, Kaszparovot, a gépi számolás jelenléte a sakkban mégsem ekkorra datálódik. Alan Turing már 1947-ben megalkotta az első számítógépes programot, de azt talán ő sem gondolta volna, hogy 2018-ban már nemcsak számolni, de gondolkodni, sőt tanulni képes rendszerek fognak sakkozni: gép a géppel, gép az emberrel. Ti mindketten végignéztétek ezt a változást, milyen volt belülről átélni?

Boros Dénes: Egy biztos, komolyan vettük a gép kontra gép, a gép kontra ember mérkőzéseket, az utóbbiban, illetve globális értelemben is, én mindig az embernek szurkoltam. Csak az a gond, hogy a gépnek jobb a PR-ja. Ez alatt azt értem, hogy az emberek nagyon jól és mélyen értik ezt a játékot, csak ennek nincs akkora reklámértéke, mint annak, hogy a gép a semmiből megtanul sakkozni.

Papp Gábor: Élőben követtem 2014-ben, amikor az AlphaGo megverte a go világbajnokot. Nagyon érdekes volt, ahogy a kommentátorok, - akik szintén profi játkosok voltak - elemezték a gép lépéseit, legalábbis próbálták. Ugyanis nem értettek belőle semmit. Pár évvel később, amikor sakkos vonatkozásban lehettünk szemtanúi egy hasonlóan jelentős összecsapásnak (az AlphaZero mesterséges intelligenciával működő rendszerét állították szembe a Stockfish-sel, ami az akkori legerősebb elemzőprogram volt a sakkban - a szerk.), a sakkvilág valószínűleg egy emberként figyelt. Az AlphaZero fölényes győzelmet aratott, ráadásul olyan játszmákban, amik még sakkozóként is izgalmasak voltak. Nem az addig megszokott gépies lépéseknek voltunk szemtanúi, hanem szinte emberi stratégiával kitervelt gyönyörű partiknak.

BD: Nagyon érdekes, hogy azokat az elemet, amiket különlegesnek tartunk az AlphaZero játékában, korábban a sakk történelme során már megfigyelhettük emberi partikban. Az MI bármennyire is érdekes és lenyűgöző, annyira újszerű dolgokat nem emelt be a sakkba. Lev Polugajevszkij az 1970-es években találta ki azokat a kombinációkat, amelyekkel most az AlphaZero csodás partikat nyert, Mihail Tal, szovjet-lett világbajnok dinamikus, sokszor inkorrektnek tűnő lépései a saját idejében újszerűnek, sőt szokatlannak tűntek, az MI most ezeket is újra használja. Vannak és mindig is voltak fantasztikus gondolkodóink, ideje őket is megbecsülni vagy újra felfedezni. Nem beszélve arról az előnyünkről a géppel szemben, hogy ha van 50 jó lépés, a gép megzavarodik, az ilyen szituációkban az ember a jobb. Ugyanis mi több változóval dolgozunk, lehet, hogy nem tudjuk pontosan megfogalmazni, de a megérzéseink mentén képesek vagyunk dönteni egy adott lépés mellett. A gép mégiscsak egy zárt rendszer, míg az ember képes a rendszeren kívül gondolkozni.

Amikor lezajlott ez a mérkőzés, mi minden futott át a fejetekben?

BD: Biztosan volt bennem némi ijedelem, de amikor kiderült, hogy az emberek a legjobb megnyitásokat játsszák, hiszen az MI ezen a téren semmiben nem újított, volt bennem egy olyasféle diadalmas érzés, hogy lám-lám, azért mi emberek is tudunk sakkozni.

PG: Bármennyire is jelentős pillanat volt, az fel sem merült bennem, hogy az emberi sakk elvesztheti a létjogosultságát, hiszen a sakk végső soron egy sport. A futók sem fogják abbahagyni a futást, csak azért, mert egy robot gyorsabban fut náluk. Más szempontból pedig szkeptikus voltam az összecsapás után. Azt gondoltam, évek is eltelhetnek, mire ez a technológia megjelenik a különböző sakkprogramokban, illetve ha elérhetővé is válik, szupererős gép kell majd hozzá és/vagy megfizethetetlenül drága lesz.

Ehhez képest mi történt?

PG: Fél évre rá megjelent az az alternatívája az AlphaZeronak, ami LeelaZero névre hallgat, és mára szinte minden egyes nap használom. Anand, az egykori világbajnok azt nyilatkozta, hogy az egész repertoárját át kellett néznie, amikor a program kijött, ugyanis ez már sokkal mélyebben és alaposabban lát helyzeteket, mint a korábban használt Stockfish.

Az MI-vel kapcsolatban az optimisták körében gyakran felmerül, hogy az ember-gép kooperációban van a jövő: a sakkban ezt hogyan lehet elképzelni?

PG: A sakkban ez nem újdonság, már tulajdonképpen történik is. A levelezési sakk évekkel ezelőtt ebbe az irányba mozdult el. Még a számítógép berobbanása előtt a levelezési sakk érdekes dolog volt: megkaptad a lépést, otthon leültél elemezni, megbeszélted a haveroddal, majd visszaküldted a következő lépést. Ma már számítógépek között zajlik a játék, fel is merül a kérdés, hogy van-e értelme.

BD: Nagyon érdekes elképzelés egy olyan verseny vagy akár egy parti, ahol egy gép-ember páros játszik egy szintén gép-ember páros ellen, bár attól félnék, hogy az emberi lustaság átvenné a vezérlést. Mert ugyan minek gondolkodni, ha a gép megteszi helyettünk? Az igazi megoldás a szintézis lehet, azaz az ember gondolkodik, a gép pedig ellenőriz.

Kétségtelen, hogy a sakk átalakult. Sakkozó berkeken belül sokszor elhangzik, hogy technikai sport lett, ez mit jelent?

PG: Az első sakkprogramok megjelenése előtt a versenyeken próbáltuk lejegyzetelni papírra az izgalmasabb lépéseket a többi játékos partijaiból. Majd meccs után az edzőnkkel ültünk az állás felett, és próbáltuk megfejteni, hogy mi lehet a jó lépés. Amikor 1997-ben megjelentek az első sakkprogramok, számítógépes adatbázisok, könnyebb lett minden. A sakkpartik elérhetővé váltak, így volt lehetőségünk felkészülni az ellenfeleink játékára. Ma megint egészen más a helyzet: ha meg akarunk fejteni egy állást, csak bekapcsoljuk a számítógépet, lefuttatjuk a programot, és meg is kaptuk a választ. A versenyeken jól látszik, hogy a bámulatos elemzőprogramok hatására, a sakk - legalábbis a megnyitás része mindenképp - memóriajáték lett. Az a legfontosabb, hogy egy parti előtt mennyi lépéskombinációt tud megjegyezni az ember, és nem az, hogy ott helyben hogyan teljesít. Elveszik a sakk varázsa, az, hogy az ember a tábla mellett találja ki, hogy mi a megfelelő lépés. A gyerekeknél nagyon jól megfigyelhető, hogy a parti első 15 lépését tökéletesen lejátsszák, az még megy fejből, hiszen előzőleg bemagolták, majd a középjátékban azt sem tudják, mi történik a táblán.

A tehetséggondozás minden sport fejlődésének alapja. Magyarországon egy ideig nagyon erős ifjúsági versenyzők voltak, gyakorlatilag a ti korosztályotok az utolsók közé tartozik, akikről ezt elmondhatjuk. A gyerekeket vajon különösen rosszul érinti ez a nagy technológiai változás?

BD: Némi arrogancia és hübrisz alakulhatott ki a fiatalokban a technológia hatására, és ez visszavetheti a teljesítményt. Amikor nem gondolkodnak, hanem csak egyszerűen lefuttatnak egy megoldást, akkor az a téves elképzelésük lehet, hogy ők maguk is látták a helyes lépést. Az igazság az, hogy ilyen esetekben csak bemagyarázzák magunknak, hogy látták. A mai fiatalok talán hamarabb rájönnek, hogy mit, hogyan kell csinálni a sakkban, de a játék megértésének a mélysége hiányozhat belőlük. Tal, vagy a korábbi évtizedek nagy sakkozói mind maguktól fejtették meg, maguktól jöttek rá a játék lényegére. Hogy mi és miért működik a sakkban, az ma a gépek miatt már nem tűnik fontosnak.

Lehet erre bármiféle megoldás?

BD: Attól függ, hogy a fiatalok mennyire alázatosak. Magnus Carlsen azért is fejlődik ilyen iramban, mert van benne alázat és tisztelet az előző generációk tudásával kapcsolatban.

PG: Az elgépiesedés ellen a Fischer random sakk egy izgalmas megoldás lehet. A lényege az, hogy megbontjuk az alapállást, és más sorrendben, random módon helyezzük el a bábukat a gyalogok mögötti sorban. Ha ez megtörténik, minden, amit a gép kiszámolt, borul, újra fel kell fedezni a játék lényegi alapjait. De olyan klasszis játékosok, mint Kramnik is elgondolkoztak azon, hogyan lehetne újra megtalálni a játék szépségét és visszatérni a gyökereihez. Ő egy szabálymódosítást javasolt, miszerint vegyük ki a sakkból a sáncolás lehetőségét (a sáncolás során a király és a bástya egyszerre lép, helyet cserél, ezáltal a király a tábla jobb vagy bal oldalán védett pozícióba kerül - a szerk.). Csupán apró változtatásnak tűnik, de ezáltal több megnyitást is újra kellene gondolni, illetve sokkal több parti dőlne el, nem lenne annyi döntetlen.

Az egész beszélgetés apropója A vezércsel című sorozat, amiben számomra az volt az egyik legizgalmasabb jelenet, amikor a világbajnoki mérkőzés szünetében az oroszok egymás között elemezték a partit, az amerikaiak pedig a tengerentúlon tették ugyanezt. Vicces volt, mert tudom, ma az elemzés nem a táblán, papírral és tollal a kézben történik, hanem hotelszobák asztalain zúgó-búgó laptopokkal. Nektek mit adott ez a sorozat?

BD: Van egyfajta magányosság a sakktáblán, amikor az ember, szinte úgy tűnik, egymagában ellépked. Jól átadja a sorozat, hogy a sakk tud izoláló lenni, nem véletlen, hogy a sakkozók civilben annyira szeretnek beszélni, hiszen hosszú órákon keresztül kénytelenek csendben maradni. (nevet) De fontos üzenete a sorozatnak, ideje lenne, hogy a nők valóban helyet kapjanak a sakkban. Hamarosan lesz egy meghívásos szuperverseny, 14 játékos kapott szabadkártyát, egy nő sem volt közöttük. Sokszor felmerül a kérdés, hogy a nőknek miért alacsonyabb az Élő-pontszámuk, mint a férfiaknak. Egyszerűen azért, mert nem kerülnek be a belső körbe. Ez éppen olyan, mint amikor ünnepnapon külön asztalnál ülnek a gyerekek és a felnőttek. Hogyan tudhatod meg, hogy a felnőttek miről beszélnek? Csakis úgy, ha átosonsz az ő asztalukhoz.

PG: Engem a nosztalgiafaktora fogott meg talán a legerősebben a szériának, hogy újra előjöttek az emlékeim: amikor a főhős megkapta az első sakk-könyvét, először magyarázták el neki a szabályokat, amikor játszik az orosz akcentusú kisfiúval, és rájön, hogy csak pszichésen győzheti le, ezért fel-feláll a tábla mellől, majd úgy húzza meg a lépést, hogy nem ül le. De az első versenysikereim is előjöttek, meg az, ahogyan a takaró alatt zseblámpával bújtam a könyveket, sőt, a sakkozó élet sajátosságai is visszaköszöntek, valóban bejárjuk az egész világot, de többnyire a hotelszobán kívül mást nem látunk, hiszen estébe nyúlóan tanuljuk a változatokat.

# data[].attributes.attachment_link.title
Patthelyzet: a mesterséges intelligencia mellett van jövője az emberi sakknak?

# data[].attributes.attachment_link.description
A sakk népszerűsége, köszönhetően a Netflix Vezércsel című szériájának, újra szárnyal. A sorozat visszarepít egy olyan korba, ahol a számítógép, pláne a mesterséges intelligencia még nem befolyásolta a sakk alakulását.