Amióta a Deep Blue, az IBM szuperkomputere 1997-ben legyőzte Garri Kaszparov sakkvilágbajnokot, a számítógépek sokkal gyorsabbak és erősebbek lettek. De még a leggyorsabb és legmodernebb komputerek is ugyanazt a módszert használják, mint annak idején a Deep Blue: megpróbálják a lehető legrövidebb idő alatt kielemezni az összes lehetséges lépést. Teljesen máshogy gondolkoznak, mint a profi sakkozók, akik egyszerre csak néhány lépés közül választanak.
Legalábbis így volt egészen mostanáig: a Quartz híre szerint ugyanis egy új mesterséges intelligencia (MI) megtanult úgy gondolkozni a hadvezérek játékáról, ahogy mi szoktunk.
Matthew Lai, a Londoni Egyetem számítógéptudósa a közelmúltban készült el diplomamunkájával, amelyben egy olyan új MI-t – a Giraffe-t – mutatott be, amely alig 72 óra alatt megtanult a nemzetközi nagymesterek szintjén sakkozni. Az MIT Technology Review cikke szerint Giraffe egy ún.„mély neurális háló” – egy olyan számítógépes rendszer, amely struktúrájában az emberi agyat próbálja utánozni. Lai szerint ennek köszönhető, hogy az általa fejlesztett MI „kicsivel jobban” teljesít, mint más sakkprogramok.
Giraffe is úgy tökéletesíti a tudását, hogy – Stefan Zweig Sakknovellájának egyik főhőséhez hasonlóan – saját magával sakkozik. Emellett egy hatalmas, több mint 175 millió lépést tartalmazó adatbázis is a rendelkezésére áll: ezekből válogatja ki azokat, amelyek a legütőképesebbnek bizonyulnak.
Az első tesztek szerint 70 százalékos pontossággal ki tudja választani a nyerő lépést, és alig 72 óra alatt olyan szintre fejlesztette a játékát, hogy a hivatásos sakkozók 98 százalékát meg tudná verni.
Lai kísérletei azt mutatják, hogy egyre közelebb kerülünk ahhoz a ponthoz, hogy képesek legyünk megtanítani a számítógépeket az önálló döntéshozásra. Mindez nagyban hozzásegíthet minket ahhoz, hogy okosabb sofőr nélküli autókat és autonóm drónokat építsünk – és talán egy nap megteremthessük a valódi mesterséges intelligenciát.
