Người chiến thắng máy trong bộ môn cờ vây, nhưng vẫn phải nhờ sự trợ giúp của máy tính

Hồi năm 2016, khi một hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) chiến thắng con người trong trò cờ vây, ngành công nghệ đã đề cao thành tựu này như một dấu mốc sáng chói trong quá trình phát triển các hệ thống tự hành.

Mới đây, một kỳ thủ bằng xương bằng thịt đã đả bại hệ thống AI đứng đầu bảng xếp hạng, ở thời điểm tưởng như trí tuệ nhân tạo đã vượt mặt con người trong hầu hết các lĩnh vực. Tuy nhiên mọi việc không đơn giản vậy.

Kellin Pelrine, một kỳ thủ người Mỹ chưa đạt hạng nghiệp dư đã có thể đả bại AI trong trò chơi ngàn năm tuổi. Pelrine đã lợi dụng mỗi lỗ hổng trong cách tính toán của AI khi chơi cờ, một lỗ hổng được phát hiện ra bởi … một cỗ máy tính khác. Trong 15 ván cờ, kỳ thủ người Mỹ đã thắng tổng cộng 14 ván mà không cần máy tính can thiệp trực tiếp.

“Chúng tôi đã lợi dụng sơ hở của máy dễ dàng tới mức đáng ngạc nhiên”, Adam Gleave, giám đốc điều hành của FAR AI, công ty nghiên cứu đã thiết kế chương trình lợi dụng lỗ hổng, cho hay. Phần mềm đã chơi 1 triệu ván cờ với KataGo - một trong những hệ thống chơi cờ vây hay nhất - để tìm điểm mù giúp người chơi thắng được máy móc.

Theo lời kỳ thủ Pelrine, lỗ hổng “không hoàn toàn tầm thường, nhưng cũng không hẳn là quá khó”, và một kỳ thủ ở trình độ trung bình đã có thể tận dụng sai lầm của máy tính để chiếm thế thượng phong. Cũng bằng phương pháp này, Pelrine đã đánh bại một hệ thống chơi cờ vây khác có tên Leela Zero.

Bằng sự trợ giúp của máy tính, cuối cùng con người đã thắng lại được AI trong trò cờ vây - bộ môn thường được coi là board game phức tạp nhất con người từng phát minh ra.

Lại nói về thành công của AI trước con người từ 7 năm về trước. AlphaGo, hệ thống đánh cờ vây chế tạo bởi DeepMind - công ty con của Google - đã đánh bại Lee Sedol với tỷ số 4-1 trong trận đấu hồi năm 2016. Ba năm sau sự kiện này, nhà vô địch cờ vây thế giới chính thức giải nghệ, và nêu sự xuất hiện của AI như một phần lý do khiến anh làm vậy. Hệ thống AlphaGo không được DeepMind phát hành, tuy nhiên hệ thống chơi cờ đã so tài với kỳ thủ Pelrine được cho là có trình độ ngang ngửa.

Trong một ván cờ vây, hai kỳ thủ lần lượt đặt những quân cờ màu trắng và màu đen trên một bàn có diện tích 19x19, tìm cách “vây” lấy số cờ của đối phương và chiếm nhiều diện tích bàn nhất có thể. Số lượng nước đi nhiều tới mức máy tính sẽ không thể (hoặc ít nhất là chưa) tính toán được tất cả những nước đi khả thi.

Cụ thể, Pelrine sử dụng chiến thuật đánh lạc hướng: một mặt, anh xếp các quân cờ tạo thành một vòng vây lấy các quân của máy; mặt khác anh đặt một nhóm nhỏ các quân cờ ở các góc bàn. Hệ thống AI đã không thể nhận ra việc mình sắp thua, ngay cả khi vòng vây của Pelrine gần hoàn thiện. “Nếu đấu với người, thì cách chơi này quá lộ liễu”, kỳ thủ người Mỹ nói thêm.

Theo lời giáo sư khoa học máy tính Stuart Russell, điểm yếu của hệ thống chơi cờ vây đồng thời cho thấy lỗ hổng trong phần lớn các hệ thống deep learning (học sâu) tiên tiến, vốn là cơ sở của đa số các phần mềm trí tuệ nhân tạo hiện nay. Hệ thống chỉ có thể hiểu được những tình huống nhất định, vốn nằm trong cơ sở dữ liệu dùng để huấn luyện nó, chứ không thể khái quát hóa thông tin như cách con người suy nghĩ.

“Điều này cho thấy chúng ta đã quá vội vàng đánh giá máy móc sở hữu một trí thông minh siêu phàm”, giáo sư Russell nói.

Theo các nhà nghiên cứu AI, thì lỗ hổng xuất hiện là do máy móc thiếu thông tin. Rất có thể chiến thuật được Pelrine áp dụng không đại chúng, và hệ thống AI chưa từng được huấn luyện trường hợp này.

Theo Finalcial Times