Tại sao chiến thắng của AlphaGo trong môn cờ vây lại có ý nghĩa quan trọng với loài người đến như thế?

Chiến thắng vang dội của công ty DeepMind trước kiện tướng cờ vây quốc tế Lee Se-dol trong ngày vừa qua là một khoảnh khắc lịch sử của ngành trí thông minh nhân tạo (AI). "Tôi thật bất ngờ, tôi không nghĩ là tôi sẽ thua và tôi đã không ngờ rằng AlphaGo lại chơi cờ vây một cách hoàn hảo như vậy" - Lee sửng sốt cho biết.

Vì sao mọi người lại ngạc nhiên khi chương trình AlphaGo của công ty DeepMind (được mua lại bởi Google) đã thắng một trò chơi dân gian như thế? Để hiểu được vấn đề, hãy tìm hiểu cội nguồn của môn cờ này và làm thế nào nhóm phát triển AlphaGo có thể lập trình cho phần mềm. Cờ vây, còn gọi là weiqi ở Trung Quốc, igo ở Nhật Bản và baduk ở Hàn Quốc, là một trò chơi có từ gần 3000 năm về trước. Môn cờ này bao gồm một chiếc bàn có 19 đường kẻ ngang và dọc; hai người chơi sẽ lần lượt đặt quân đen và trắng ở mỗi điểm giao của hai đường kẻ để "vây" đối thủ. Mặc dù luật chơi rất đơn giản nhưng nó có rất nhiều thử thách và vô vàn nước cờ khác nhau.

"Nó là một trong những môn thể thao trí tuệ tuyệt nhất thế giới. Tuy luật đơn giản nhưng chính vì thế nên nó tạo ra hàng vạn nước đi phức tạp. Nó lịch lãm, có tính logic và cơ bản đến mức bất cứ sinh vật có trí thông minh nào trên vũ trụ cũng có thể chơi cờ vây được", Toby Manning, thủ quỹ của Hiệp Hội Cờ Vây Anh Quốc chia sẻ.

Chính vì sự tùy biến không lường của cờ vây, con người đã trở nên chuyên nghiệp qua hàng nghìn năm tập luyện và phát triển chiến thuật. "Tuy luật rất dễ hiểu nhưng môn cờ này không dễ chán vì các nước đi thiên biến vạn hóa của nó. Mặc dù có thể bạn đã chơi lâu rồi nhưng luôn có nhiều nước đi để bạn khám phá và trở nên giỏi hơn nữa", thư kí Hiệp Hội Cờ Vây Hàn Quốc, bà Lee Ha-jin, cho biết.

Bà Lee Ha-jin.

Bắt đầu chơi cờ vây từ thuở 5 tuổi, bà Lee Ha-jin đã thể hiện tài năng xuất chúng đến nỗi bố mẹ bà đã quyết định gửi bà vào trường đào tạo cờ vây tại Seoul. Bà đã sống với giáo viên, đi học vào buổi sáng và chơi cờ vào buổi tối trong suốt một khoảng thời gian dài. Lee đã trở thành tuyển thủ cờ vây chuyên nghiệp vào tuổi 16.

Mỗi người chơi cờ vây đều cho rằng điểm hấp dẫn của nó nằm ở sự phức tạp của các nước đi trong lối chơi đơn giản và đó cũng là lí do vì sao nó khiến máy tính khó có thể giỏi trong môn này được. Sự lựa chọn nước đi tiếp theo đòi hỏi trực giác rất nhiều. "Các loại cờ khác và cờ ca rô thường không đòi hỏi sự đánh giá tỉ mỉ khi tính toán bước đi và công nghệ tính toán tự động sẽ dễ dàng làm chủ điều này. Hơn nữa trong cờ vua/cờ tướng, nếu ai có nhiều quân hơn thì phần thắng dễ dàng thuộc về người đó. Nhưng cờ vây thì không, bất cứ ai cũng có thể lật ngược tình thế cho dù có bao nhiêu quân trên bàn cờ đi nữa. Nói chung, cờ vây là một môn cờ rất khó lập trình và cực kì phức tạp. Cho đến khi AlphaGo ra đời...", Jonathan Schaeffer, người đầu tiên viết chương trình chơi cờ ca rô, cho biết.

Vậy công ty DeepMind đã làm điều đó như thế nào? Phần mềm AlphaGo sử dụng hệ thống máy học sâu (deep learning) và mạng lưới nơ-ron thông tin (neural network) để tự dạy bản thân nó cách chơi cờ. Cũng tương tự như việc Google Photos cho phép người dùng tìm kiếm ảnh chụp của họ có sự xuất hiện của chú mèo trong ảnh vì Google đã phân tích (đến mức độ pixel) vô số bức ảnh mèo trên mạng. Sự thông minh của AlphaGo đến từ việc phân tích hàng triệu bước đi cờ vây đã được con người sử dụng.

Không dừng ở đó, DeepMind luôn không ngừng hoàn thiện hệ thống bằng cách tự tạo ra các ván đấu với chính bản thân nó để tìm ra bước đi tối ưu hơn bước đi trước. Điều này sẽ giúp AlphaGo dự đoán bước đi và các hoán đổi tiếp theo của đối thủ, tính toán các tình huống khác nhau để đưa ra nước cờ dễ dành chiến thắng nhất.

Hệ thống máy học này khiến AlphaGo có lối suy nghĩ giống người hơn bao giờ hết. Hơn nữa, hệ thống AI khác như Deep Blue của IBM sử dụng chiến thuật Brute Force để dành chiến thắng kiện tướng cờ vua Garry Kasparov sẽ không áp dụng được cho cờ vây vì chiến thuật này tốn kém rất nhiều thời gian để có thể tính toán hết số nước đi của cờ vây (208168199381979984699478633344862770286522453884530548425639456820927419612738015378525648451698519643907259916015628128546089888314427129715319317557736620397247064840935 bước đi). Lí do DeepMind không thể chỉnh sửa cho AlphaGo giữa mỗi hiệp đấu vì nó chỉ có thể tự cải thiện lối chơi bằng cách đấu với chính nó. Nhà sáng lập DeepMind, Demis Hassabis, cho rằng AlphaGo đã cải thiện rất nhiều kể từ sau giành chiến thắng với Fan Hui hôm tháng 10 năm trước.

Tuy nhiên một trong những nhà tạo lập hệ thống Deep Blue của IBM,Murray Campbell, cho biết AlphaGo vẫn chưa phải là hệ thống tối ưu cho việc chơi cờ vua/cờ tướng: "AlphaGo là một chương trình khá ấn tượng đấy, nhưng tôi vẫn không cho đó là sự đột phá vì cờ vua/cờ tướng là một môn cần sự tìm kiếm. Và hệ thống tìm kiếm tốt nhất theo tôi là Komodo, nó thực sự hiệu quả trong việc tìm kiếm các nước đi tốt nhất cho cờ vua/cờ tướng. Tôi nghĩ rằng AlphaGo sẽ không đánh bại nổi Komodo trong loại cờ truyền thống này".

Trong khi đó DeepMind cho rằng nguyên lí hoạt động của AlphaGo có thể dùng cho các ứng dụng khác ngoài chơi cờ. Hassabis cho rằng sự khác biệt giữa hệ thống AI "hạn hẹp" như của Deep Blue và hệ thống AI "rộng" như AlphaGo chính là sự linh hoạt và khả năng thích ứng của AI "rộng". Google cho biết nguyên lí máy học sẽ có ích trong ngành robot, hệ thống trợ lí ảo và y học; trong tháng trước DeepMind vừa tuyên bố họ đã kí kết hợp đồng với Dịch Vụ Y Tế Quốc Gia Anh Quốc.

"Chúng tôi luôn tự hào rằng cờ vây là trò chơi duy nhất máy tính không thể đánh bại con người, nhưng chúng tôi không thể tuyên bố vậy nữa rồi, thật thất vọng...", Lee Ha-jin tâm sự.

"Chúng tôi sốc thật đấy, điều gì sẽ xảy ra tiếp theo đây? Thế giới này sẽ như thế nào?", Phó chủ tịch Hiệp Hội Cờ Vây Mỹ cho biết.

Tham khảo TheVerge