Sau khi "hạ gục" cao thủ cờ vây châu Âu hồi cuối tháng 1, hệ thống AI AlphaGo của Google vừa tiếp tục flex sức mạnh khi thắng luôn trận đầu tiên trong series 5 trận với nhà vô địch thế giới Lee Se-dol. Đây không chỉ là cột mốc lịch sử trong sự phát triển của AI mà còn cho thấy nó đang "lên đời" chóng mặt, khẳng định tiềm năng khủng khiếp của trí tuệ nhân tạo trong tương lai gần lắm rồi
Kỳ thủ Hàn Quốc Lee Se-dol hiện là huyền thoại sống của làng cờ vây thế giới với đẳng cấp 9 dan (9d - cứ hiểu là số đẳng càng cao thì càng "xịn xò"). Hồi cuối tháng 1, hệ thống AI AlphaGo thuộc dự án DeepMind của Google đã "chiến" thắng kỳ thủ vô địch khu vực châu Âu, sau đó team phát triển tiếp tục thách đấu nhà vô địch thế giới Lee và anh này nhận lời luôn với giải thưởng 1 triệu đô la. Tổng cộng 5 trận đấu được tổ chức tại khách sạn Four Seasons ở Seoul, Hàn Quốc.
Trận đấu đầu tiên kéo dài 3 tiếng rưỡi và kết quả là AlphaGo thắng sạch. Mặc dù còn 4 trận nữa trong 4 ngày tới nhưng kết quả này gây shock toàn tập với mọi người, kể cả team phát triển từ Google. Lee cũng chia sẻ:
"Tôi rất bất ngờ. Không nghĩ mình sẽ thua và cũng không nghĩ AlphaGo sẽ chơi kiểu hoàn hảo như vậy. Tôi không hối hận vì đã đồng ý thách thức. Tôi đang shock và thừa nhận kết quả bởi chuyện đã rồi. Thật sự tôi thích thú với kết quả này hơn và mong đợi những trận tiếp theo."
Update hot: AlphaGo đã tiếp tục "bắn hạ" Lee trong trận thứ 2 luôn nha!
Mời theo dõi các trận còn lại:
- Trận thứ 3: 10h30 ngày 12/3/2016
- Trận thứ 4: 10h30 ngày 13/3/2016
- Trận thứ 5: 10h30 ngày 15/3/2016
Cờ vây là môn cờ có tuổi đời hơn 3000 năm, tuy không phổ biến ở phương Tây nhưng vẫn có hơn 40 triệu người chơi trên toàn thế giới. Cuộc chơi diễn ra trên bàn cờ vuông 19 x 19 ô, 2 người cầm quân đen hoặc trắng, đặt lên bàn cờ và cố gắng xâm chiếm càng nhiều lãnh thổ càng tốt bằng cách bao vây quân đối phương. Tuy luật chơi khá gọn nhẹ nhưng lại tạo ra những biến hóa siêu "troll não"
Trong một trận đấu cờ vây, có hơn 10^359 nước đi hợp lệ, số khả năng biến hóa lên tới 10^761. Để so sánh cho dễ hình dung: số giây trong 3 năm chưa tới 10^8, số biến hóa trong cờ vua khoảng 10^43 đến 10^50, và con số biến hóa trong cờ vây còn lớn hơn cả số nguyên tử trong vũ trụ (các nhà vật lý ước tính thế giới hữu hình không có nhiều hơn 10^90 proton). Vì vậy đây là thách thức cực khủng với máy tính
Do độ phức tạp nên người chơi cần rèn luyện nhiều năm mới thành thục được môn cờ này, vì nó đòi hỏi cả kinh nghiệm và trực giác để học hỏi, nhận thức các chiến thuật. Lee Ha-jin, trưởng Hiệp hội cờ vây Hàn Quốc nhận định: "Thoạt đầu có vẻ luật chơi rất đơn giản và dễ hiểu, nhưng càng chơi thì người ta luôn nhận thấy những cái mới, thôi thúc họ tiếp tục tìm hiểu nếu muốn chơi giỏi hơn." Hầu hết cao thủ đều cho rằng bởi độ sâu và tính trực giác của cờ vây nên máy tính không thể dùng thuật toán đơn giản để đánh bại con người.
Nhà khoa học máy tính Jonathan Schaeffer tại Đại học Alberta, người viết ra chương trình giải cờ đam đầu tiên Chinook cho biết: "Cờ vua và cờ đam không đòi hỏi nhiều chức năng đánh giá phức tạp. Chỉ cần thực hiện những suy nghiệm đơn giản là bạn có thể giải quyết các thế cờ. Ví dụ trong cờ vua, chỉ cần tôi có con xe, tôi có thể chi phối được ván cờ. Trong khi đó cờ vây thì không như vậy. Dưới quan điểm con người, kiến thức dựa trên những mô hình phức tạp và khó để lập trình."
Vậy làm sao DeepMind AlphaGo làm được chuyện này? Mấu chốt nằm ở hệ thống deep learning và mạng neural của AlphaGo có khả năng tự chơi, tự học và rút kinh nghiệm. Tương tự như Google Photos cho phép bạn tìm tất cả ảnh có mèo bằng cách phân tích vô số hình ảnh từng pixel. Với AlphaGo, trí tuệ được xây dựng từ việc học hàng triệu thế cờ và nước đi từ con người.
Đồng thời, AlphaGo dựa trên dữ liệu được "dạy" để tạo ra thêm hàng triệu thế cờ khác rồi tự xử lý. Điều này cho phép nó dự đoán các nước đi tiếp theo, đánh giá ưu thế và xác định nước đi thích hợp nhất trong từng tình huống cụ thể. Dựa vào từng trận đấu, AlphaGo sẽ có danh sách "mạng lưới chiến thuật" phù hợp chứ không lãng phí tài nguyên, giúp xác định nước đi nhanh hơn.
Chính khả năng tự học trong và sau mỗi cuộc chơi này khiến AlphaGo được cho là có tính "con người" hơn các hệ thống AI trước đây, cụ thể là Deep Blue của IBM. Trước đây Deep Blue từng đánh bại bậc thầy cờ vua Garry Kasparov nhưng nó dùng cách phân tích thử-sai rất tốn tài nguyên để tìm nước đi tốt nhất nên không phù hợp với cờ vây. Vì lý do này mà team DeepMind không thể tinh chỉnh lại AlphaGo trong chuỗi trận tuần này, nó chỉ có thể tự học qua từng ván mỗi ngày.
Nguồn: tinhte.vn