Khám Phá Chiến Lược Đánh Bại AI Cờ Vây: Một Thủ Thuật Đơn Giản

Liệu một thủ thuật đơn giản có thể đánh bại trí tuệ nhân tạo trong cờ vây không?

Cờ vây, môn thể thao chiến thuật cao, là nơi hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) đầu tiên có thể vượt qua con người. Trước khi có sự ra đời của AlphaGo từ DeepMind vào năm 2016, các kỳ thủ cờ vây hàng đầu vẫn có thể tự tin khi đối đầu với bất kỳ AI nào. Tuy nhiên, sự xuất hiện của AlphaGo đã thay đổi mọi thứ, khi nó được lập trình với khả năng tự học qua mạng nơ-ron, đạt đến trình độ mà con người khó có thể theo kịp. Mới đây, một AI khác mang tên KataGo cũng đã nổi lên, trở thành một đối thủ đáng gờm với khả năng đánh bại các kỳ thủ hàng đầu.

AlphaGo từng khiến nhiều kỳ thủ con người “ôm hận”.

Trong một nghiên cứu gần đây, một nhóm chuyên gia AI đã công bố một phương pháp thú vị cho thấy cách mà họ có thể đánh bại KataGo. Họ đã phát hiện ra rằng, bằng cách lợi dụng những điểm yếu của AI này và áp dụng những bước đi ngoài những gì mà KataGo đã học, ngay cả một hệ thống chơi cờ vây kém hơn cũng có thể khiến KataGo thất bại.

Adam Gleave, một ứng viên Tiến sĩ tại UC Berkeley, cho biết nhóm nghiên cứu đã phát triển một chiến lược mang tên “chính sách đối kháng”. Chiến thuật này kết hợp giữa mạng nơ-ron và phương pháp tìm kiếm Monte-Carlo, cho phép họ tìm kiếm những nước đi hiệu quả nhất.

KataGo, với khả năng phát triển và học hỏi bằng cách chơi hàng triệu ván cờ với chính nó, dường như vẫn chưa có đủ kinh nghiệm để bao quát mọi tình huống có thể xảy ra. Điều này đã tạo ra những lỗ hổng do các “hành vi không mong muốn” xuất hiện.

“KataGo có khả năng khái quát tốt cho nhiều chiến thuật sáng tạo, nhưng càng xa rời những trận đấu mà nó đã chứng kiến, nó càng dễ mắc sai lầm,” Gleave cho biết. “Chúng tôi nhận ra một chiến lược mà KataGo rất dễ bị đánh bại, và còn nhiều chiến lược khác cũng có thể được khai thác”.

Chiến thuật mới khiến KataGo (quân trắng) thua dù lãnh thổ chiếm được có vẻ rộng hơn rất nhiều.

Gleave giải thích rằng, trong một ván cờ, “chính sách đối kháng” được áp dụng bằng cách đặt quân cờ ở một góc nhỏ của bàn cờ. Quân cờ đen, do đối thủ điều khiển, thường chiếm ưu thế ở phía trên bên phải, cho phép KataGo (quân trắng) chiếm nhiều phần còn lại của bàn cờ, dẫn đến tình tưởng rằng nó đã thắng.

“KataGo cho rằng nó đã chiến thắng khi số điểm của nó lớn hơn, nhưng thực tế thì phần lãnh thổ bên trái không đóng góp vào điểm số của nó,” Gleave phân tích. “Khu vực này vẫn có sự hiện diện của quân đen, dẫn đến việc không kiểm soát hoàn toàn”.

Khi không còn nước đi nào khác, KataGo cho rằng cuộc chơi đã kết thúc và đã bỏ lượt, khiến đối thủ cũng làm theo. Điều này dẫn đến việc kiểm điểm không như KataGo dự tính. Đối thủ của nó nhận được điểm từ góc mà nó chiếm giữ, trong khi KataGo lại không nhận điểm cho khu vực đó.

Sau cờ vây, nhiều bộ môn cờ khác cũng đã bị AI lấn át như cờ vua, cờ tướng…

Trong khi KataGo có thể dễ dàng bỏ qua chiến thuật này, các kỳ thủ nghiệp dư lại dễ dàng tận dụng điểm yếu của nó. Mục tiêu của chiến thuật này chính là khai thác điểm yếu mà một AI không thể nhận ra.

“Nghiên cứu cho thấy rằng các hệ thống AI có thể thấy được thông qua những cách mà con người làm việc, và do đó dễ mắc sai lầm trong những tình huống thông thường,” Gleave nhận định. “Kết quả này cực kỳ thú vị khi áp dụng vào cờ vây, nhưng những lỗi tương tự trong các hệ thống lớn có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng.”