Lật Tẩy Chiến Thuật Đánh Bại Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Cờ Vây

Đánh bại trí tuệ nhân tạo cờ vây hàng đầu thế giới bằng cách áp dụng một chiến lược bất ngờ mà ai cũng có thể thực hiện.

Cờ vây đã chứng kiến sự đột phá lớn từ trí tuệ nhân tạo (AI). Trước sự xuất hiện của AlphaGo thuộc tập đoàn DeepMind vào năm 2016, các kỳ thủ cờ vây hàng đầu trên thế giới vẫn tự tin vào khả năng của mình. Tuy nhiên, với sự phát triển của AI, giờ đây, những hệ thống như KataGo đã trở thành nỗi ám ảnh cho nhiều người chơi, khi chúng có thể dễ dàng đánh bại những kỳ thủ xuất sắc nhất.

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

Gần đây, một nhóm nhà nghiên cứu đã công bố nghiên cứu cho thấy có thể đánh bại KataGo bằng cách khai thác những điểm yếu của nó trong trò chơi. Họ áp dụng những nước đi lạ lẫm, vượt ra ngoài những gì mà KataGo đã được đào tạo, từ đó tạo ra bất ngờ cho hệ thống AI này.

Adam Gleave, một ứng cử viên Tiến sĩ tại UC Berkeley, cho biết nhóm nghiên cứu của ông đã phát triển một phương pháp gọi là “chính sách đối kháng”. Phương pháp này kết hợp mạng nơ-ron với kỹ thuật tìm kiếm Monte-Carlo để tối ưu hóa các bước đi trong trò chơi.

KataGo đã học cờ vây thông qua hàng triệu trận đấu với chính nó. Tuy nhiên, có những tình huống mà nó không thể xử lý hiệu quả, để lại khoảng trống cho những chiến lược đặc biệt.

“KataGo có thể thực hiện tốt nhiều chiến lược, nhưng khả năng của nó giảm khi đi xa khỏi những trận đấu đã thấy trong quá trình luyện tập”, Gleave nói. “Chúng tôi đã phát hiện ra chiến lược ‘không phân phối’ mà KataGo dễ dàng bị mắc phải, và có thể còn nhiều chiến lược khác tương tự.”

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

Trong một trận đấu cờ vây, “chính sách đối kháng” được thực hiện bằng cách di chuyển quân cờ đầu tiên vào một góc nhỏ của bàn cờ. Điều này giúp hình thành một chiến lược mà đối thủ, kiểm soát quân đen, sẽ chủ yếu chơi ở một phần khác của bàn cờ. Khi đó, KataGo (quân trắng) tưởng rằng mình đã chiếm ưu thế lớn.

“Điều này khiến KataGo lầm tưởng rằng nó đã thắng”, Gleave giải thích. “Trong khi lãnh thổ của nó trông lớn hơn, thực tế là một phần lãnh thổ quan trọng không được tính điểm vì có quân đen ở đó.”

Khi KataGo tự tin vào chiến thắng, nó sẽ bỏ lượt khi không còn bước đi nào khác, dẫn đến một trận đấu kết thúc mà không như mong đợi.

Việc tính điểm sau đó mới chính là bất ngờ lớn. Đối thủ của nó nhận điểm từ khu vực góc trong khi KataGo không được tính điểm cho những phần lãnh thổ của mình đã có sự hiện diện của quân đối thủ.

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

Khi KataGo gặp khó khăn với chiến thuật này, thì những kỳ thủ nghiệp dư lại có thể đánh bại nó một cách dễ dàng. Đây chứng tỏ rằng bất kỳ hệ thống AI nào cũng có thể mắc phải những sai lầm mà con người có thể khai thác.

“Nghiên cứu đã chỉ ra rằng các hệ thống AI đôi khi hoạt động theo cách kỳ lạ và có thể ngã quỵ theo những cách đơn giản mà con người không ngờ tới”, Gleave nói. “Kết quả này không chỉ thú vị trong cờ vây, mà còn có thể nguy hiểm trong các lĩnh vực quan trọng về an toàn như ô tô tự lái.”