Với số trận thắng lên tới 14/15, Kellin Pelrine – một người chơi cờ vây của Mỹ – đã đánh bại AI một cách toàn diện. Tuy nhiên, điều đáng chú ý là Pelrine khai thác “sơ hở” của AI nhờ gợi ý của một chương trình máy tính khác. Chiến thắng này cho thấy ngay cả những hệ thống AI hàng đầu cũng có điểm yếu.
Chương trình máy tính nói trên đã điều tra các hệ thống AI để tìm kiếm nhược điểm. Sau đó, Pelrine tận dụng gợi ý để thi đấu với AI. Adam Gleave, CEO FAR AI – hãng nghiên cứu đứng sau chương trình – cho biết trên Financial Times: “Chúng tôi khai thác hệ thống này dễ dàng một cách bất ngờ”. Phần mềm đã chơi hơn 1 triệu ván cờ cùng với KataGo, một trong những hệ thống chơi cờ vây hàng đầu thế giới, để tìm ra “điểm mù” mà con người không thấy được.
Chiến lược mà phần mềm gợi ý “không tầm thường nhưng cũng không quá khó” để con người học tập và làm theo. Một người chơi hệ trung cấp cũng có thể khai thác để đánh bại AI, theo Pelrine. Anh cũng dùng phương pháp này để đánh bại một chương trình chơi cờ vây hàng đầu khác là Leela Zero.
Có thể xem chiến thắng này là màn “phục thù” thành công của con người trước AI. 7 năm trước, AI đã đánh bại con người một cách khó tin trong cờ vây, trò chơi chiến lược được xem là phức tạp nhất lịch sử.
Năm 2016, AlphaGo – hệ thống do startup DeepMind của Google phát triển – đã dẫn trước nhà vô địch cờ vây thế giới Lee Se Dol với tỉ số 4-1. Sedol đã tuyên bố nghỉ hưu 3 năm sau đó vì sự phát triển của AI. Anh cho rằng “không ai có thể đánh bại trí tuệ nhân tạo”. Chương trình bại trận dưới tay Pelrine cũng ngang tài ngang sức với AlphaGo.
Khi chơi cờ vây, hai kỳ thủ sẽ cầm quân trắng và đen, bày binh bố trận trên bàn cờ 19×19. Mục tiêu cuối cùng là bao vây lãnh thổ của đối phương nhiều hơn. Số lượt kết hợp của cờ vây nhiều đến nỗi một máy tính cũng không thể phán đoán được hết các nước cờ tương lai.
Pelrine sử dụng chiến thuật xâu chuỗi một “vòng” các quân cờ với nhau để bao vây một trong những nhóm cờ của đối thủ, trong khi phân tán sự tập trung của AI bằng các nước đi ở nhiều góc khác nhau trên bàn cờ. AI đã không nhận thấy sơ hở của mình, ngay cả khi vòng vây gần như hoàn tất. “Nếu là con người, sẽ nhìn thấy dễ dàng”, Pelrine nói.
Theo Stuart Russell, Giáo sư khoa học máy tính Đại học California, việc tìm ra nhược điểm trong các chương trình chơi cờ vây hàng đầu thế giới bộc lộ điểm yếu căn bản trong hệ thống học sâu đứng sau các AI hiện đại nhất ngày nay. Đó là hệ thống chỉ có thể “hiểu được” các tình huống cụ thể mà chúng đã tiếp xúc trong quá khứ và không thể hiểu một cách khái quát theo cách của con người.
“Một lần nữa, nó cho thấy chúng ta đã quá vội vàng khi gán cho máy móc có trí thông minh siêu phàm”, giáo sư chia sẻ.
Các nhà nghiên cứu nhận định, nguyên nhân thất bại của chương trình chơi cờ vây có thể vì Pelrine áp dụng phương pháp hiếm, đồng nghĩa AI chưa được đào tạo đủ để nhận ra lỗ hổng. Theo Gleave, người ta thường tìm ra lỗ hổng trong những hệ thống AI bằng phương pháp “tấn công nghịch đảo”. Tuy nhiên, rất ít hệ thống AI triển khai trên quy mô lớn được kiểm tra.
(Theo FT)
