Nedavni napredak u umjetnoj inteligenciji (AI), kao što je razvoj generativne AI s pojavom ChatGPT-a u novembru 2022. godine, pokrenuo je mnoga pitanja, nade i strahove. Tokom proljeća 2023., američki Kongres je razmatrao OpenAI, kompaniju koja je razvila ChatGPT, a Europska unija je upravo usvojila svoj prvi zakonodavni tekst na temu AI.

U parlamentima i na društvenim mrežama, brzi napredak umjetne inteligencije oživljava rasprave. Kakve utjecaje možemo očekivati ​​na naše društvo u budućnosti?

Da bismo na ovo pitanje pokušali odgovoriti na nepristrasan način, predlažemo da pogledamo šta se dogodilo u sektoru koji je već doživio dolazak i pobjedu AI nad ljudskim sposobnostima: šahu. Mašina je zapravo na višem nivou od ljudskog već više od četvrt stoljeća.

Zašto je šah indikator?

Od početaka računarstva, kvarovi su se koristili kao pokazatelj napretka softvera i hardvera. To je zanimljiva igra na više nivoa za proučavanje uticaja AI na društvo:

To je intelektualna aktivnost koja zahtijeva različite vještine: prostornu vizualizaciju, pamćenje, mentalno računanje, kreativnost, sposobnost prilagođavanja, itd., vještine u kojima se AI takmiči s ljudskim umom.

Igra se vjekovima nije promjenila. Pravila su dobro uspostavljena i to pruža stabilnu osnovu za proučavanje razvoja igrača.

Moguće je objektivno izmjeriti snagu mašina i uporediti ovaj nivo sa ljudskim na Elo rang listi.

Područje proučavanja je usko: jasno je da je šah samo mali aspekt života, ali upravo je to poenta. Ova uskost teme omogućava bolje ciljanje utjecaja AI na svakodnevni život.

AI je nadmašio najbolje ljudske igrače više od 25 godina. Stoga je moguće vidjeti kakvi su konkretni utjecaji imali na igru ​​šaha i život njegove zajednice, koja se može posmatrati kao mikrokosmos društva. Takođe možemo proučavati ove utjecaje s obzirom na napredovanje AI tokom vremena.

Hajde da istražimo šta se dogodilo u svijetu šaha otkako je Gary Kasparov, tada aktuelni svjetski šampion, izgubio partiju od Deep Blue-a 1996. godine, a zatim je revanš odigran 1997. godine. Pregledat ćemo nekoliko tema koje se ponavljaju u raspravi o rizicima umjetne inteligencije i vidjeti kako su ove spekulacije prošle u određenom području šaha.

Hoće li performanse umjetne inteligencije nastaviti rasti sve brže?

Postoje dvije glavne škole programiranja šahovskog softvera: dugo vremena je radila samo gruba sila. U suštini se radilo o tome da se što brže izračuna da ima dublje stablo poteza, odnosno sposobno da predvidi igru ​​dalje u budućnost.

Iz početne pozicije, kompjuter izračunava skup mogućnosti, na određenoj dubini, odnosno broj budućih poteza u igri. Chris Butner, CC BY-SA

Danas je brutalna sila u konkurenciji sa AI tehnikama iz neuronskih mreža. U 2018. godini, Googleova podružnica DeepMind proizvela je AlphaZero, umjetnu neuronsku mrežu za duboko učenje AI, koja je učila sama igrajući šah protiv sebe. Među najmoćnijim softverom današnjice, značajno je da LC0, koji je AI neuronska mreža, i Stockfish, koji je u suštini softver za izračunavanje grube sile, imaju slične rezultate. Na najnovijoj rang listi Švedske kompjuterske šahovske asocijacije (SSDF), dijeli ih samo 4 Elo boda: 3.582 za LC0 u poređenju sa 3.586 za Stockfish. Ova dva potpuno različita načina implementacije šahovske mašine praktično se ne razlikuju u smislu snage.

Što se tiče Elo bodova, napredovanje mašina je bilo linearno. Sljedeći grafikon daje nivo najboljeg softvera svake godine prema SSDF rangiranju koji je počeo od sredine 1980-ih. Trenutni najbolji softver, LC0, je na 3586, što proširuje cifru kako bi se očekivalo.

Ova linearna progresija je u stvari odraz prilično sporog napredovanja softvera. Zaista, napredak u računarskoj snazi ​​je eksponencijalan. To je čuveni Murov zakon koji kaže da se računarska snaga računara udvostručuje svakih osamnaest mjeseci.

Međutim, Ken Thompson, američki informatičar koji je 1980-ih radio na Belleu, u to vrijeme najboljem šahovskom programu, eksperimentalno je uočio da eksponencijalno povećanje računarske snage dovodi do linearnog povećanja snage softvera, kao što je to do sada prijećeno posljednjih decenija. Zaista, dodavanje dodatnog dijela računske dubine uključuje izračunavanje mnogo više novih pozicija. Tako vidimo da je stablo mogućih poteza sve šire i šire u svakoj fazi.

Napredak u AI kao takvoj stoga izgleda slab: čak i da ne napreduje, i dalje bismo primijetili povećanje snage softvera jednostavno zbog poboljšanja računske snage mašina. Stoga ne možemo pripisati napretku AI sve zasluge za stalno poboljšanje kompjutera u šahu.

Prijem od strane šahovske zajednice

Dolaskom moćnih mašina u svijet šaha, zajednica je nužno evoluirala. Ova tačka je manje naučna, ali je možda i najvažnija. Pogledajmo kakav je to razvoj događaja.

„Zašto bi ljudi nastavili da igraju šah? » Ovo pitanje se zaista postavilo neposredno nakon poraza Kasparova, kada je budućnost amaterskog i profesionalnog šaha izgledala mračno. Ispostavilo se da ljudi više vole da igraju protiv drugih ljudi i da su uvijek zainteresovani za spektakl jakih velemajstora koji igraju jedni protiv drugih, čak i ako mašine mogu da otkriju njihove greške u realnom vremenu. Prestiž vrhunskih šahista nije narušen time što su ih mašine mogle pobijediti.

Stil igre je uticao na mnogo nivoa. U suštini, igrači su shvatili da postoji mnogo više mogućih pristupa igri nego što se mislilo. Bio je to akademizam, rigidna pravila, koji su bili pogođeni. Još uvijek moramo uspjeti u analizi izbora koje su napravile mašine. AI su također vrlo dobri u uočavanju taktičkih grešaka, odnosno grešaka u proračunu u kratkim sekvencama. Online, moguće je analizirati igre gotovo trenutno. Pomalo je kao da imate privatnog učitelja na dohvat ruke. To je sigurno doprinijelo povećanju opšteg nivoa ljudskih igrača i demokratizaciji igre u posljednjih nekoliko godina. U ovom trenutku, AI ne može pružiti dobre strateške savjete, odnosno dugoročno razmatranje u igri. Ovo se može promijeniti s modelima jezika, kao što je ChatGPT.

AI je također uveo mogućnost varanja. Bilo je mnogo skandala na ovu temu i moramo priznati da do danas ne postoji „dobro rješenje“ za ovaj problem, što je odjekom pitanja nastavnika koji više ne znaju ko, iz ChatGPT-a ili studenti, vraćaju domaće zadatke.

Privremeni zaključci

Čini se da ovaj brzi pregled pokazuje da trenutno većina strahova izraženih u vezi s umjetnom inteligencijom nije eksperimentalno opravdana. Igra šaha je zanimljiv historijski presedan za proučavanje utjecaja ovih novih tehnologija kada njihove sposobnosti počnu da prevazilaze ljudske. Naravno, ovaj primjer je vrlo ograničen i nije ga moguće bez predostrožnosti generalizirati na cijelo društvo.

Konkretno, AI modeli koji igraju šah nisu generativni AI, poput ChatGPT-a, o kojima se u posljednje vrijeme najviše govori. Ipak, neuspjesi su konkretan primjer koji može biti koristan za stavljanje u perspektivu rizika povezanih s umjetnom inteligencijom i značajnog utjecaja koji obećava da će imati na društvo.