JOKOPOST | עיתון המאמרים והבלוגים המוביל בישראל

facebook twitter linkedin
  • ראשי » 
  • IT
  •  » האם לאינטליגנציה מלאכותית יכולה להיות אינטואיציה?

האם לאינטליגנציה מלאכותית יכולה להיות אינטואיציה?

אינטליגנציה מלאכותית במשחק השחמט

האם לאינטליגנציה מלאכותית יכולה להיות אינטואיציה? רב אמן דוד ברונשטיין commons.wikimedia.org
ינואר 12
00:13 2018

אינטליגנציה מלאכותית היא בין התחומים הנמצאים היום בחזית הטכנולוגיה של עולם המחשוב. אחד הענפים של אינטליגנציה מלאכותית הוא למידת מכונה (Machine Learning). במאמר זה אתייחס למטלה ספציפית של אינטליגנציה מלאכותית: משחק שחמט. את העקרונות והיכולות המיושמים בתוכנת שחמט אפשר להכליל כבסיס למטלות אחרות של אינטליגנציה מלאכותית.

בשנות ה-50 של המאה הקודמת, כשמחשבים היו תופעה חדשה, התנהל ויכוח אקדמי בשאלה: האם מחשבים מסוגלים לבצע פעולות אינטליגנטיות שבני אדם מסוגלים לבצע? אז הייתה הסכמה שמחשבים אינם מסוגלים להתחרות עם בני אדם במשחק שחמט.

בשנות ה-60 הייתי נער ששיחק בתחרויות שחמט. כשעברתי על משחקים של שחקנים ברמה גבוהה שפורסמו בספרות ובעיתונות השחמטית, נתקלתי במשחק ששיחק רב האמן היהודי דוד ברונשטיין (1924–2006). ברונשטיין זכה פעמיים באליפות ברית המועצות לשחמט ובשנת 1951 התמודד על אליפות העולם בשחמט מול יהודי סובייטי אחר – מיכאל בוטביניק. בוטביניק היה זה שניצח.

במשחק השתמש ברונשטיין בצריח שחור ולקח חייל לבן של יריבו במשבצת א3 (כל משבצת בלוח שחמט מסומנת במספר – המתאר את השורה, ובאות – המתארת את הטור. בתחילת המשחק עומדים הכלים הלבנים בשורה 1 והחיילים הלבנים בשורה 2. הכלים השחורים עומדים בשורה 8 והחיילים השחורים בשורה 7). החייל הלבן היה מוגן על ידי ארבעה כלים לבנים. יריבו היה יכול להכות את הצריח בכל אחד מהם ולקבל יתרון חומרי, כי צריח שווה בערך חמישה חיילים. אבל בכל אחת מהאפשרויות האלה היה מפסיד במשחק. בעזרת האינטואיציה, ברונשטיין מצא מהלך מבריק שלכאורה מנוגד להיגיון. שחקנים ברמה טובה, אבל לא ברמה של הצמרת העולמית, לא היו מסוגלים למצוא מסע כזה.

השחמטאי האמריקני פרנק מרשל (1877–1944), אחד מחמשת המתמודדים על אליפות העולם ב-1907, שיחק משחק ראווה שבו לקחה מלכתו חייל לבן במשבצת ז3. יריבו היה יכול להכות אותה באחד משלושה כלים ולהישאר עם יתרון חומרי גדול (מלכה שווה תשעה חיילים) אבל בכל מקרה היה מקבל מט כעבור מהלכים אחדים. הקהל העשיר השליך על מרשל מטבעות זהב מרוב התלהבות. כמו דוד ברונשטיין, גם פרנק מרשל הפעיל אינטואיציה ששחקנים טובים אבל לא מעולים לא מסוגלים להפעיל, ובחר במסע לא הגיוני לכאורה.

בשנות ה-70 הייתי סטודנט באוניברסיטה העברית בירושלים. מישהו שהכיר אותי כשחמטאי הציע לי לשחק נגד תוכנת מחשב באוניברסיטה. זה הסתיים בניצחון מוחץ שלי. אמרו לי שהתוכנה מסוגלת לחשב שלושה מסעים קדימה. ביצעתי תחבולה, פשוטה למדי, שתיתן למחשב יתרון מלכה אחרי שלושה מסעים. במסע החמישי לקחתי את המלכה שלו ונשארתי עם יתרון של פרש.

בשנות ה-80 וה-90 כבר היו תוכנות מחשב שניצחו שחקני שחמט מהשורה ואפילו שחקנים טובים. היתרונות שלהן היו יכולת חישוב של מספר אפשרויות גדול יותר ויכולת לאחסן ולשלוף ספרים על שלב הפתיחה. למרות יכולת החישוב, העדיפה בהרבה על יכולת חישוב אנושית, מעשית תוכנות מחשב לא היו מסוגלות לבחון את כל האפשרויות בעצי ההחלטה של משחק השחמט בזמן סביר, ולכן הן השתמשו בהיוריסטיקה, כלומר ויתרו על ענפים בעצי החלטה שנראים לכאורה לא סבירים. קרוב לוודאי שבהיעדר אינטואיציה הן לא היו מוצאות את המסעים המבריקים שמצאו דוד ברונשטיין ופרנק מרשל.

בשנת 1997 כבר היה ברור שמחשבים יכולים לנצח בני אדם בשחמט. חברת יבמ פיתחה מחשב ייעודי בשם "כחול עמוק", שכלל תוכנה וחומרה למשחק שחמט. בשנת 1996 התמודד "כחול עמוק" מול גארי קספרוב. קספרוב ניצח בתוצאה 4:2, אבל בשנת 1997 ניצח "כחול עמוק" 3.5:2.5. קספרוב, יליד 1963, היה אז אלוף העולם בשחמט. ללא ספק הוא אחד הבולטים בין אלופי העולם בכל הזמנים. אחרי שהתוכנה ניצחה אותו היה ברור לגמרי שתוכנות מסוגלות לשחק שחמט טוב מבני אנוש.

בימים אלו קרה משהו מהותי בתחום הזה. תוכנת מחשב חדשה בשם Alpha Zero, שפותחה על ידי חברת Google, הפתיעה וניצחה תוכנה בשם Stockfish. Stockfish נחשבת לאחת מתוכנות השחמט החזקות בעולם ואולי אפילו לטובה ביותר. היא מדורגת בין התוכנות המובילות בעולם בתחום זה. היא זכתה פעמיים באליפות העולם הלא רשמית לתוכנות מחשב בשנים 2014 ו-2016 ושלוש פעמים סיימה במקום השני. שתי התוכנות שיחקו זו מול זו מאה משחקי שחמט, כך שאין מדובר בתוצאה מקרית.

התוצאה מפתיעה עוד יותר כשבוחנים את יכולות החישוב של שתי התוכנות. Stockfish בודקת 70 מיליון מצבים בשנייה ואילו Alpha Zero בודקת רק קצת יותר מ-0.1% מזה – כ-80 אלף מצבים בשנייה. בשונה מתוכנות אחרות, Alpha Zero אינה מכילה מידע רב על שחמט. היא כוללת רק את חוקי המשחק ומנגנון של למידת מכונה. בתחילת דרכה היא שיחקה מספר רב מאוד של משחקים נגד עצמה, ובעזרת מנגנון של לימוד מכונה למדה מהשגיאות שלה והשתפרה. היא בעצם התחילה את דרכה כמו תינוק אנושי שאינו יודע דבר ובהדרגה לומד מהניסיון.

אופן הפעולה שלה שונה לחלוטין מאופן הפעולה של תוכנות אחרות. עץ החיפוש של תוכנות אחרות מבוסס על אלגוריתם הנקרא Min-Max, שתכליתו מקסום היתרון הכמותי. עץ החיפוש של Alpha Zero מבוסס על אלגוריתם הנקרא מונטה קרלו, המשמש גם בהימורים. על פי ויקיפדיה, הפלט שלו עשוי להיות שגוי במידה מסוימת, לרוב בהסתברות נמוכה. ההבדל בין האלגוריתם של מונטה קרלו לאלגוריתם של יתר התוכנות הוא שהאלגוריתם הזה כולל רנדומליות. החיסרון הוא שבהשוואה לתוכנות אחרות, Alpha Zero עושה יותר טעויות קשות.

מומחים עולמיים לשחמט מהללים את הישגי התוכנה החדשה. יש ביניהם גם כאלה האומרים ששחקנים ברמה הגבוהה ביותר אינם מחשבים יותר מצבים משחקנים טובים פחות. למעשה, טוענים אותם מומחים, השחקנים המצטיינים מחשבים פחות אפשרויות מאשר שחקנים טובים פחות. האינטואיציה שלהם מאפשרת להם לבחור אפשרויות טובות יותר. זה בדיוק מה שקרה בתחרות בין Alpha Zero, שחישבה הרבה פחות, לבין Stockfish, שחישבה הרבה יותר.

האם באמצעות למידת מכונה גם תוכנות מחשב יכולות לפתח אינטואיציה בשחמט ובתחומים אחרים?

על המחבר / המחברת

אבי רוזנטל

אבי רוזנטל

עורך מדור: ברידג'. מורה וכותב מאמרים בירחון הישראלי לברידג'. יועץ ומאמן לכלכלת המשפחה. מוסמך בפסיכולוגיה ובוגר בסטטיסטיקה ובפסיכולוגיה. בעבר: יועץ, מרצה ומנהל במערכות מידע (IT).

5 תגובות

  1. בנצי
    בנצי ינואר 12 2018, 20:37
    בינה מלאכותית ואינטואיציה

    זה דבר והיפוכו

    השב לתגובה
  2. Edith Ohri
    Edith Ohri ינואר 13 2018, 22:14
    מדע הנתונים ולא אינטואיציה

    אבי שלום. כאשר תכנה לומדת, היא מיצרת לעצמה חוקי התנהגות לוגיים, שניתנים לניסוח מתמטי, ובעיני – חוקים זה לא אינטואיציה. אינטואיציה היא ההיפך מחוקים, מדע, לוגיקה וכו', היא חמקנית, היא הבנה בלי הסבר 🙂
    אחד הסימנים לכך שהתבונה המיוחדת של התכנות החדשות שתיארת מבוססת על חוקים לוגיים היא עצם היכולת של התכנה ליצר אותם באופן שיטתי וללמד אותם, ויותר מזה – היכולת של המתכנת לקבוע את צעדי הלימוד והפקת חוקים שיטתיים כאלה, שניתן ללמד אותם. לכתוב את החוקים של יצור חוקים זה מדע הנתונים בכבודו ובעצמו. נראה לי שהבינה המלאכותית מספיק מעוררת התפעלות גם בלי תוספת האינטואיציה. חבל שלקח עשרות שנים להגיע לתכנת שח יעילה מבוססת חוקים ולא מבוססת חישובים. היום אפשר לעשות דברים כאלה בצורה מסודרת.
    אדית
    The New Data Science

    השב לתגובה
  3. אבי רוזנטל
    אבי רוזנטל Author ינואר 13 2018, 22:35
    חוקים אינם ההבדל

    אדית, שלום
    גם תוכנות שחמט שפותחו בעבר התבססו על חווקים. אפילו התוכנה המתוחכמת פחות נגדה שיחקתי בשנות ה-70 התבססה על חוקים. ההבדל הוא ביכולת ללמוד, כלומר: Machine Learning.

    השב לתגובה
    • אדית
      אדית ינואר 14 2018, 01:57
      חוקים של AI

      ההרגשה שלי היא שמה שפעם נקרא חוקים, זה לא מה שהיום. פעם זה היה שרשרת מרקוב (הורדתי את האבק משיעור נשכח לפני הרבה שנין :)) היום מכניסים תנאים מרובי משתנים ומהלכים מורכבים. הבנתי ממה שכתבת, שפעם גם כיסו את כל האפשרויות, והיום מתמקדים במהלכין שקרו בפועל. זה לא אותו AI. אגב, לגבי יעילות לימוד מכונה, למרות ההתקדמות, יש לי ספק, כי הוא מגביל את המחשב לידע האנושי. לדעתי ניתן לעשות יותר. המבחן הוא בזמו שדרוש להקים אפליקציה בתחום חדש. זה צריך לקחת חודשים, אם זה לוקח שנה מתחילות בעיות שליטה ומעל 3 שנים זה מת.

      השב לתגובה
  4. מאיר רוזן
    מאיר רוזן ינואר 16 2018, 10:50
    ובואו נזכור שבשחמט יש פחות אשרויות

    מאשר החיים שהם הרבה יותר מורכהים

    השב לתגובה

כתוב תגובה

הוסף תגובה:

שדות חובה מסומנים *

* אני מתחייב לפעול על פי תנאי השימוש באתר


התגובות יפורסמו לפי שיקול דעת העורך

כתבות נוספות

פוסטים אחרונים בIT

יתר המאמרים במדור
Do NOT follow this link or you will be banned from the site!