Considerazioni a quasi 30 anni dalla sconfitta di Kasparov
Le macchine possono avere capacità di pensiero? I progressi nell’ambito dell’intelligenza artificiale stanno rendendo sempre più rilevante questo interrogativo.
Esattamente ventisette anni fa si verificò un evento che segnò una pietra miliare nell’ambito dell’intelligenza artificiale.
Nel mese di maggio del 1997, per la prima volta un computer riuscì a sconfiggere il campione mondiale di scacchi in carica in un match disputato su più partite.
Nel 2016, un altro muro è stato demolito: ” un programma ha battuto uno dei più potenti giocatori di go al mondo. “
Questo avvenimento ha forse ricevuto meno attenzione mediatica rispetto alla sconfitta di Kasparov, ma ha suscitato un grande stupore tra gli esperti di intelligenza artificiale.
Perchè ci sono voluti 20 anni tra la conquista di un computer nel gioco degli scacchi e quella nel gioco del go? Le macchine supereranno l’uomo in ogni attività, anche le più complesse? È lecito affermare che le macchine siano in grado di pensare?
1997: Kasparov sfida Deep Blue
I due protagonisti della partita del 1997 sono Garry Kasparov, allora riconosciuto come il campione mondiale di scacchi, e Deep Blue, un supercomputer costruito da IBM con un design sia hardware che software. Il match è stato disputato in 6 partite e, seguendo le tradizioni dei tornei di scacchi, ogni partita assegna 1 punto al vincitore o 1/2 punto a entrambi i giocatori in caso di parità.
Nell’anno precedente, si era disputata una partita simile in cui, nonostante la sconfitta di Kasparov in una partita, l’uomo era riuscito a vincere con il risultato finale di 4-2.
Nella successiva occasione, il computer riuscì a prevalere, ottenendo due vittorie, pareggiando in 3 occasioni e subendo una sconfitta (nella prima partita), il che portò ad un punteggio finale di 3.5-2.5 a favore di Deep Blue.
Dopo essere stato sconfitto nell’ultima partita del match,
Garry Kasparov lascia la scacchiera.
“Come” Deep Blue “pensava”
Come poteva Deep Blue selezionare le proprie strategie?
Il computer utilizzava un algoritmo che considerava la posizione sulla scacchiera come input e restituiva un valore che misurava il vantaggio o lo svantaggio rispetto all’avversario.
Questa caratteristica è stata sviluppata dagli ingegneri di IBM in collaborazione con giocatori professionisti di scacchi e considera sia i benefici materiali (derivanti dal guadagno di uno o più pezzi) sia i benefici posizionali (derivanti dal posizionamento di un pezzo in una casella strategica).
Considerato questo algoritmo, Deep Blue utilizzava un metodo di tipo forza bruta. Il supercomputer eseguiva il calcolo di questa funzione su tutte le successive posizioni fino a un determinato livello di profondità e selezionava, di conseguenza, la mossa che garantiva il miglior risultato.
La capacità di elaborazione di Deep Blue
Deep Blue aveva la capacità di esaminare 200 milioni di posizioni ogni secondo, il che gli consentiva di esaminare una posizione fino a una profondità di 6/8 mosse successive se c’erano molte pedine sulla scacchiera, o addirittura fino a 20 o più mosse successive se c’erano poche pedine in gioco.
Da quel momento in poi, i programmi di scacchi hanno acquisito una maggiore intelligenza. Piuttosto che esaminare tutte le possibili mosse, si concentrano solo sulle varianti più promettenti. Un po’ come fanno gli esseri umani, che, per prendere una decisione sulla mossa da fare, valutano un numero molto inferiore di posizioni, ma hanno l’esperienza necessaria per scegliere le sequenze più significative.
Nel 2006, il software Deep Fritz ha trionfato contro il campione del mondo Vladimir Kramnik, utilizzando un computer tradizionale che gli consentiva di analizzare “solamente” 8 milioni di posizioni al secondo.
Al momento, nessun individuo umano è in grado di sconfiggere i più potenti programmi in una partita di scacchi.
Il gioco del go è un’antica forma di gioco da tavolo che ha origini nella Cina antica. È un gioco di strategia in cui due giocatori si sfidano a turno posizionando delle pietre su una griglia vuota di 19×19 linee. Lo scopo del gioco è quello di controllare più territorio rispetto all’avversario, muovendosi in modo strategico e cercando di catturare le pietre nemiche. Il go è anche conosciuto per la sua profonda complessità e la sua capacità di stimolare la mente dei giocatori. Oggi è giocato in tutto il mondo ed è considerato uno dei giochi più popolari della storia.
Il go è un gioco da tavolo con regole più semplici rispetto agli scacchi. Si gioca posizionando di turno delle pedine (chiamate pietre) su una scacchiera di dimensioni 19×19. Se un giocatore riesce a circondare tutte le caselle circostanti a un gruppo di pedine avversarie, tale gruppo viene catturato e rimosso dalla scacchiera.
Il vincitore è determinato dalla somma dei punti ottenuti tramite l’eliminazione delle pietre e il numero di caselle occupate dalle proprie pedine.
Malgrado le regole semplici, il gioco risulta essere molto complesso a causa di diversi motivi:
- La scacchiera più grande del gioco del go implica che il numero di possibili mosse è molto maggiore rispetto agli scacchi. Di conseguenza, l’albero delle varianti di gioco rende impossibile l’utilizzo di una strategia di ricerca di tipo brute force.
- Le prime mosse nelle partite di go sono molto più diverse rispetto a quelle degli scacchi. Per questo motivo, non è possibile creare un database di aperture che possa guidare il programma, come invece avviene per gli scacchi.
- Le mosse nel go sono spesso influenzate da principi astratti di equilibrio tra le varie parti della scacchiera. È estremamente difficile tradurre questi principi in un calcolo che determini la validità di una mossa.
La realizzazione di un software in grado di confrontarsi con i migliori giocatori di go è stata vista come un’ardua impresa nell’ambito dell’intelligenza artificiale a causa di questi motivi.
Lee Sedol contro Alphago
AlphaGo è stato creato da Google Deep Mind e, a differenza di Deep Blue, è stato sviluppato utilizzando il metodo del Machine Learning. Questo approccio consiste nel far "apprendere" al programma come prendere decisioni basandosi su esempi forniti, invece di fornire istruzioni esplicite.
In modo più specifico, AlphaGo è costituito da due reti neurali che sono state addestrate utilizzando numerosi esempi di partite di giocatori umani di alto livello, per un totale di 60 milioni di mosse.
Una delle due reti neurali ha il compito di predire le mosse future più promettenti (rete di policy), mentre l'altra attribuisce un valore a una posizione che rappresenta la probabilità di vittoria di uno dei due giocatori (rete di valore).
Dopo il primo periodo di apprendimento, in cui ha giocato contro giocatori umani, AlphaGo è stato ulteriormente addestrato attraverso partite contro diverse versioni di se stesso.
Il responso del confronto con Lee Sedol, uno dei migliori giocatori di go al mondo, è stato piuttosto eloquente: su un totale di 5 partite, AphaGo ne ha conquistate 4 e ne ha persa una sola.
In questi giorni si è svolta una nuova partita, conosciuta come quella tra AlphaGo e Ke Jie, il quale è considerato il miglior giocatore di go al mondo. AlphaGo ha ancora una volta trionfato con un risultato netto di 3-0.
Dato il modo in cui si è conclusa questa sfida, dobbiamo iniziare a chiederci…
Le macchine stanno iniziando a sviluppare capacità di pensiero?
Dai risultati ottenuti, non vi è alcun dubbio che i programmi abbiano una sorta di capacità di pensare.
Anche se in modo differente dagli umani, gli aerei volano come gli uccelli, quindi possiamo dire che volano. Dovremmo quindi anche dire che i computer pensano?
In questo momento, le macchine non hanno la capacità di eseguire attività artistiche come la composizione di musica o la creazione di testi coerenti. Tuttavia, è solo una questione di raggiungere livelli di complessità più elevati che verranno inevitabilmente raggiunti. Sono abbastanza sicuro che tra qualche anno potremo ascoltare la prima sinfonia completamente composta da un programma.
Al momento, ci dobbiamo accontentare della prima canzone pop composta da un computer che imita lo stile dei Beatles. È importante notare che il programma ha creato solo la melodia, mentre il testo e la registrazione della canzone sono stati realizzati da esseri umani.
Il concetto di "novità" nel campo del pensiero
Ci sono opinioni che affermano come le macchine non siano in grado di produrre qualcosa di veramente nuovo, poiché qualsiasi loro azione sarebbe solo un'imitazione delle attività umane o di ciò che è stato loro insegnato.
Ho alcune riflessioni da opporre a questo discorso.
Prima considerazione. Nella situazione di AlphaGo, il software è inizialmente partito imitando le mosse dei giocatori professionisti, ma in seguito si è perfezionato ulteriormente giocando contro se stesso. Questa azione può essere paragonata a uno studio, con l'obiettivo di trovare strategie più efficaci rispetto a quelle umane.
In una certa misura, il suo modo di giocare è innovativo e, secondo i giocatori professionisti, AlphaGo occasionalmente esegue mosse considerate estremamente inusuali.
La diciannovesima mossa di AlphaGo durante la seconda partita contro Lee Sedol è stata considerata molto innovativa dai giocatori professionisti (la pedina nera con la croce bianca).
Seconda riflessione. Anche la creatività degli esseri umani non è generata dal nulla. Nel modo di essere di una persona creativa si possono riscontrare influenze di altri artisti, elementi legati al luogo in cui è cresciuta, a ciò che ha visto, ascoltato e letto nella sua vita.
L'artista, in fondo, trasforma le proprie esperienze personali in immagini, suoni o parole.
Nulla impedisce di immaginare un processo in cui una rete neurale altamente complessa possa iniziare imitando le opere di uno o più artisti e poi sviluppare un proprio stile personale, magari introducendo elementi casuali durante l'evoluzione o influenzando la rete neurale con esperienze personali connesse a immagini, melodie o testi da cui trarre ispirazione.
Secondo me, la situazione è piuttosto chiara. Le macchine saranno in grado di svolgere qualsiasi attività umana allo stesso livello o addirittura meglio di noi. Questa tendenza diventerà sempre più evidente nei prossimi anni.
Come avrete sicuramente capito, non vedo alcun ragione per negare che i computer siano capaci di pensare. Qual è la vostra opinione?
Attualmente sono principalmente interessato all'opinione degli esseri umani, ma se qualche macchina vuole esprimersi, è ben accetta!
Il supercomputing riparte dagli scacchi
Secondo un professore scozzese, nella mente degli scacchisti si cela la chiave per la costruzione di computer ancora più potenti e capaci degli attuali. Si tratta di macchine che non solo eseguono compiti, ma che sono in grado di apprendere e migliorare nel tempo. Questo professore, Peter Vas, spera che il leggendario Garry Kasparov, ex campione del mondo di scacchi, si unisca al suo ambizioso progetto.
Edimburgo – Gli ingegneri che lavoreranno alla creazione di questi computer avanzati non sono solo esperti di tecnologia, ma anche scacchisti di altissimo livello. Questi individui possiedono una profonda conoscenza di matematica e informatica, competenze essenziali per costruire macchine intelligenti e potenti, capaci di apprendere in modo autonomo e di adattarsi a nuove situazioni.
Peter Vas, professore di intelligenza artificiale all'Università di Aberdeen, in Scozia, ha affermato con convinzione: "I nostri computer – avverte – saranno intelligenti come Einstein". Questa affermazione non è solo una promessa, ma un obiettivo concreto che il professore intende raggiungere attraverso un approccio innovativo e multidisciplinare.
Secondo Vas, la chiave per sviluppare macchine più capaci di apprendere rispetto a quelle attuali risiede nel gioco degli scacchi. La sua idea è quella di raccogliere attorno al suo progetto almeno 40 studenti talentuosi, in grado di superare un rigoroso corso triennale. Questi studenti saranno coinvolti in progetti che mirano a costruire computer così potenti da rivoluzionare il campo dell'intelligenza artificiale.
Per Vas, il legame tra scacchi e computing è così forte che richiede ai candidati di sottoporsi a un "esame da Grande Maestro". Questo non significa necessariamente che i candidati debbano battere un Grande Maestro, la massima categoria di eccellenza nel gioco degli scacchi, ma devono dimostrare le loro potenzialità e capacità strategiche. La selezione rigorosa è fondamentale per garantire che solo i migliori talenti possano contribuire a questo progetto innovativo.
Il professor Vas è così appassionato del suo progetto che spera di coinvolgere
Garry Kasparov come docente nel suo corso.
Kasparov, noto per la sua straordinaria carriera nel mondo degli scacchi,
ha affrontato il supercomputer Deep Blue di IBM in una storica sfida.
Due anni fa, Kasparov ha perso contro Deep Blue, ma l'anno precedente era riuscito a vincere.
Vas crede che anche Kasparov possa essere interessato a sfidare le sue macchine, contribuendo così a un dialogo fruttuoso tra intelligenza umana e artificiale.
Secondo Vas, i computer che svilupperà non solo emuleranno l'intelligenza umana, ma continueranno a imparare e a migliorare nel tempo. Questo aspetto è cruciale, poiché l'apprendimento continuo è una delle caratteristiche distintive dell'intelligenza.
Tuttavia, il professore rassicura che questo non rappresenta un pericolo per gli esseri umani. "Un essere intelligente – ha detto – si fermerà sempre prima che questo porti alla perdita del controllo. Non è possibile che accada alcunché di catastrofico".
La visione di Vas è quella di creare un futuro in cui l'intelligenza artificiale e l'intelligenza umana possano coesistere e collaborare. I computer che svilupperà non saranno solo strumenti, ma partner intelligenti in grado di affrontare sfide complesse e di contribuire a risolvere problemi globali. Questo approccio potrebbe portare a innovazioni significative in vari settori, dall'educazione alla medicina, dalla finanza all'arte.
Inoltre, il professor Vas sottolinea l'importanza di un approccio etico nello sviluppo dell'intelligenza artificiale. È fondamentale che i futuri ingegneri e scienziati comprendano le implicazioni delle loro creazioni e lavorino per garantire che la tecnologia sia utilizzata per il bene comune. La responsabilità sociale deve essere al centro di ogni progetto, e i futuri professionisti devono essere preparati a prendere decisioni informate e consapevoli.
La sfida di costruire computer intelligenti come quelli descritti da Vas non è solo una questione tecnica, ma anche una questione di filosofia e etica. Come possiamo garantire che queste macchine siano utilizzate in modo responsabile? Quali misure possiamo adottare per prevenire abusi e malintesi? Queste sono domande cruciali che devono essere affrontate mentre ci avviciniamo a un futuro in cui l'intelligenza artificiale gioca un ruolo sempre più centrale nella nostra vita quotidiana.
Conclusioni
In conclusione, il progetto di Peter Vas rappresenta un'opportunità unica per esplorare il potenziale degli scacchi come strumento per sviluppare computer intelligenti. La combinazione di abilità scacchistiche e competenze tecniche potrebbe portare a risultati straordinari. Con l'aiuto di studenti talentuosi e la possibile partecipazione di Garry Kasparov, il professor Vas è determinato a dimostrare che il futuro dell'intelligenza artificiale è luminoso e pieno di possibilità.
La strada è lunga, ma con passione e dedizione, il sogno di creare computer capaci di apprendere e collaborare con gli esseri umani potrebbe diventare realtà.
