pegasus3390
Well-Known Member
Bài viết là cuộc phỏng vấn với người đã tạo ra cỗ máy đầu tiên chiến thắng con người trong môn cờ vua. Chúng ta sẽ hiểu được làm cách nào người ta có thể tạo ra cỗ máy thắng được con người cũng như những cuộc đấu như vậy không có ý nghĩa thực tế trong việc giải quyết các vấn đề của con người.
Dự án DeepMind đã gây chấn động Hàn Quốc và cả thế giới tuần rồi với việc chương trình AlphaGo đã đánh bại nhà vô địch môn cờ vây Le Se-dol 3 ván liền và giành chiến thắng chung cuộc. Hai thập kỷ trước đây, IBM đã tiên phong trong lĩnh vực này khi chiếc máy tính Deep Blue của đánh bại kiện tướng cờ vua Garry Kasparov. Murray Campbell là một trong những thành viên chủ chốt trong nhóm phát triển cỗ máy Deep Blue và hiện nay vẫn còn làm việc cho IBM đồng thời là quản lý cấp cao của công ty Cognitive Computing, chịu trách nhiệm quản lý dự án trí tuệ nhân tạo Watson.
Chúng ta sẽ có một cuộc trò chuyện với ông Campbell để biết thêm về việc làm cách nào chiếc máy tính Deep Blue có thể đánh bại đối thủ cũng như sự khác nhau của chiến thắng trước đây và DeepMind lần này
Trong chiến thắng vang đội của Deep Blue 20 năm trước, làm sao nhóm của ông có thể giành thắng lợi trong việc dạy cỗ máy chơi cờ và chiến thắng Kasparov?
Chúng tôi thực sự đã làm việc với phần mềm chơi cờ vua từ khi chúng tôi là sinh viên trường Carnegie Mellon University và IBM đã thuê 3 người chúng tôi để tạo ra chiếc máy chơi cờ thế hệ mới với cái tên là Deep Blue. Theo những gì chúng tôi biết được thì việc thử nghiệm các nước đi 1 cách “trâu bò” không thể nào đánh bại lại được một nhà vô địch cờ vua nhưng song song đó việc có một cỗ máy tính toán siêu mạnh cũng hỗ trợ rất nhiều, do đó chúng tôi có hai yếu tố cân nhắc đó là sức mạnh của phần mềm và tốc độ tính toán của nó. Từ đó chúng tôi kết hợp các thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) trong việc tìm kiếm và đánh giá, kết hợp với một chiếc siêu máy tính thời bấy giờ để tạo ra một cỗ máy chơi cờ đẳng cấp thế giới. Thực ra chúng tôi đã thất bại năm 1996 nhưng khi trở lại vào năm sau đó với nhiều cải tiến trong hệ thống và đã giành chiến thắng năm 1997.
Điều gì khiến ông nghĩ quan trọng trong việc đánh cờ và việc đó có giúp ông tạo quy luật chơi cờ hay không hay nó có đi theo cách chơi của ông hay không?
Tôi nghĩ vấn đề là phải có kiến thức về chơi cờ. Nhưng việc trở thành người chơi giỏi không quá quan trọng trong việc phát triển cỗ máy lúc ban đầu, và tất nhiên là không ai trong chúng tôi chơi giỏi cả, tuy nhiên ở giai đoạn cuối thì có rất nhiều chi tiết về nguyên tắc chơi của những kiện tượng mà rất cần thiết do đó việc có một kiện tướng, ông Joel Benjamin, đã cải tiến hệ thống rất nhiều.
Định hướng của các ông là tạo ra cỗ máy có phong cách chơi giống người hay là đơn thuần chỉ để chiến thắng?
Tôi nghĩ rằng chúng tôi không cố bắt chước phong cách chơi của ai cả. Phong cách chơi của mỗi người tuy rất tốt nhưng rất khó để nắm bắt hoàn toàn. Nhưng có một nhiên cứu tâm lý học nhiều thập kỷ trước đã nói rằng những người chơi tốt hoặc các kiện tướng sẽ chỉ nhìn vào một số lượng nhỏ các nước đi và vị trí mà họ sẽ đi. Đôi khi họ suy nghĩ rất sâu xa nhưng đôi khi thì không như vậy, nhưng mỗi nước đi của họ đều tính toán rất phức tạp và tìm kiếm mục tiêu cho những quyết định được đưa ra. Do đó rất khó để bắt chước theo phong cách chơi của một người nào đó.
Những ngày đầu phát triển chúng tôi cố tạo ra một cỗ máy chơi giống người và thực tế là chúng lại dễ dàng bị đánh bại bởi một cỗ máy khác “máy móc” hơn, bởi những chiếc máy này chỉ có thể tìm kiếm tất cả các vị trí có thể có với mức độ đánh giá không cao. Nhưng khi đưa khả năng thấu hiểu mỗi bước đi vào thì khả năng chơi cờ của cỗ máy đã tiến bộ vượt trội, và do đó chúng tôi hiểu rằng bản thân cỗ máy không thôi vẫn chưa đủ mà phải đưa thêm một số khía cạnh của người chơi (có lẽ là các khuôn mẫu xử lý nước đi). Bởi vì con người rất giỏi trong việc định hướng nước đi và chúng tôi cần phải làm cho hệ thống của mình cũng có khả năng như vậy, và đây là một trong những yếu tố khiến cỗ máy Deep Blue thành công.
Vào năm 1997, có phải hầu hết những người xem trận đấu của Kasparov và thấy rằng cách chơi của Deep Blue rất kì lạ?
Vâng, người ta vẫn còn cảm thấy như vậy cho đến giờ, bạn sẽ thấy những ngước đi không ngờ và hoặc chẳng hề mang tính trực giác và họ gọi đó là “nước đi máy móc”. Đó là bởi vì người ta bị khép kín bởi những nước đi sẵn có trong đầu họ và và áp vào ván đấu ngay cả khi họ là những người chơi rất giỏi. Đó là lý do cỗ máy có thể thắng người chơi (thậm chí trong nhiều tình huống chúng đi không hợp lý) bởi gì chúng có thể đi thấy những nước đi mà con người không có xu hướng nhìn tới, bởi vì chúng không “bình thường".
Theo ông cờ vây và cờ vua khác nhau thế nào dưới góc độ khoa học máy tính?
Tôi không chơi cờ vây, tôi chỉ chơi có vài game thôi, nhưng tôi có biết khá nhiều về nó. Cả hai trò chơi này đều có số lượng nước đi có thể có rất lớn khoảng 10^120 với cờ vua và 10^170 với cờ vây, chúng đều là những trò chơi lớn và rất phức tạp. Nhưng đặc điểm của cờ vây không giống nhau, và rất khó để đánh giá nước đi của cờ vây đơn giản chỉ nhìn vào kỳ phổ. Một người chơi cờ vua tầm trung có thể ngồi vài giờ và đánh giá khá tốt về nước đi trong cờ vua, tất nhiên là không có cửa với kiện tướng, nhưng vẫn đạt ở mức một trận đấu chất lượng cao.
Nhưng cờ vây lại khác, chúng thay đổi liên tục, tạo ra các kết cấu và tương tác một cách phức tạp. Cờ vua là một môn mà các thành phần di chuyển vòng quanh bàn cờ. Không có một cấu trúc chiến lược trong cờ vây và người chơi phải có khả năng dự đoán rất tốt về việc ai sẽ thắng bằng cách đếm quân để xem ai giành được nhiều đất hơn. Chỉ để cho dễ mườn tượng thôi và thực tế thì còn phức tạp hơn. Trong cờ vây, không có gì là đúng hoàn toàn cả, Bạn không thể đơn giản chỉ là đếm các quân cờ và rất khó để đánh giá, do đó theo tôi nghĩ thì một trong những lợi thế của DeepMind là có thể có nhiều lợi thế về việc đánh giá thông qua cách tiếp cận machine learning (nói một cách cực kỳ đơn giản để cho dễ hiểu là nó được nạp 1 lượng lớn thông tin và khuôn mẫu để có thể so sánh và đánh giá tốt hơn về tình huống trên bàn cờ).
Ông nghĩ sao về phần mềm AlphaGo, họ có sử dụng kỹ thuật đó không và cách thức đó có thể áp dụng với máy tính Deep Blue không?
Đây là một câu hỏi rất rất hay, cá nhân tôi cũng đã từng nói chuyện với những người bên dự án DeepMind. Đầu tiên tôi nghĩ công việc của họ cực kỳ ấn tượng; họ hiểu rất rõ về nó và nếu họ có thể cho thấy là cơ chế chung của nó có thể áp dụng cho nhiều game khác ngoài cờ vây thì tôi sẽ còn ấn tượng hơn nữa.
Còn câu hỏi cách tiếp cận này có thể sử dụng tốt ở môn cờ vua không, tôi đoán là họ sẽ tạo ra một cỗ máy có thể đánh bại tất cả các kiện tướng trên thế giới, nhưng tôi không nghĩ đó là cách hiệu quả nhất. Tôi nghĩ là những phần mềm chơi cờ vua hiện này đã rất mạnh và vượt trên con người nhiều và tôi không nghĩ phần mềm chơi cờ vua theo phương thức của DeepMind có thể đánh bại các phần mềm hiện nay. Và tại sao tôi lại nói vậy bởi vì trong cờ vua là một môn nghiên về việc tìm kiếm nên việc tìm kiếm sẽ quan trọng hơn cờ vây. Việc deep search (đào sâu dữ liệu) cũng có một phần trong cờ vây nhưng trò này thiên về trực giác và đánh giá cũng như xem phản ứng của đối thủ. (Có lẽ ý tác giả là cờ vua đòi hỏi việc tìm kiếm định hướng cho các nước đi tiếp theo trong khi cờ vây sẽ đánh giá các khuôn mẫu cờ từ đó đánh giá khả năng chiếm đất. Nói cho đơn giản nhất có thể là một thằng cần chiều sâu một thằng cần chiều rộng. Cá nhân mình nghĩ hôm này đừng đấu với người nữa, cho DeepMind tạo ra BetaChess chẳng hạn rồi đấu với Deep Blue, vụ này chắc còn vui hơn).
Tuy vậy vẫn không có cách nào thay thế được việc tìm kiếm và trong phần mềm chơi cờ tốt nhất là Komodo mà tôi biết có khả năng tìm kiếm cực kì hiệu quả cả về số lượng bước đi lẫn độ sâu của nước đi. Tôi nghĩ rất khó để có một cơ chế chung khi mà phần mềm dành cho cờ vây được áp dụng cho cờ vua, tôi không nghĩ nó được thiết kế tốt cho việc tìm kiếm và nó cần điều gì đó đột phát hơn
Khả năng xử lý có quan trọng với trò này không?
Khả năng xử lý ít quan trọng với cờ vua. Tất nhiên là khi bạn đưa khả năng xử lý nhanh hơn thì kết quả cũng sẽ tốt hơn, nhưng ngay cả chiếc điện thoại của bạn cũng có thể đánh bại bất kỳ ai trên thế giới thì chắc bạn cũng hiểu. Các thuật toán của trò này đã được tối ưu rất nhiều và giờ đây nó đã cực kỳ hiệu quả. Trong khi đó AlphaGo lại sử dụng nhiều năng lực xử lý hơn, theo như những gì họ công bố thì càng nhiều CPU lẫn GPU thì nó sẽ tăng hiệu quả của cỗ máy và trong trận đấu với Lee Sedol thì có lẽ nhóm cũng sẽ trang bị khả năng xử lý mạnh mẽ cho cỗ máy. (Theo công bố của DeepMind thì sức mạnh của bộ máy lần này sẽ tương tự với cỗ máy đã thắng nhà vô địch Châu Âu).
Theo ông chiến thắng này sẽ có ý nghĩa chung nào không hay sẽ là một cột mốc?
Theo quan điểm của tôi thì những nghiên cứu như việc chơi cờ vua hoặc cờ vây sẽ từ từ lắng xuống. Tôi nghĩ là thế nào cũng sẽ có những cơ chế chung cho những game như thế này. Một phần bởi vì những trò chơi này mặc dù phức tạp ở một mặt nào đó nhưng chúng lại rất đơn giản ở một khía cạnh khác, đây đơn thuần chỉ là những trò chơi với thông tin hoàn hảo, trò chơi thắng thua và chơi theo lượt, không có yếu tố thay đổi. Nói cho dễ hiểu là trò chơi đóng không có tác động bên ngoài. Nó chẳng thể hiện được bất kỳ vấn đề nào ngoài thực tế cả. Có rất ít vấn đề trên thế giới mà mọi thứ đều bày sẵn trước mặt bạn, khi bạn quyết định điều gì thì kết quả sẽ có sẵn ngay trước mặt bạn.
Tôi sẽ cảm thấy thú vị hơn nếu hệ thống này có thể được áp dụng vào nhiều trò chơi khác, và hơn nữa là có thể áp dụng hệ thống này vào cũng trò cờ vây nhưng không có bất kỳ thông tin nào từ con người, hệ thống hiện nay đang sử dụng rất nhiều dữ liệu từ con người. Đó mới chính là dấu mốc cần đạt được, nhưng bản thân tôi nghĩ rằng chúng ta nên bước ra khỏi thế giới của những ván cờ. Ngoài kia còn có nhiều trò chơi với sự thú vị bởi nó có thông tin được giống kín và thay đổi ngẫu nhiên, tất nhiên đó là thế giới thực nơi mà có nhiều các biến số và áp dụng kỹ thuật của mình vào đó – kỹ thuật mà IBM đang phát triển qua dự án Watson. Tôi nghĩ những vấn đề đời thực mới là cái mà chúng ta cần làm.
Chỉnh sửa lần cuối bởi người điều hành:
)
