Kỳ thủ Hàn Quốc Lee Se-dol hiện là một huyền thoại cờ vây vô địch thế giới với số đẳng hiện tại là 9 (9 đan, số đẳng càng cao thì sức cờ càng mạnh). Còn nhớ hồi cuối tháng 1, hệ thống trí thông minh nhân tạo AlphaGo thuộc dự án DeepMind của Google đã đánh bại kỳ thủ vô địch khu vực châu Âu, sau đó nhóm phát triển tiếp tục thách thức nhà vô địch thế giới Lee và anh này đã nhận lời tham gia cuộc đối đầu với giải thưởng 1 triệu đô la. Có tổng cộng 5 trận đấu được diễn ra tại khách sạn Four Seasons ở Seoul, Hàn Quốc.
Trận đấu đầu tiên trong chuỗi 5 trận đã được diễn ra trong thời gian 3 tiếng rưỡi và kết quả, AlphaGo đã giành chiến thắng. Mặc dù vẫn còn tới 4 trận đấu nữa diễn ra trong 4 ngày sắp tới nhưng kết quả này là hoàn toàn gây bất ngờ đối với tất cả mọi người, bao gồm cả nhóm phát triển đến từ Google. Lee cũng cho biết rằng: “Tôi rất bất ngờ. Tôi không nghĩ mình sẽ thua và cũng không nghĩ rằng AlphaGo sẽ chơi theo kiểu hoàn hảo như vậy. Tôi không hối hận vì đã đồng ý thách thức. Tôi đang shock và thừa nhận kết quả bởi chuyện đã rồi. Thật sự tôi thích thú với kết quả này hơn và mong đợi những trận tiếp theo.”
Cờ vây là môn cờ có lịch sử từ hơn 3000 năm trước, mặc dù không phổ biến ở các nước phương Tây nhưng hiện vẫn còn hơn 40 triệu người chơi môn cơ này. Cuộc chơi sẽ diễn ra trên một bàn cờ hình vuông 19 x 19, và 2 người sẽ cầm 2 quân đen hoặc trắng, đặt chúng trên bàn cờ và cố gắng xâm chiếm càng nhiều vùng đất càng tốt bằng cách bao vây các quân cờ của đối phương. Mặc dù luật chơi khá ngắn gọn nhưng nó lại tạo ra những biến hóa khôn lường và đầy chiều sâu.
Trong một trận đấu cờ vây, có hơn 10^359 nước đi hợp lệ, số khả năng biến hóa có thể xảy ra là 10^761, trong một phép so sán, số giây trong 3 năm không tới 10^8, số biến hóa trong cờ vua là khoảng 10^43 tới 10^50 và thậm chí con số biến hóa trong cờ vây còn lớn hơn cả số nguyên tử trong vũ trụ (các nhà vật lý học trước đây từng nước tính thế giới hữu hình này không có nhiều hơn 10^90 proton.) Do đó, đây được cho như một thách thức không dễ gì vượt qua đối với máy tính.
Bởi chiều sâu của cờ vây nên những người chơi cần rèn luyện trong nhiều năm mới có thể thành thục được môn cờ này bởi nó đòi hỏi cả kinh nghiệm, trực giác để học hỏi, nhận thức những chiến thuật trong ván cờ. Lee Ha-jin, trưởng hiệp hội cờ vây Hàn Quốc nhận định rằng “Thoạt đầu có vẻ như luật chơi rất đơn giản và dễ hiểu, nhưng càng chơi thì người ta luôn nhận thấy những cái mới, thôi thúc họ tiếp tục tìm hiểu nếu muốn chơi giỏi và hay hơn.” Hầu hết những người chơi chuyên nghiệp đều cho rằng bởi chiều sâu và tính trực giác của cờ vây nên máy tính không thể nào bằng những thuật toán đơn giản mà có thể đánh bại con người.
Nhà khoa học máy tính Jonathan Schaeffer tại Đại học Alberta, người viết ra chương trình giải cờ đam đầu tiên mang tên Chinook cho biết: “Cờ vua và cờ đam không đòi hỏi nhiều chức năng đánh giá phức tạp. Chỉ cần thực hiện những suy nghiệm đơn giản là bạn có thể giải quyết các thế cờ. Thí dụ như trong cờ vua, chỉ cần tôi có những tài nguyên như một con xe chẳng hạn, tôi có thể chi phối được ván cờ. Trong khi đó cờ vây thì không như vậy. Dưới quan điểm con người, kiến thức dựa trên những mô hình, phức tạp và khó để lập trình.”
Bấm để mở rộng…
Chính khả năng tự học hỏi trong và sau mỗi cuộc chơi này mà AlphaGo được cho là có “con người” hơn so với các hệ thống AI trước đây, cụ thể là hệ thống Deep Blue của IBM. Trước đây Deep Blue từng đánh bại bậc thầy cờ vua Garry Kasparov nhưng nó sử dụng cách phân tích thử – sai vốn rất tốn tài nguyên nhằm tìm kiếm nước đi tốt nhất nên không phù hợp với cờ vây. Và cũng vì lý do do này mà nhóm phát triển DeepMind không thể tinh chỉnh lại AlphaGo trong chuỗi những trận đấu cờ tuần này mà nó chỉ có thể tự học để phát triển qua từng ván chơi mỗi ngày.
Nhóm cho biết rằng mặc dù sau trận đấu với Fan Hui vào tháng rồi, AlphaGo đã tự phát triển lên nhưng nó gần như sử dụng cùng một sức mạnh trong trận đấu với Se-dol, cho thấy nó đã chạm tới một điểm cận biên trong việc xử lý vấn đề. Do đó, hiện vẫn chưa thể dự đoán được kết quả của những trận đấu tiếp theo dù AlphaGo đã thắng trận đầu tiên. Ở góc độ khác, nhóm nghiên cứu DeepMind cho biết rằng AlphaGo không chỉ ứng dụng trong cờ vây mà nó còn có thể được sử dụng trong nhiều vấn đề khác, thí dụ như công nghệ robot, hệ thống trợ lý trên điện thoại thông minh, thiết bị chăm sóc sức khỏe,…
