Un giocatore umano ha completamente sconfitto un sistema di intelligenza artificiale di alto livello nel gioco da tavolo Go, in un’inversione a sorpresa della vittoria del computer del 2016 che è stata vista come una pietra miliare nell’ascesa dell’intelligenza artificiale.
Kellin Pelrine, un giocatore americano che si trova un livello sotto la classifica dei dilettanti più alti, ha battuto la macchina approfittando di un difetto precedentemente sconosciuto che era stato identificato da un altro computer. Ma lo scontro diretto in cui ha vinto 14 partite su 15 è stato intrapreso senza il supporto diretto del computer.
Il trionfo, che non è stato riportato in precedenza, ha evidenziato una debolezza nei migliori programmi per computer Go che è condivisa dalla maggior parte dei sistemi di intelligenza artificiale oggi ampiamente utilizzati, incluso il chatbot ChatGPT creato da OpenAI con sede a San Francisco.
Le tattiche che hanno riportato un essere umano in cima al tabellone Go sono state suggerite da un programma per computer che aveva sondato i sistemi di intelligenza artificiale alla ricerca di punti deboli. Il piano suggerito è stato poi consegnato spietatamente da Pelrine.
“È stato sorprendentemente facile per noi sfruttare questo sistema”, ha affermato Adam Gleave, amministratore delegato di FAR AI, la società di ricerca californiana che ha progettato il programma. Il software ha giocato più di 1 milione di partite contro KataGo, uno dei migliori sistemi di gioco Go, per trovare un “punto cieco” di cui un giocatore umano potesse approfittare.
La strategia vincente rivelata dal software “non è del tutto banale, ma non è super difficile” da imparare per un essere umano e potrebbe essere utilizzata da un giocatore di livello intermedio per battere le macchine, ha affermato Pelrine. Ha anche usato il metodo per vincere contro un altro sistema Go top, Leela Zero.
La vittoria decisiva, anche se con l’aiuto di tattiche suggerite da un computer, arriva sette anni dopo che l’IA sembrava aver preso un vantaggio inattaccabile sugli umani in quello che è spesso considerato il più complesso di tutti i giochi da tavolo.
AlphaGo, un sistema ideato dalla società di ricerca di proprietà di Google DeepMind, ha sconfitto il campione mondiale di Go Lee Sedol per quattro partite a uno nel 2016. Sedol ha attribuito il suo ritiro da Go tre anni dopo all’ascesa dell’IA, affermando che era “un’entità che non può essere sconfitto.” AlphaGo non è pubblicamente disponibile, ma i sistemi contro cui Pelrine ha prevalso sono considerati alla pari.
In una partita di Go, due giocatori posizionano alternativamente pietre bianche e nere su un tabellone contrassegnato da una griglia 19×19, cercando di circondare le pietre dell’avversario e racchiudere la maggior quantità di spazio. L’enorme numero di combinazioni significa che è impossibile per un computer valutare tutte le potenziali mosse future.
La tattica usata da Pelrine prevedeva di mettere insieme lentamente un grande “anello” di pietre per circondare uno dei gruppi del suo avversario, distraendo l’IA con mosse in altri angoli del tabellone. Il robot Go-playing non ha notato la sua vulnerabilità, anche quando l’accerchiamento era quasi completo, ha detto Pelrine.
La causa precisa del fallimento dei sistemi di gioco Go è una questione di congetture, secondo i ricercatori. Una probabile ragione è che la tattica sfruttata da Pelrine è usata raramente, il che significa che i sistemi di intelligenza artificiale non erano stati addestrati su abbastanza giochi simili per rendersi conto che erano vulnerabili, ha detto Gleave.
È comune trovare difetti nei sistemi di intelligenza artificiale quando sono esposti al tipo di “attacco contraddittorio” utilizzato contro i computer che giocano a Go, ha aggiunto. Nonostante ciò, “stiamo assistendo a sistemi [AI] molto grandi implementati su larga scala con poche verifiche”.