Hoe het schaken werd gewonnen

Toen wereldkampioen schaken Garry Kasparov abrupt ontslag nam in de zesde en laatste wedstrijd van zijn partij in mei tegen Deep Blue-a.k.a. de IBM RS/6000 SP-supercomputer - een machine die eindelijk een van de oudste uitdagingen op het gebied van kunstmatige intelligentie heeft vervuld. Schaken heeft computeronderzoekers geprikkeld sinds de jaren 1830, toen de excentrieke Engelse uitvinder Charles Babbage investeerders naar zijn idee van een programmeerbare analytische motor wilde lokken door de mogelijkheid van een schaakspelmachine voor te stellen. De schaakregels zijn tenslotte nauwkeurig gedefinieerd en gemakkelijk te programmeren, maar ze leiden tot strategische complexiteiten die de fijnste menselijke geesten uitdagen. Maar ondanks de inspanningen van de onderzoekers, bleek geen enkele machine in staat om de beste menselijke spelers te verslaan. Tot diepblauw.

Ironisch genoeg komt de overwinning wanneer de computerschaakgemeenschap al lang de pretentie van het nabootsen van menselijke gedachten heeft opgegeven. Het is nu bekend dat schaakmeesters, net als de rest van ons, redeneren door patronen te herkennen, concepten te vormen en planningsprocessen te creëren die computers slecht of helemaal niet doen. Deep Blue vertrouwt, net als alle andere schaakmachines sinds de jaren zestig, in plaats daarvan op brute kracht - het kijkt zo ver mogelijk vooruit bij alle mogelijke zetten en evalueert de sterkte van elke stelling volgens voorgeprogrammeerde regels. Vanwege de regel dat hoe sneller de computer, hoe meer posities hij kan zoeken en hoe beter hij kan spelen, vertrouwt Deep Blue op 32 supersnelle processors die tegelijkertijd werken, die elk het werk coördineren van 16 schaakchips voor speciale doeleinden die parallel lopen. . Deze rekenkracht stelt Deep Blue in staat om in totaal 200 miljoen posities per seconde te evalueren.

Dit verhaal maakte deel uit van ons nummer van augustus 1997

• Zie de rest van het nummer
• Abonneren

M. Mitchell Waldrop, auteur van de bestseller Complexiteit en van een binnenkort te verschijnen boek over de geschiedenis van computers, sprak onlangs met Feng-Hsiung Hsu, de belangrijkste ontwerper van Deep Blue bij IBM, over de implicaties van de overwinning van de machine en de waarde ervan voor ander gebruik.

TR: In februari 1996, toen Deep Blue gloednieuw was, nam het het op tegen Garry Kasparov en verloor. Veel mensen voelden zich gerechtvaardigd - alsof dat de aangeboren superioriteit van de menselijke geest over een loutere machine bewees. Maar nu Deep Blue heeft gewonnen, hebben velen het gevoel dat de computer de mensheid heeft vernederd. Moeten ze zich bedreigd voelen?

HSU: Nee. Vergeet niet dat Deep Blue niet op zichzelf schaakte. Voordat de wedstrijd zelfs maar begon, programmeerden mensen de machine om naar Garry's niveau te stijgen. En tijdens de wedstrijd gingen we echt tussen de games door, keken we naar de fouten van Deep Blue en pasten we de criteria voor het evalueren van de situatie dienovereenkomstig aan, zodat het niet twee keer dezelfde fout zou maken. Zonder dat had Deep Blue niet kunnen concurreren met Garry. Dus je zou kunnen zeggen dat Garry er vorig jaar een won voor het verleden van de mensheid. Dit jaar won Deep Blue er een voor de toekomst van de mensheid.

TR: Hoezo dat?

HSU: Wanneer Garry schaakt, vertrouwt hij op het intellect waarmee hij is geboren, zijn kennis van het spel en de ervaring die hij heeft opgedaan door zowel mensen als computers te spelen. Dit is de ouderwetse manier van schaken; Garry wordt, ondanks zijn genialiteit, beperkt door wat biologisch mogelijk is. Deep Blue staat voor elke technologie die ons in staat stelt de grenzen te overschrijden die de natuur ons normaal oplegt. Op dit moment praten we over de telefoon: alleen al door te schreeuwen kan ik je niet bereiken. Het principe is hetzelfde met schaken. Garry is misschien wel de beste speler ooit in het schaken, maar terwijl de schakers van Deep Blue's team niet kunnen beweren dat ze in de buurt komen van Garry's vaardigheid, hebben we met Deep Blue onze limieten overschreden en gewonnen.

TR: Als je het zo stelt, klinkt de wedstrijd een beetje oneerlijk. Garry speelde niet tegen één machine of zelfs maar tegen één persoon, maar tegen een heel team.

HSU: Maar Garry maakte ook deel uit van een team. Tussen de partijen door overlegde hij met zijn coach, en zelfs met zijn eigen schaakcomputer, om meer te weten te komen over wat Deep Blue zou doen. Dat is eigenlijk een normaal onderdeel van elke schaakwedstrijd op masterniveau. Je zou dus kunnen zeggen dat Garry tegen een computer speelde die afhankelijk was van menselijke kracht, maar Deep Blue speelde tegen een mens die gedeeltelijk afhankelijk was van computerkracht.

TR: Redelijk. Maar dat had je vorig jaar ook kunnen zeggen, toen Garry won. Toch verloor hij dit jaar. Wat maakte het verschil?

HSU: De meest voor de hand liggende verschillen zijn dat Deep Blue dit jaar twee keer zo snel was omdat het nieuwe chips had voor de centrale verwerkingseenheid, en twee keer zoveel chips die alleen bedoeld waren om te schaken.
Maar voor de wedstrijd waren die hardware-verbeteringen niet zo belangrijk als twee andere overwegingen. Ten eerste hebben we de kenniskloof aangepakt. Garry is een opmerkelijk mens, met een enorme hoeveelheid kennis en intuïtie over schaken, opgedaan in 30 jaar spelen. Vorig jaar ging Deep Blue als pasgeboren baby de wedstrijd in: het was net gebouwd en wist niet veel van schaken. Dus daarna vroegen we internationaal grootmeester Joel Benjamin om met ons mee te gaan en de machine in wezen naar de schaakschool te brengen. Eigenlijk gingen we naar de schaakschool en gebruikten wat we leerden om de basissoftwarecode van de machine volledig te herprogrammeren en de schaakchips opnieuw te ontwerpen om veel meer schaakkennis op te nemen. Tegen de wedstrijd van dit jaar was Deep Blue, in de woorden van Joel, begonnen met schaken op menselijk niveau.

Ten tweede hebben we de kwestie van continu leren van Garry besproken. Voor een computerwetenschapper is het idee om een ​​machine te bouwen om te concurreren met de wereldkampioen schaken hetzelfde als het beklimmen van de Mount Everest. Helaas voor ons vorig jaar groeide de menselijke Mount Everest 30 meter per dag terwijl de wedstrijd aan de gang was: Garry heeft het vermogen van een mens om zich aan te passen aan wat Deep Blue doet. We wisten dat Deep Blue nooit zo adaptief zou zijn als een mens, want zo is een computer niet geconstrueerd. Maar we hebben softwaretools gebouwd waarmee we tussen de games door konden en de programmering van Deep Blue veel sneller konden aanpassen dan voorheen. Dat bleek kritisch. De situatie was alsof je deelnam aan de Indy 500, waar je naar de pitstop gaat en je eigen snelle gereedschap gebruikt om het wiel te verwisselen.

TR: Zoals je opmerkt, is Deep Blue niet zo adaptief als een persoon. U en uw collega's hebben keer op keer benadrukt dat de computer met numerieke brute kracht werkt. Waarom niet proberen menselijke cognitie en aanpassingsvermogen te simuleren?

HSU: Hoewel mensen erg goed zijn in patroonherkenning, conceptvorming, enzovoort, zijn die taken erg moeilijk voor computers. Computers kunnen mensen echter aanvullen, omdat ze goed zijn in berekeningen. Dus vanuit technisch oogpunt, als je schaakproblemen met de computer wilt aanpakken, moet je uitzoeken hoe je het vermogen van de machine om snel te berekenen kunt gebruiken.

De mogelijkheid om snel te rekenen is heel handig op veel andere gebieden. Een applicatie heet datamining. Grote organisaties gebruiken deze techniek om geselecteerde informatie uit een groot aantal details te halen, bedrijven gebruiken het bijvoorbeeld om financiële markten te analyseren. Datamining kan ook helpen bij het oplossen van een groot aantal problemen voor individuen, zoals de informatie-overload die mensen nu ervaren als gevolg van de toegenomen toegang tot, onder andere, internet. Net zoals we onze schaakchips voor speciale doeleinden hebben gebruikt om Deep Blue te versnellen - en er veel van parallel gebruiken - kunnen we computersystemen maken die goed zijn voor datamining op het World Wide Web. Dergelijke technologie kan u in een notendop informatie vinden en presenteren, zodat u niet uw hele leven op internet hoeft te surfen.

TR: Zou zo'n hulpmiddel niet versterken wat men de kwantificatiedrogreden zou kunnen noemen - het idee dat alle oordelen en beslissingen kunnen worden teruggebracht tot berekeningen?

HSU: Dat gevaar bestaat. Maar datamining leidt uiteindelijk tot de ontdekking van empirische bevindingen en regels, waarna men stopt om uit te zoeken waarom die er zijn. Met andere woorden, we kunnen computers gebruiken om kennis uit data te halen, maar de mens moet die kennis nog omzetten in wijsheid. Zo gaat de mensheid vooruit.

TR: Wat nu, nu Deep Blue de belangrijkste menselijke schaakmeester heeft verslagen?

HSU: De basiszoekblauwdruk van Deep Blue is eigenlijk niet specifiek voor schaken. Daarom zijn we gaan kijken naar andere gebieden, zoals farmaceutisch onderzoek, waar Deep Blue zou kunnen helpen om sneller nieuwe medicijnen te ontwikkelen. Dat is belangrijk, want als een ziekte erg dodelijk en ook erg besmettelijk is, moeten we deze kunnen bestrijden met de beste hulpmiddelen die we hebben. Daartoe ontwerpen we een moleculaire modellering-chip-one die kan helpen voorspellen hoe een kandidaat-geneesmiddelmolecuul zou interageren met, bijvoorbeeld, de eiwitenvelop van een virus. We zijn van plan om volgend jaar een aantal van dergelijke chips in een computer te installeren.

TR: Als je zo ver bent gekomen met Deep Blue, wat zou volgens jou dan eigenlijk kunstmatige intelligentie zijn?

HSU: Deep Blue zou echte AI vertonen als ik het niet zou kunnen loskoppelen.

zich verstoppen