A sakkban történő jártasság évszázadok óta nagyra értékelt dolog a társadalomban. Rengeteg munkát igényel és olyan intenzív fejlesztését az elménknek, amit csak egy klasszikusabb tudományág elsajátításához lehet hasonlítani. Egy matematikus, vagy egy mérnök vélhetően kevesebb időt fordított a szakterületében történő elmélyedésre, mint egy sakkozó nagymester a saját sportjában ismeretszerzésre. De a sakkozónak később sincs pihenés, mert a versenysakk olyan helyzetet teremt, ahol az embernek folyamatosan gyakorolni, képeznie kell magát a szinten tartáshoz, vagy az előrelépéshez.
A XXI. századra a különböző sportágak egyre professzionálisabbak lettek. A tudományos fejlődés eredményei sorra megjelentek a versenysportban is. Mára az élsport minden ágát átszövi a tudományos háttér, amely nélkül jóval szerényebbek lennének az elért eredmények. Soha nem tudtunk ennyi mindent az ember fiziológiájáról, agyműködéséről, mint napjainkban, amikor a rengeteg adat feldolgozásához nagy teljesítményű szuperszámítógépek, vagy akár mesterséges intelligencia áll rendelkezésre. Megszokott, hogy egy focistán olyan mellkaspántot látunk a közvetítéseken, amely folyamatosan monitorozza mozgásának adatait és fiziológiai állapotát.
A sakkal kapcsolatban sokunk életében még élénken él annak az emléke, amikor 1997-ben a gép (Deep Blue) először győzte le a sakkvilágbajnokot. Az azóta eltelt két évtizedben már senki előtt nem lehet kérdéses, hogy a gép ellen esélyünk sincsen.
BIG DATA
Elménk két-három egymás mellé leírt adatsort simán képes összehasonlítani, de a számítógépes adatelemzés akár több millió adatsorral teszi ugyanezt és találja meg köztük azokat a mély és gyakran rejtett összefüggéseket, melyekre halandó embernek esélye sincsen. Egy sakkjátszma lépései adatként egy ilyen egyszerű adatsornak felelnek meg. Egy komoly sakkozó rendelkezésre álló játszmáinak archívumából lemodellezhető a tudása és játékstílusa. Minél nagyobb az ismert játszmák adatbázisa, annál pontosabb lesz a végeredmény. A tökéletes lépés megtalálása, vagy az attól való eltérés a különböző helyzetekben mindent elárul rólunk. Egy komoly sakkozó a lépéseit a pillanatnyi formája és a legjobb tudása alapján teszi meg. Ezek a jól átgondolt lépések egy tökéletes mintát adnak erősségeinkről és gyengeségeinkről a különböző szituációkban. Míg az elemző motorok csak egy játszmát elemeznek, addig egy ilyen részletes adatelemzés olyan profil felállítását teszi lehetővé, amely hozzáértő kezekben komoly előnyt jelenthet. Az interneten egyre több olyan taktikai vagy játszmaelemző alkalmazást találunk, amelyik alkalmazza a profilozást a gyakorlások során. A chess.com weboldalán bárki sakkozhat a mesterségesen modellezett Paul Morphy, vagy híres mai sakkozók ellen.
Jelenleg a világ élvonalába tartozó élsakkozónak több ezer ismert játszmája elérhető archívumokban. Ezek mind értékes adatok lehetnek egy olyan gépi szekundánsnak, amelyik hatalmas számítási kapacitással rést kereshet a pajzsukon. Ha egy ilyen gép háttértára tartalmazza két játékos összes játszmáit, akkor ezek alapján bármely embernél jobban képes rámutatni a játékosok gyengeségeire és erősségeire. Innentől kezdve már egész kis lépés, hogy olyan értékes tippeket adhasson valamelyik félnek, mely jelentősen javíthatja annak győzelmi esélyeit.
Öntanulás
Az embernek van egy kialakult elképzelése egy sakkjátszmáról. Mikor miként kell mérlegelni, lehetőségeket leszámolni, hogy megtalálja a legjobb lépést. Elolvasott már rengeteg könyvet, látott rengeteg játszmát. Befolyásolják a játékát más emberek gondolatai és ismeretei.
Ez nagyon helyes, mert több ember felhalmozott tudása olyan jelentős ismeretanyag, mely segíti a fejlődést. Az Alpha Zero egy olyan program, amelyik szakított ezzel a tanulási módszerrel. A játékszabályok ismeretében 0 ismerettel lejátszott partikból önmaga vonta le a tanulságokat és fejlődött. Tiszta lappal indult és partiról partira növelte a tudását, mígnem pár óra alatt messzebbre jutott a sakk világában, mint bármelyik ember, vagy ember által alkotott hagyományos elemzőmotor. Mindezt úgy, hogy a fejlesztőknek nem is kellett tudniuk magas szinten sakkozniuk.
De ez még nem a jéghegy csúcsa, hiszen a gép tanulása ember által alkotott algoritmus alapján történik, amit biztosan lehet még évtizedekig tovább csiszolni. A végén majd el fogunk jutni oda, hogy ezeket a tanulási algoritmusokat is mesterséges intelligencia fejleszti mind tökéletesebbre, hogy egy-egy ilyen partiból a lehető legtöbb hasznos információ legyen kinyerhető.
Mennyire befolyásolja mindez az emberek közötti sakkot?
Alapjában véve minden eddiginél tökéletesebb játszmákat tudunk elemezgetni, esetleg új variációkat elsajátítani, amelyek aztán úgy beépülnek majd a sakkoktatásban, mintha már több száz éve ott lettek volna. A mesterséges intelligencia válaszait számtalan tudományban nem értik pontosan. Azok helyessége igazolható, de a döntési folyamat annak összetettsége miatt ember számára már sokszor követhetetlen. Az új technika olyan puzzle-darabok egymáshoz illesztését mutatja meg, amelyek összeilleszthetőségében eddig nem nagyon bíztunk. Mindemellett ezek a részek csak akkor lesznek igazán használhatóak, ha be tudjuk azokat illeszteni a játszmáinkba, ami nagyon nehéz feladat.
Közismert tény, hogy Carlsen és segítő csapata sok különleges algoritmust használt elemzésre és a játék fejlesztésére már évek óta. A sikerekből adódó anyagi javak vélhetően ezen a téren lépéselőnybe hozták őt, mert így az elérhető modern és drága technológia is szolgálhatta a fejlődését, felkészülését. Talán nem véletlen, hogy pont abban az időszakban produkált 125 játszmás veretlenségi sorozatot a norvég szuper-nagymester, amikor ezt az előnyt a legjobban ki lehetett használni. Félreértés ne essék, ezzel nem a klasszisát kérdőjelezzük meg. Azzal sem foglalkozik senki, hogy Lionel Messi szabadrúgásai esetében, azokat mennyire csiszolta a rendelkezésére álló videótechnológia, vagy éppen a mozgásérzékelő szenzorok.
Jelen
A mesterséges intelligencia az idő múlásával egyre szélesebb körben elérhető és egyre jobban megfizethetővé vált. Az elmúlt években az emberiség sokat tanult abból, hogyan bírhatja együttműködésre ezt a segítő elmét. A széleskörű elterjedés talán egyfajta magyarázat lehet arra, hogy tavaly októberben a lengyel Jan-Krzysztof Duda megszakította Carlsen egyedülálló sorozatát.
A számítógépes elemzés eddig is sokat alakított ezen a sporton. Egy olyan új képességgel bővült a sakkozó szükséges tárháza, hogy a gépek tudását kamatoztatni kell a sakkasztal mellett is. Sokan mondják azt, hogy más klasszikus képességek ezzel vesztettek a fontosságukból és visszasírják a gépek előtti világot. A világ változik. A fejlődés és a kiélezett versenyhelyzet eredményezte ezt az új helyzetet, amelyben ugyanúgy győzni akar a sportoló, mint a 30 évvel ezelőtti elődje. A ma sportolóinak ehhez a megváltozott világhoz kell alkalmazkodniuk. Az új és fejlett elemző rendszerek széles körű elterjedése kiegyenlíti majd az ezek ismeretéből adódó egyenlőtlenségeket. Nemcsak én rendelkezem információkkal az ellenfelemről, hanem ő is rólam. A technológia segítségével kialakított győzelmi stratégiák összecsapnak és kezdődik megint a birkózás, hogy milyen irányba haladjon a játszma.
Mindemellett a sakk sokkal összetettebb játék, annál, hogy betanult játszmákat játszhassunk.
A számtalan kombináció mellett mindig ott van a lehetőség egy kreatív lépésre, egy pillanatnyi ötletre, esetleg egy olyan elsietett lépésre, ami abszolút nem jellemző a játékunkra, így arra a gép sem készíthetett fel arra előzetesen.
Bár elgondolkodtató, hogy tízezer játszmánk elemzése után mennyire létezhet olyan lépésünk a következő játszmában, amelyikkel egy gépnek a kreativitásunkat tudjuk bizonyítani.
Az is lehet, hogy a gép már előre tudta, hogy van esély arra, hogy az általunk kreatívnak gondolt lépést megtegyük.
Biohackerek
Pár éve a Testnevelési Egyetemen egy kutatócsoport sakkozók élettani változásait vizsgálta gondolkodás közben. Műszerekkel mérték az idegsejtek aktivitását (EEG), a szemmozgásokat (eyetracking) és a testhőmérséklet változásait (hőkamera). Az eredményeket Medvegy Zoltán nagymester és társai publikálták a Magyar Sporttudományi Szemlében. Gondoljunk bele. hogy ha valaki pénzt és időt nem sajnálva dolgozik ezen, akkor hova lehet eljutni. Igen, ez már a XXI. század, amikor az agyat már elég jól feltérképeztük. Bár az összetett folyamatokat még nem értjük, de mégis képesek vagyunk olyan műkezet gyártani, amit az agy vezérelni képes. Több tudományos csapat dolgozik (köztük Elon Musk Neuralink projektje) olyan agyba ültethető interfészen, amely akár vezetékmenetesen is összekötheti az agyat egy számítógéppel. Persze, ez a fajta kommunikáció még gyerekcipőben jár, de az első lépések már megtörténtek. Elismert tudósok jósolják, hogy 10-20 éven belül az ember képes lesz „megírni” és elküldeni egy emailt pusztán a gondolatai és egy ilyen interfész segítségével. Ha ezt a lépést meglépi az emberiség, onnantól kutatható, hogy ezt az egy irányba működő csatornát hogyan lehetne fordítva is működésre bírni. Valószínűleg 30-40 éven belül ennek a megoldása is realitás lesz és onnantól egy tudásanyag megszerzéséért már nem kell megdolgozni, elég csak a szükséges ismeretanyagot átküldeni egy számítógépről az agyba.
Na, onnantól lesznek igazán érdekesek a sakkolimpiák. 🙂
