Giriş
Şahmat, dünyanın ən qədim və intellektual oyunlarından biri olmaqla yanaşı, süni intellektin (Sİ) inkişafında mühüm rol oynamış nadir sahələrdən biridir. Dəqiq qaydaları və mürəkkəb strategiyası şahmatı kompüter elmləri üçün ideal tədqiqat modelinə çevirmişdir. Şahmat və Sİ arasındakı qarşılıqlı təsir iki istiqamətdə inkişaf edib: şahmat Sİ üçün çətinlik yaradıb, Sİ isə şahmatın analizi və oynanma tərzini tamamilə dəyişib.
Kompüterlə Oynanan Şahmatın İlk Dövrləri
XX əsrin ortalarında alimlər kompüterlərin şahmat oynaya bilməsi ideyasını ortaya atdılar. İlk şahmat proqramları sadə qaydalara əsaslanaraq mümkün gedişlərin bir neçə addım sonrasını hesablayıb və ən yaxşı mövqeyə gətirib çıxaran gedişi seçirdilər. Bu, alfa-beta budama (alpha-beta pruning) axtarış alqoritminin yaranmasına səbəb oldu.
Bu cür axtarış əsaslı yanaşmalar, əsasən oyunun son mərhələlərində (gedişlərin sayı azaldığı zaman) uğurlu olurdu. Lakin oyunun başlanğıcında mümkün variantların sayı çox olduğuna görə (təxminən 4.8 × 10⁴⁴) bu alqoritm effektli olmurdu.
Nümunəyə Əsaslanan Məntiq və Təcrübəyə Dayaqlanma
Daha sonra proqramçılar nümunəyə əsaslanan məntiq (case-based reasoning) metodunu tətbiq etməyə başladılar. Bu yanaşma proqramın əvvəlki insan oyunlarından ibarət geniş bir məlumat bazasında hazırki mövqeyə oxşar halları taparaq ən yaxşı qərarı verməyə çalışdı. Bu, xüsusilə oyunun ilkin mərhələlərində axtarışı effektiv şəkildə daraltmağa və daha ağıllı qərarlar verməyə imkan yaratdı.
Deep Blue və Kasparov
1997-ci ildə IBM-in hazırladığı Deep Blue superkompüteri Garri Kasparovu (həmin dövrün dünya çempionu) məğlub edərək Sİ tarixində mühüm dönüş nöqtəsi oldu. Deep Blue saniyədə 200 milyon variant hesablayaraq oyun strategiyasını qururdu. Bu, insanı yalnız təqlid etməyən, həm də texnoloji gücün nələr edə biləcəyini göstərən ilk hadisə oldu.
AlphaZero və Öz-özünə Öyrənmə
2017-ci ildə DeepMind tərəfindən yaradılmış AlphaZero adlı proqram şahmat proqramçılığında yeni bir mərhələni başlatdı. AlphaZero nə əvvəlcədən yazılmış strategiyalardan, nə də insan oyunlarından istifadə edirdi. O, sadəcə öz-özünə milyonlarla oyun oynayaraq və səhvlərindən öyrənərək oyunu mənimsəmişdi – məhz bu metod möhkəmləndirici öyrənmə (reinforcement learning) adlanır.
AlphaZero-nun əsas yeniliyi onun neyron şəbəkələrdən istifadə edərək insan ağlına bənzər, lakin daha əlverişli strategiyalar inkişaf etdirməsi idi. AlphaZero-nun oynadığı oyunlarda qeyri-ənənəvi, təəcübləndirici dərəcədə yaradıcı gedişlər şahmat cəmiyyətini heyrətləndirmiş və insanlara yeni strategiyalar öyrətmişdir.
Süni İntellektin Hazırkı Rolu və Gələcəyi
Bu gün dünyada şahmatla məşğul olan hər kəs üçün süni intellekt əsaslı proqramlar (məsələn, Stockfish, Leela Chess Zero və s.) var. Onlar oyun analizi, məşq, oyunlara hazırlıq üçün geniş şəkildə istifadə olunur.
Gələcəkdə Sİ texnologiyalarının daha da inkişaf edərsə bu proqramlar oyunçularla daha interaktiv ünsiyyət qura bilər. Məsələn, fərdi öyrənmə yolları yaratmaq kimi imkanlar gündəmə gələ bilər. Həmçinin, Sİ yeni şahmat variantlarının və ya insan-Sİ komandalarının iştirak etdiyi hibrid turnirlərin yaranmasına da yol aça bilər.
Nəticə
Şahmatla süni intellekt arasında qarşılıqlı təsir ötən 70 il ərzində həm texnologiyanın, həm də oyunun inkişafına ciddi təkan vermişdir. Ənənəvi metodlarından başlayaraq müasir öyrənmə alqoritmlərinə qədər, Sİ-nin şahmatdakı rolu təkcə texniki deyil, həm də fəlsəfi baxımdan əvəzsizdir.