حتما شما هم این داستان معروف سازنده بازی شطرنج و پادشاه ایران را شنیده‌اید، در این داستان سازنده شطرنج بازی را به پادشاه ایران توضیح می‌دهد و بعد از یاد دادن قوانین بازی به پادشاه خودش توانایی بردن او را ندارد و از او شکست می‌خورد. شاید این موضوع افسانه باشد، اما یک افسانه باور نکردنی نیست چرا که شطرنج یک بازی است که قدرت استدلال و استراتژی چینی شخص مقابل نقش تعیین کننده‌ای دارد.
شطرنج یکی از بازی‌های استراتژیک و معروف است که از قرون گذشته تا به امروز جذابیت خود را حفظ کرده است. این بازی، با قوانین ساده اما تنوع استراتژیک بالا، توانسته است بازیکنان از سراسر جهان را به خود جلب کند. با تکامل فناوری و پیشرفت هوش مصنوعی، نقش و اهمیت این تکنیک‌ها در بازی شطرنج نیز گسترش یافته است.
هوش مصنوعی مانند انسان نیست که در همان ابتدای کار شما را در بازی شطرنج شکست دهد، اما او قابلیت یادگیری دارد و با استفاده از الگوریتم‌های خود به راحتی بعد از مدت زمان کوتاهی شکست شما را مسجل می‌کند. در قصد داریم تا در خصوص شطرنج در برابر هوش مصنوعی صحبت کنیم و نقش مهم آن در تغییر شکل این بازی جذاب را بررسی کنیم.
هوش مصنوعی در بازی شطرنج به عنوان یکی از موفق‌ترین کاربردهای این فناوری مطرح است. الگوریتم‌های بازیابی مانند Minimax و Alpha-Beta Pruning، قادر به بررسی هزاران حالت مختلف بازی هستند. هوش مصنوعی هزاران روش و حرکت را امتحان می‌کند و از بین آنها بهترین را انتخاب می‌کنند. البته این تنها پیشرفت هوش مصنوعی در بازی شطرنج نبوده است و اخیرا، یادگیری ماشینی و شبکه‌های عصبی، تحولاتی ژرف و عمیق در بازی شطرنج به‌وجود آورده‌اند که شکست هوش مصنوعی توسط انسان را به یکی از سخت‌ترین کارهای روی زمین تبدیل شده است.
با استفاده از این پیشرفت‌ها، بازی‌های شطرنجی همچنان به عنوان یک چالش برای هوش مصنوعی باقی می‌مانند و نقش جدیدی برای ترکیب هوش مصنوعی و انسان در بازی شطرنج پیش‌بینی می‌شود.
تاریخچه هوش مصنوعی در شطرنج یک داستان پرسه‌زنی، تحول و پیشرفت‌های چشمگیر است که از سال‌های اولیه‌ی توسعه هوش مصنوعی تا به امروز ادامه داشته است. در ادامه به چند مرحله کلیدی در تاریخچه هوش مصنوعی در شطرنج اشاره می‌کنم:
یکی از اولین تلاش‌ها برای ساخت ماشینی که بتواند شطرنج بازی کند، به نام Duke of Turin ثبت شده است که در سال ۱۷۶۹ توسط Wolfgang von Kempelen اختراع شد. این ماشین دستی بود و با تحریک مکانیکی، قادر به انجام حرکات شطرنجی ابتدایی بود.
با ظهور کامپیوترها، تحقیقات بیشتری بر روی هوش مصنوعی در بازی شطرنج انجام شد. در دهه ۱۹۵۰، برنامه‌های اولیه‌ای برای بازی شطرنج بر روی کامپیوترها توسعه داده شد ولی هنوز کمبود قدرت محاسباتی و الگوریتم‌های بازیابی از جمله مهمترین محدودیت‌های شطرنج در برابر هوش مصنوعی بود.
در دهه‌های ۱۹۶۰ و ۱۹۷۰، نخستین برنامه‌های شطرنجی با نام‌های “شطرنج بین مردان” (Chess between Men) توسط دانشمندان و مخترعان هوش مصنوعی ایجاد شد. این برنامه‌ها از الگوریتم‌های بازیابی مبتنی بر Minimax استفاده می‌کردند که امکان مقایسه هزاران حالت بازی را فراهم می‌کرد.
می‌توان از این دوره به عنوان یکی از بزرگترین دوره‌های شطرنج در برابر هوش مصنوعی دانست. در این سال بود که مسابقه بین برنامه Deep Blue از شرکت IBM و قهرمان شطرنج جهان، گری کسپاروف انجام شد. Deep Blue، با ترکیب الگوریتم‌های بازیابی قدرتمند و سرعت پردازشی بالا، توانست گری کسپاروف را شکست دهد و این مسابقه را یک نقطه عطف مهم در تاریخچه هوش مصنوعی در شطرنج تلقی می‌کنند.
در این سال‌ها هوش مصنوعی بسیار تقویت شد و بازی‌های شطرنج زیادی بین بزرگان بازی شطرنج و هوش مصنوعی برگزار شد. یکی از این بازی‌های بزرگ، مسابقه بین برنامه AlphaGo از شرکت Google DeepMind و یکی از بهترین بازیکنان جهان به نام Lee Sedol در سال ۲۰۱۶ بود. AlphaGo با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق، موفق به شکست Lee Sedol شد این بازی را می‌توان یکی از بازی‌های بزرگ شطرنج در برابر هوش مصنوعی به شمار می‌رفت.
تا اینجای مقاله تاریخچه شطرنج در برابر هوش مصنوعی را بررسی کردیم، همان‌طور که دیدید هوش مصنوعی در بازی شطرنج دهه به دهه پیشرفت کرده است و تقریبا در هر دهه توانسته است، نفر شماره 1 دنیا در شطرنج را شکست دهد. می‌توانید تصور کنید که در آینده چه اتفاقی برای شطرنج در برابر هوش مصنوعی خواهد افتاد؟
هوش مصنوعی برای انجام بازی شطرنج از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های خاصی اجرا می‌کند، از جمله مهمترین الگوریتم‌های که هوش مصنوعی از آن برای انجام بازی شطرنج استفاده می‌کند، می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
در این رویکرد، هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های بازیابی و جستجو، به صورت سیستماتیک، درخت‌های بازی را تولید می‌کند و حرکت‌های مختلف در آنها را مورد ارزیابی قرار می‌دهد تا بهترین حرکت را انتخاب کند. یکی از الگوریتم‌های بازیابی معروف در شطرنج، الگوریتم MiniMax است که با استفاده از ترکیب حرکت‌های حمله و دفاع، حرکت‌های ویران کننده‌ای انتخاب می‌کند.
اگر جز طرفداران بازی شطرنج با کامپیوتر باشید، حتما دیده‌اید که گاهی اوقات حریف (کامپیوتر) شما را در تنگنا قرار می‌دهد. در چنین شرایطی شما از کامپیوتر می‌خواهید که به شما کمک کند و حرکت بعدی را او برای شما انجام دهد. می‌بینید هوش مصنوعی حرکتی را برای شما انتخاب می‌کند که فکرش را هم نمی‌کردید. این انتخاب‌های حرکت هوشمندانه ناشی از الگوریتم MiniMax است.
در این رویکرد، هوش مصنوعی به کمک مدل‌های یادگیری ماشینی و شبکه‌های عصبی، از تجربه و بازی‌های قبلی به عنوان داده آموزشی استفاده می‌کند. با تحلیل بازی‌های حرفه‌ای و بهبود عملکرد خود در طول زمان، هوش مصنوعی بهبود یافته و توانایی‌های بهتری در بازی شطرنج اجرا می‌کند. مثال معروف از این رویکرد، برنامه AlphaGo است که توسط شرکت DeepMind توسعه داده شد و با تلفیق الگوریتم‌های یادگیری تقویتی و شبکه‌های عصبی، توانست بازیکنان حرفه‌ای شطرنج و بازی Go را به چهار میخ بکشد.
با استفاده از این الگوریتم‌ها یا ترکیب آنها، هوش مصنوعی قادر به اجرای بازی شطرنج در سطح بسیار بالاتر از بازیکنان حرفه‌ای است. از لحاظ محاسباتی و قدرت پردازشی، هوش مصنوعی قادر به بررسی تعداد زیادی حالت مختلف از بازی شطرنج است که برای انسان‌ها غیرممکن به نظر می‌رسد. این ترکیب از الگوریتم‌ها و یادگیری، توانایی هوش مصنوعی را در بهبود مهارت‌ها و استفاده از تجربه در طول زمان بهبود می‌دهد و شطرنج را به یکی از موارد اصلی و طیف وسیع تحقیقات هوش مصنوعی تبدیل کرده است.
تا اینجای مقاله همه چیز گل و بلبل بوده است و هوش مصنوعی ابر قهرمان داستان ما در بازی شطرنج بوده است. اما همه چیز اینگونه نیست و شطرنج در برابر هوش مصنوعی با چالش‌هایی نیز روبه‌رو خواهد بود که در ادامه برخی از آنها را به شما معرفی می‌کنیم.
یکی از اصلی‌ترین چالش‌ها در بازی شطرنج برای هوش مصنوعی، محاسبات پیچیده و نیاز به حافظه بزرگ است. شطرنج تعداد حالات بازی بسیار زیادی دارد و برای تحلیل بهترین حرکت‌ها، نیاز به انجام محاسبات بسیار حجیم است. این محاسبات بزرگ و حجیم نیازمند یک پردازش کننده بسیار قدرتمند است.
در برخی مواقع، ممکن است تا هوش مصنوعی نتواند از طریق محاسبه‌های بازیابی معمولی تمام حالات بازی را تا انتها پیش‌بینی کند. این موضوع به عنوان بحرانیت حرکت‌ها شناخته می‌شود و قطعا برای هوش مصنوعی چالش‌برانگیز باشد.
درست است که هوش مصنوعی در حال پیشرفت است، اما انسان‌ها نیز مدام در حال بهتر فکر کردن هستند و بازی در کنار هوش مصنوعی، سطح بسیاری از کاربران را ارتقا داده است. هوش مصنوعی می‌تواند در برابر بازیکنان حرفه‌ای شطرنج، که دارای استراتژی‌های پیچیده و نقاط ضعف خاصی هستند، دچار مشکل شود و حتی از این بازیکنان شکست بخورد. برای جلوگیری از این موضوع هوش مصنوعی نیاز دارد تا با بازیکنان حرفه‌ای بازی کند و سطح خود را ارتقا دهد.
در بازی‌های با محدودیت زمانی، هوش مصنوعی باید تصمیم‌گیری‌های سریعتری انجام دهد و باید استراتژی‌های خود را متناسب با زمان بازی تطبیق دهد. این چالش‌ها به ویژه در مسابقات سریع یا سریع‌ترین حرکت‌ها به چالش کشیده می‌شود.
استراتژی‌های بازی در شطرنج بسیار پیچیده هستند و همچنین به تغییرات بازی نیز وابسته هستند. بنابراین، هوش مصنوعی باید توانایی بهبود و تطبیق با استراتژی‌های مختلف بازیکنان حرفه‌ای را داشته باشد.
از جمله سایر چالش‌های هوش مصنوعی در بازی شطرنج می‌توان به تغییرات در محیط بازی و نیاز به تکنیک‌های آموزش و یادگیری مداوم اشاره کرد. با این حال، از طریق پیشرفت‌های مداوم در هوش مصنوعی، بسیاری از این چالش‌ها با موفقیت مورد پوشش و بهبود قرار گرفته‌اند.
شطرنج بازی استراتژیک با تاریخچه‌ای باستانی است که با ظهور هوش مصنوعی تحولاتی بزرگ را تجربه کرده است. هوش مصنوعی به دو رویکرد اصلی الگوریتم‌های بازیابی و یادگیری روی آورده است. الگوریتم‌های بازیابی با ترکیب حرکات حمله و دفاع بهترین حرکت‌ها را انتخاب می‌کنند. اما ترکیب یادگیری ماشینی و شبکه‌های عصبی، از تجربه و بازی‌های قبلی به عنوان داده آموزشی بهره‌برداری می‌کند تا مهارت‌ها بهبود یابد.
هوش مصنوعی نیازمند منابع پردازشی قوی و برنامه‌ریزی زمانی مناسب است. با این حال، پیشرفت‌های هوش مصنوعی در شطرنج نقش مهمی در ارتقا مهارت‌ها و توانایی‌ها بازیکنان و همچنین تحول بازی شطرنج به عنوان یک چالش پیچیده و مسیر جذاب برای تحقیقات هوش مصنوعی داشته است.
هوش مصنوعی به سرعت در حال پیشرفت بوده و هر روز ابزارها و قابلیت‌های جدیدی از آن ارائه می‌شود. در بوت کمپ برنامه نویسی مپصا اچ آر، بسیاری از قابلیت‌ها و امکانات ارائه شده در این حوزه مانند هوش مصنوعی میدجورنی، چت جی پی تی و … بررسی و معرفی می‌شوند.
