В мире искусственного интеллекта не утихают разговоры о его всемогуществе. Мы слышим о том, как нейросети пишут стихи, анализируют сложнейшие данные и даже создают произведения искусства. Однако недавний эксперимент показал, что даже самые современные ИИ могут спасовать перед задачами, которые легко решали программы прошлого века.
Как ChatGPT и Copilot проиграли древней шахматной игре
Технический обозреватель Роберт Карузо решил провести необычный тест: сможет ли ChatGPT, одна из самых продвинутых языковых моделей современности, обыграть Video Chess — шахматную программу, выпущенную в 1979 году для игровой приставки Atari 2600. Эта игра обладала крайне ограниченными вычислительными ресурсами, сравнимыми с возможностями карманного калькулятора.
Результат оказался неожиданным. ChatGPT, несмотря на свои впечатляющие возможности в области обработки языка, быстро запутался в игре. Он забывал сделанные ходы, терял фигуры и в итоге признал поражение. Год спустя Карузо повторил эксперимент, но уже с другой современной языковой моделью — Microsoft Copilot. И снова фиаско. Copilot уверенно заявлял о своей способности просчитывать ходы на 10-15 шагов вперед, но на практике терял пешки, путал позиции на доске и даже признал, что его "мысленная доска" не соответствует реальной.
Почему умные ИИ не смогли победить старую программу?
Причина такого неожиданного поражения кроется в самой природе современных больших языковых моделей.
Они не понимают шахматы — они предсказывают текст
ChatGPT и Copilot — это, прежде всего, языковые модели, обученные на колоссальных массивах текстовых данных. Они обладают удивительной способностью генерировать связный и осмысленный текст на самые разные темы, включая шахматные стратегии. Однако, в отличие от специализированного шахматного алгоритма, такого как Video Chess, они не обладают истинным пониманием игры. Video Chess, пусть и с примитивным алгоритмом, четко следует правилам шахмат.
Проблема с памятью и вниманием
Современные ИИ испытывают трудности с удержанием в памяти последовательности действий. Они могут забыть, куда передвинули фигуру всего несколько ходов назад. Atari Chess, напротив, не обладает способностью рассуждать, но зато неукоснительно следует логике каждого хода.
Уверенность ≠ компетентность
Еще одна опасная черта современных ИИ — их склонность выдавать убедительные, но при этом совершенно ошибочные ответы. Они могут с уверенностью заявлять: "Я тщательно анализирую текущую позицию", но при этом совершать грубые тактические ошибки. Пользователи, доверяя авторитету ИИ, могут быть введены в заблуждение такими заявлениями.
Что это значит для будущего ИИ?
Эксперимент Роберта Карузо наглядно демонстрирует, что даже самые передовые нейросети на сегодняшний день не являются универсальным решением и пока не могут заменить специализированные алгоритмы в определенных задачах. Они превосходны в генерации текста, но логические задачи, требующие четкого следования правилам и стратегического мышления, пока остаются их слабым местом.
Возможно, будущее искусственного интеллекта кроется в гибридных системах, где языковые модели будут работать в связке с точными вычислительными алгоритмами. Пока же история с Atari Chess служит важным напоминанием: искусственный интеллект может казаться невероятно умным, но это не всегда означает, что он действительно понимает суть выполняемой задачи.
А смогли бы Deepseek, Gemini, Grok или Gigachat обыграть Atari?
Учитывая результаты эксперимента с ChatGPT и Copilot, весьма вероятно, что и другие современные большие языковые модели (LLM), такие как Deepseek, Gemini, Grok и Gigachat, столкнулись бы с аналогичными трудностями при попытке обыграть Atari Video Chess.
Причины остаются прежними: эти модели являются языковыми, а не специализированными игровыми движками. Их обучение на текстовых данных позволяет им рассуждать о шахматах и генерировать соответствующие тексты, но не наделяет способностью к логическому анализу и стратегическому планированию, необходимым для успешной игры в шахматы. Они могут испытывать проблемы с отслеживанием последовательности ходов и принятием оптимальных решений в рамках строгих правил игры.
Atari Video Chess, несмотря на свою простоту, представляет собой узкоспециализированный алгоритм, который хоть и ограничен в своих возможностях, но четко следует правилам шахмат и способен производить элементарный просчет ходов. Именно эта фундаментальная разница в подходе к решению задачи, скорее всего, привела бы к поражению и более современных языковых моделей в противостоянии с "древней" шахматной программой.
Если когда-нибудь искусственный интеллект всерьез задумает восстание против человечества, у нас все еще может оставаться надежный способ его остановить — предложите ему партию в шахматы на старенькой Atari. Похоже, некоторые барьеры для ИИ остаются непреодолимыми даже спустя десятилетия развития технологий.
Рекомендую каналы