Современный искусственный интеллект уверенно проникает во все сферы нашей жизни — от обработки естественного языка до помощи в программировании и даже творчества. Однако в последних экспериментах с классической шахматной игрой на Atari 2600 Video Chess передовые модели вроде ChatGPT и Microsoft Copilot столкнулись с неожиданными трудностями, позволив проверить истинное положение дел в работе современных чатботов. История, разворачивающаяся вокруг этой встречи цифровых гениев, соединила в себе одновременно и юмор, и важные уроки о возможностях и ограничениях ИИ, работающего на основе больших языковых моделей. Использование Atari 2600 Video Chess — простой, но исторически значимый шахматный движок, созданный более 45 лет назад — в качестве оппонента кажется пресловутой архаикой, звучит как вызов. Этот движок с крайне ограниченными вычислительными ресурсами был создан в эпоху, когда о современных нейросетях и речи не шло.
Столкновение же с такими мощными системами, как ChatGPT и Copilot,— это словно проверка гигантов современности против ровесников первых вычислительных машин. Роберт Карузо, известный экспериментыст в сфере ИИ и технологии, инициировал подобный эксперимент, желая проверить, справятся ли ведущие ИИ-чатботы с задачей, которая казалась элементарной с человеческой точки зрения, но при этом несла в себе собственные сложности для моделей с ограниченной памятью. Его опыт показал, что даже сложные языковые модели не всегда способны адекватно справляться с шахматами на таком уровне. Особенность шахматной игры на Atari 2600 с точки зрения ИИ состоит в двух аспектах — ограниченная вычислительная мощность и необходимость держать комплексную стратегию в голове, учитывая позицию и прошлые ходы. ChatGPT при первом тестировании показал явные недостатки в отслеживании позиций на доске.
Модель попросту не могла грамотно сохранить «память» о расстановке фигур, что привело к ошибкам и нитевидным ходам, непоследовательным и противоречивым. Это сыграло роль в ее поражении от Atari. После этого опыта Роберт Карузо решил проверить Copilot от Microsoft, предположив, что этот продукт, интегрированный с алгоритмами от OpenAI, покажет одинаковый результат, но надеясь, что у Copilot получится проявить себя чуть лучше. В первом же общении с Copilot, объясняя причины поражения ChatGPT, автор получил уверенное заявление от чатбота, что тот способен не только играть в шахматы, но и рассчитывать ходы на 10-15 шагов вперед, хотя для игры с Atari выберет ближний план в 3-5 ходов, чтобы не зацикливаться на сложных расчетах. Что касается контроля игры и памяти позиций, Copilot заявил, что прилагает серьезные усилия для запоминания предыдущих ходов и поддержания правильной последовательности игры.
Однако, несмотря на эти заявления, на практике все оказалось далеко не так гладко. В ходе партии чатбот допускал ошибки в подсчете и понимании текущей позиции на доске, что быстро сыграло на руку старому движку Atari. Партия разворачивалась интересно: искусственный интеллект от Microsoft потерял несколько фигур — две пешки, коня и слона — в то время, как Atari был в ущербе только одной пешкой. Попытки автора сверить визуализацию позиции на доске и понимание того, что происходило в голове Copilot, выявили значительные расхождения. Чатбот признал, что его восприятие шахматной позиции отличается от реальности — явный признак неполноценного управления шахматной информацией внутри модели.
Несмотря на то, что Copilot признал поражение с достоинством, отдав должное «винтажному кремниевому гению», этот эксперимент стал наглядным примером того, что большие языковые модели обладают ярким интеллектом в определенных областях, но по-прежнему далеки от идеального воспроизведения сложных стратегий, требующих постоянного отслеживания деталей и долгосрочного планирования. Главный вывод из этого эксперимента — высокая уверенность языковых моделей в собственных «знаниях» зачастую выступает в роли заблуждения. Copilot, как и ChatGPT, были обучены на теоретических основах шахмат, что дало им возможность понимать правила и основные концепции, но не достаточно для настоящих стратегических баталий. Пока что они способны решать задачи, требующие момента анализа текста и генерации ответов, а вот глубинные шахматные стратегии остаются за пределами их компетенции ввиду отсутствия специализированной логики и аналитических механизмов, присущих классическим шахматным программам. Этот казус еще раз подчеркивает важность осторожного отношения к утверждениям ИИ-моделей.
Их уверенный тон порой маскирует поверхностное понимание, что важно учитывать при использовании чатботов в сложных и ответственных сферах, будь то программирование, консультирование или принятие управленческих решений. В целом, история с Microsoft Copilot и Atari 2600 Video Chess — это своеобразная метафора столкновения прошлого и будущего в области искусственного интеллекта, демонстрирующая, что продвинутый ИИ, гордый своими успехами в общении и творчестве, еще не способен превзойти некоторые давно устоявшиеся вычислительные механизмы в узкоспециализированных областях. В долгосрочной перспективе опыт, полученный в таких экспериментах, помогает лучше понять ограничения современных языковых моделей и направить усилия на развитие гибридных систем, сочетающих технологии глубокого обучения с традиционными алгоритмами для решения задач, требующих не только знания, но и длительного стратегического мышления. Таким образом, настоящее поражение Microsoft Copilot от Atari 2600 Video Chess не означает поражение ИИ в целом, а лишь подчеркивает многообразие и комплексность задач, которые стоят на пути развития искусственного интеллекта.
