AlphaZero da Google Destrói Stockfish em Confronto de 100-Partidas
O xadrez pode ter hoje mudado para sempre. E talvez o resto do mundo tenha mudado, também.
Um pouco mais de um ano depois de AlphaGo ter vencido sensacionalmente contra o melhor jogador de Go, o programa de inteligência-artificial AlphaZero obliterou o programa mais cotado de xadrez.
Stockfish, que é a habitual ferramenta de preparação para a maioria dos jogadores de topo, e que venceu o Campeonato TCEC de 2016 e o Campeonato de Xadrez por Computador de 2017 do Chess.com, não teve uma chance. AlphaZero venceu o confronto à porta fechada de 100-partidas com 28 vitórias, 72 empates, e zero derrotas.
Oh, e o AlphaZero precisou somente de quatro horas para "aprender" xadrez. Lamento humanos, vocês tiveram um bom reino.
Está correto -- os programadores do AlphaZero, que pertence à divisão DeepMind da Google, fizeram este utilizar um tipo de "aprendizagem mecânica," especificamente aprendizagem reforçada. Dito de forma mais simples, o AlphaZero não foi "ensinado" a jogar no sentido tradicional. Isso quer dizer sem livro de aberturas, sem tabelas de finais, e aparentemente sem algoritmos complicados dissecando pequenas diferenças entre os peões centrais e laterais.
Sede da Google em Londres vista do interior, com a secção do DeepMind no oitavo andar. | Foto: Maria Emelianova/Chess.com.
Isto seria equivalente a dar a um robô acesso a milhares de pedaços de metal e peças, mas sem conhecimento dum motor de combustão, e depois deixá-lo experimentar numerosas vezes com cada combinação possível até este construir um Ferrari. Tudo isso em menos tempo do que é necessário para assistir à trilogia do "Lord of the Rings." O programa teve quatro horas para jogar contra si mesmo muitas e muitas vezes, tornando-se assim no seu próprio professor.
Por agora, a equipe de programação quer manter tudo discreto. Eles decidiram não comentar para o Chess.com, assinalando que a investigação "está presentemente sobre estudo" mas tu podes ler aqui a publicação inteira. Demis Hassabis que faz parte do grupo de investigação, é um candidato a mestre da Inglaterra e co-fundador do DeepMind (adquirido pela Google em 2014). Hassabis, que jogou no evento ProBiz do Chess Classic de Londres, está correntemente na Conferência de Sistemas de Processamento de Informação Neural na Califórnia onde ele é um co-autor doutra tese sobre um assunto diferente.
Demis Hassabis jogando com Michael Adams no evento ProBiz na sede da Google de Londres apenas há alguns dias atrás. | Foto: Maria Emelianova/Chess.com.
Uma pessoa que comentou ao Chess.com tem bastante experiência pessoal de jogar xadrez por computador. O GM Garry Kasparov não está surpreendido que DeepMind se tenha ramificado de Go para o xadrez.
"É uma façanha notável, ainda que já a tivéssemos antecipado após AlphaGo," disse ele ao Chess.com. "Esta aproxima-se da abordagem de 'Tipo B,' abordagem de tipo-humano para xadrez de máquina de que sonharam Claude Shannon e Alan Turing em vez de força bruta.
Uma das 10 partidas selecionadas ilustradas na publicação.
De facto, identicamente aos seres humanos, o AlphaZero pesquisa menos posições do que os seus predecessores. A publicação declara que parece que este pesquisa "só" 80.000 posições por segundo, comparados com os 70 milhões por segundo de Stockfish
O GM Peter Heine Nielsen, o parceiro de treino de longa data do Campeão do Mundo GM Magnus Carlsen, está agora de acordo com o presidente da FIDE sobre uma coisa: alienígenas. Como ele disse ao Chess.com, "Após ler a tese mas especialmente olhando para as partidas eu pensei, bem, eu sempre me perguntei como é que seria se uma espécie superior visitasse a terra e nos mostrasse como eles jogam xadrez. Eu sinto que agora eu sei."
A entrevista do Chess.com com Nielsen sobre as notícias de AlphaZero.
Nós ficámos também a saber, sem surpresa, que as Brancas são de facto a escolha, mesmo até entre entidades não-conscientes. Das 28 vitórias de AlphaZero, 25 vieram do lado branco (embora +3=47-0 de Pretas contra o Stockfish de 3400+ também não é muito mau).
A máquina aumentou também a frequência das suas aberturas preferidas. Lamento, praticantes da Índia de Rei, o vosso bichinho de estimação não foi a escolhida. A Francesa também diminuiu no entusiasmo do programa com o decorrer do tempo, enquanto que o Gambito de Dama e especialmente a Abertura Inglesa foram bem representadas.
Frequência de aberturas empregadas com o decorrer do tempo por AlphaZero na sua fase de "aprendizagem." Imagem reproduzida da publicação de investigação de AlphaZero.
O que fazes se és uma coisa que nunca se cansa e acabaste de dominar um jogo com 1400 anos? Tu conquistas outro. Após o confronto com Stockfish, o AlphaZero "treinou" então por só duas horas e depois derrotou "Elmo", o melhor programa de computador que joga Shogi.
As ramificações para uma forma tão inventiva de aprendizagem não estão é claro limitadas a jogos.
"Nós sempre assumimos que o xadrez requeria demasiados conhecimentos empíricos para que uma máquina pudesse jogar tão bem a partir do nada, sem conhecimentos humanos adicionados de todo," disse Kasparov. "É claro que eu ficarei fascinado em ver o que nós podemos aprender sobre o xadrez com o AlphaZero, uma vez que essa é a grande promessa da aprendizagem de máquinas em geral—máquinas descobrindo regras que os humanos não conseguem detectar. Mas obviamente as implicações são maravilhosas bastante para além do xadrez e outros jogos. A habilidade duma máquina de duplicar e ultrapassar séculos de sabedoria humana em sistemas fechados complexos é uma ferramenta que muda o mundo."
Garry Kasparov e Demis Hassabis juntos no evento ProBiz event em Londres. | Foto: Maria Emelianova/Chess.com.
O Chess.com entrevistou oito dos 10 jogadores participando no London Chess Classic sobre os seus pensamentos do confronto. Uma vídeo compilação dos seus pensamentos será publicada mais tarde no site.
O jogador com objeções mais estridentes sobre as condições do confronto foi o GM Hikaru Nakamura. Enquanto que uma discussão intensa sobre o poder de processamento dos dois lados está a ter lugar online, Nakamura pensou que esse era um assunto secundário.
O Americano chamou o confronto de "desonesto" e assinalou que a metodologia do Stockfish requer que este tenha um livro de aberturas para um desempenho ideal. Embora ele não acredite que o eventual vencedor teria mudado, Nakamura pensou que o tamanho da pontuação vencedora seria mitigado.
"Eu estou bastante convencido que Deus ele próprio não conseguiria bater o Stockfish 75 porcento das vezes de Brancas sem certas vantagens (handicaps)," disse ele sobre as 25 vitórias e 25 empates que o AlphaZero pontuou de peças brancas.
O GM Larry Kaufman, principal consultor do programa Komodo, deseja ver o desempenho do novo programa em computadores pessoais sem o benefício dos computadores da Google. Ele também repetiu as objeções de Nakamura sobre a falta de conhecimentos estandardizados de aberturas do Stockfish.
"Isto é, obviamente, bastante incrível, disse ele. "Embora depois do que eu ouvi sobre os sucessos de AlphaGo em Go eu estivesse de certo modo à espera de algo assim, especialmente uma vez que a equipe possui um mestre de xadrez, Demis Hassabis. O que ainda não está claro é se o AlphaZero poderá jogar xadrez em computadores pessoais normais e se sim qual será a sua força. Pode bem ser que o domínio atual de programas de xadrez minimax esteja no fim, mas ainda é demasiado cedo para o dizer. Deve ser assinalado que o AlphaZero construiu efetivamente o seu próprio livro de aberturas, portanto uma competição mais justa seria contra um programa de topo utilizando um bom livro de aberturas."
Quaisquer que sejam os méritos das condições do confronto, Nielsen está ansioso de ver que outras disciplinas serão aperfeiçoadas ou dominadas por este tipo de aprendizagem.
"[Isto é] de facto inteligência artificial," disse ele. " Começa por ter algo que é relevante para o xadrez mas vai para algo que ganhará Prémios Nobel. Basicamente eu penso que é fantástico para nós que eles decidiram também fazer quatro horas no xadrez porque nós ganhámos muitos conhecimentos. Nós sentimos que é um grande dia para o xadrez mas é claro que isto vai muito mais além."
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Mike Klein began playing chess at the age of four in Charlotte, NC. In 1986, he lost to Josh Waitzkin at the National Championship featured in the movie "Searching for Bobby Fischer." A year later, Mike became the youngest member of the very first All-America Chess Team, and was on the team a total of eight times. In 1988, he won the K-3 National Championship, and eventually became North Carolina's youngest-ever master. In 1996, he won clear first for under-2250 players in the top section of the World Open. Mike has taught chess full-time for a dozen years in New York City and Charlotte, with his students and teams winning many national championships. He now works at Chess.com as a Senior Journalist and at ChessKid.com as the Chief Chess Officer. In 2012, 2015, and 2018, he was awarded Chess Journalist of the Year by the Chess Journalists of America. He has also previously won other awards from the CJA such as Best Tournament Report, and also several writing awards for mainstream newspapers. His chess writing and personal travels have now brought him to more than 85 countries.
