Rywale bez szans. Sztuczna inteligencja ograła najlepszych w kolejnej grze strategicznej

Naukowcy z czołowych amerykańskich uczelni opracowali przełomowy system sztucznej inteligencji, który osiągnął historyczny sukces w grze Stratego, pokonując najlepszych na świecie graczy i wyznaczając nowe standardy efektywności w dziedzinie AI. Osiągnięcie to może w przyszłości znaleźć zastosowanie w wielu dziedzinach, gdzie kluczowe są decyzje podejmowane przy niepełnej informacji, od negocjacji biznesowych, przez cyberbezpieczeństwo, aż po planowanie operacji wojskowych. Pisze o tym w najnowszym numerze czasopismo "Nature".

Zdjęcie ilustracyjne /Shutterstock

Stratego – na czym polega gra?

Stratego to klasyczna gra planszowa, w której dwóch graczy rywalizuje, starając się przechytrzyć przeciwnika i zdobyć jego flagę. W przeciwieństwie do szachów czy warcabów, Stratego charakteryzuje się tzw. niepełną informacją, gracz zna tylko tożsamość swoich figur, tożsamość figur przeciwnika pozostaje dla niego ukryta aż do momentu ich zetknięcia. Ta cecha sprawia, że gra jest znacznie trudniejsza dla algorytmów sztucznej inteligencji, ponieważ liczba możliwych konfiguracji planszy przekracza 10 do potęgi 66, co stanowi wyzwanie nawet dla najnowocześniejszych systemów komputerowych.

Dotychczasowe próby stworzenia AI zdolnej do rywalizacji z najlepszymi graczami Stratego kończyły się umiarkowanym sukcesem. Nawet zaawansowane modele, takie jak DeepNash opracowany przez DeepMind, wymagały ogromnych nakładów obliczeniowych i finansowych, a mimo to nie były w stanie pokonać czołowych ludzi.

By pokonać ludzi, powstał specjalny system

Przełom nastąpił dzięki zespołowi badaczy z Massachusetts Institute of Technology, Carnegie Mellon University, New York University oraz Stanford University. Opracowany przez nich system, nazwany Ataraxos, nie tylko pokonał najlepszych graczy Stratego na świecie, ale zrobił to przy znacznie mniejszych kosztach i z użyciem mniej zasobów niż wcześniejsze modele. Nazwa modelu pochodzi z języka greckiego i oznacza „niewzruszonego”, albo „wolnego od niepokoju”. 

Klucz do sukcesu Ataraxos tkwi w połączeniu dwóch innowacyjnych podejść. Po pierwsze, system wykorzystuje tzw. uczenie przez samodzielną grę, dzięki czemu model samodzielnie rozgrywa tysiące partii, doskonaląc swoje strategie bez potrzeby zewnętrznej ingerencji. Po drugie, Ataraxos stosuje zaawansowane planowanie decyzji w czasie rzeczywistym, korzystając z generatywnego modelu probabilistycznego, który pozwala ocenić najbardziej prawdopodobne ukryte ustawienia przeciwnika i przewidzieć ich ruchy. Dzięki temu Ataraxos nie tylko szybciej się uczy, ale także potrafi dynamicznie dostosowywać swoje decyzje do aktualnej sytuacji na planszy, zachowując przy tym „zimną krew” i nie ujawniając swoich intencji. To cechy, które często zawodzą u ludzi grających pod presją.

Nowy system osiągnął spektakularne wyniki podczas rozgrywek z najlepszymi graczami świata. W oficjalnych meczach Ataraxos pokonał mistrza świata w Stratego stosunkiem 15-1-4 oraz uzyskał bilans 39 zwycięstw przy zaledwie 2 porażkach podczas mistrzostw świata. To pierwsza sztuczna inteligencja, która osiągnęła tak wyraźną przewagę nad ludźmi w tej grze. Co więcej, Ataraxos okazał się niezwykle uniwersalny. Po niewielkich modyfikacjach system z powodzeniem radził sobie także w innych grach z ukrytą informacją, takich jak Barrage Stratego, Hanabi, czy Dou dizhu.

„Przed nami jeszcze długa droga”

Eksperci podkreślają, że sukces Ataraxos wykracza daleko poza świat gier planszowych. Współczesne wyzwania, takie jak negocjacje biznesowe, operacje wojskowe czy cyberbezpieczeństwo, często opierają się na podejmowaniu decyzji przy niepełnej lub ukrytej informacji. Nowe algorytmy mogą wspierać ludzi w analizie ryzyka, przewidywaniu ruchów przeciwnika i wybieraniu optymalnych strategii w złożonych, dynamicznych sytuacjach.

Twórcy systemu zapowiadają dalszy rozwój Ataraxos, w tym prace nad zwiększeniem przejrzystości podejmowanych decyzji, tak by użytkownicy mogli lepiej rozumieć rekomendacje AI. To kluczowy krok, by sztuczna inteligencja mogła być szeroko wykorzystywana jako narzędzie wspierające, a nie zastępujące człowieka. 

Człowiek musi mieć decydujący głos w kwestii realizacji rekomendacji, więc zanim nastąpi wdrożenie, musimy umieć ocenić podstawy decyzji podejmowanych przez model. Przed nami jeszcze długa droga, ale mam nadzieję, że te algorytmy mogą stać się podstawą do dalszych prac – mówi współautor pracy, prof. Gabriele Farina z MIT.