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अन्य कहानियांChess Experiments: चैस और AI की शक्ति, शतरंज प्रयोग

Chess Experiments: चैस और AI की शक्ति, शतरंज प्रयोग

Chess Experiments: चैस और AI की शक्ति, शतरंज प्रयोग

Chess Experiments: जब 2020 की शुरुआत में कोविड-19 ने लोगों को घर भेज दिया, तो कंप्यूटर वैज्ञानिक टॉम ज़हावी ने शतरंज की फिर से खोज की।

उन्होंने एक बच्चे के रूप में खेला था और हाल ही में गैरी कास्परोव की डीप थिंकिंग पढ़ी थी, जो IBM के शतरंज खेलने वाले कंप्यूटर, डीप ब्लू के खिलाफ ग्रैंडमास्टर के 1997 के मैचों का एक संस्मरण है।

उन्होंने यूट्यूब पर शतरंज के वीडियो और नेटफ्लिक्स पर द क्वीन्स गैम्बिट देखे।

Chess Experiments: अपने कौशल को निखारें

अपनी नई रुचि के बावजूद, ज़हावी अपने खेल को बेहतर बनाने के तरीकों की तलाश नहीं कर रहा था। उन्होंने कहा, “मैं महान खिलाड़ी नहीं हूं।”

प्यादों की व्यवस्था, जो अक्सर काल्पनिक होती है और वास्तविक खेल के दौरान होने की संभावना नहीं होती है, जो खिलाड़ी को बढ़त हासिल करने के लिए रचनात्मक तरीके खोजने की चुनौती देती है।

पहेलियाँ खिलाड़ियों को अपने कौशल को निखारने में मदद कर सकती हैं, लेकिन हाल ही में उन्होंने शतरंज कार्यक्रमों की छिपी हुई सीमाओं को उजागर करने में मदद की है। 2017 में गणितज्ञ सर रोजर पेनरोज़ द्वारा तैयार की गई सबसे कुख्यात पहेलियों में से एक, मजबूत काले टुकड़ों (जैसे कि रानी और रूक्स) को बोर्ड पर रखती है, लेकिन अजीब स्थिति में।

Chess Experiments: खेम में रंग का प्रभाव

एक अनुभवी मानव खिलाड़ी, सफेद रंग से खेलते हुए, आसानी से खेल को ड्रा में ले जा सकता है, लेकिन शक्तिशाली कंप्यूटर शतरंज कार्यक्रम कहेंगे कि काले रंग का स्पष्ट लाभ था।

ज़हावी ने कहा, यह अंतर बताता है कि भले ही कंप्यूटर दुनिया के सर्वश्रेष्ठ मानव खिलाड़ियों को हरा सकते हैं, लेकिन वे अभी भी हर तरह की कठिन समस्या को पहचान नहीं सकते हैं और उस पर काम नहीं कर सकते हैं। तब से, पेनरोज़ और अन्य ने पहेलियों का विशाल संग्रह तैयार किया है जिन्हें हल करने में कंप्यूटर को संघर्ष करना पड़ता है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता में नए विचारों के परीक्षण के लिए शतरंज लंबे समय से एक कसौटी रही है, और पेनरोज़ की पहेलियों ने ज़हावी की रुचि को बढ़ाया। उन्होंने कहा,

“मैं यह समझने की कोशिश कर रहा था कि कंप्यूटर के लिए ये स्थितियाँ इतनी कठिन क्यों हैं जबकि उनमें से कम से कम कुछ को हम मनुष्य के रूप में हल कर सकते हैं।”

यह जल्द ही एक पेशेवर रुचि में विकसित हो गया: Google DeepMind में एक शोध वैज्ञानिक के रूप में, ज़हावी रचनात्मक समस्या-समाधान दृष्टिकोणों की खोज करता है। लक्ष्य एकल कार्य करने से परे संभावित व्यवहारों के स्पेक्ट्रम के साथ एआई सिस्टम तैयार करना है।

Chess Experiments: नई प्रणाली और रिपोर्ट

एक पारंपरिक AI शतरंज कार्यक्रम, जिसे जीतने के लिए प्रशिक्षित किया गया है, पेनरोज़ पहेली का मतलब नहीं हो सकता है, लेकिन ज़हावी को संदेह है कि कई विविध प्रणालियों से बना एक कार्यक्रम, एक समूह के रूप में एक साथ काम करते हुए, आगे बढ़ सकता है।

इसलिए उन्होंने और उनके सहयोगियों ने कई (10 तक) निर्णय लेने वाले एआई सिस्टम को एक साथ बुनने का एक तरीका विकसित किया, प्रत्येक को अलग-अलग रणनीतियों के लिए अनुकूलित और प्रशिक्षित किया गया, जिसकी शुरुआत डीपमाइंड के शक्तिशाली शतरंज कार्यक्रम अल्फ़ाज़ीरो से हुई।

नई प्रणाली, उन्होंने अगस्त में रिपोर्ट की थी, अकेले अल्फ़ाज़ीरो से बेहतर काम करती थी, और इसने पेनरोज़ की पहेलियों से निपटने में अधिक कौशल और अधिक रचनात्मकता दिखाई। ये क्षमताएं, एक अर्थ में, आत्म-सहयोग से आईं: यदि एक दृष्टिकोण दीवार से टकराता है, तो कार्यक्रम बस दूसरे की ओर मुड़ जाता है।

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