Неожиданное поражение искусственного интеллекта ChatGPT от винтажной игровой приставки Atari 2600 1977 года в шахматной партии стало настоящей сенсацией в IT-сообществе.
G. Ostrov
В мире технологий произошло событие, которое заставило многих пересмотреть представления о возможностях современного искусственного интеллекта. ChatGPT, один из самых продвинутых ИИ-помощников современности, потерпел сокрушительное поражение в шахматной партии от игровой приставки Atari 2600, выпущенной в далёком 1977 году.
Эксперимент инженера Citrix
Инженер компании Citrix Роберт Карузо-младший решил провести необычный эксперимент по совету самого ChatGPT. Идея заключалась в том, чтобы свести в шахматной битве современный ИИ с процессором легендарной консоли Atari 2600, работающим на частоте всего 1,19 МГц.
Для проведения эксперимента использовался эмулятор Stella, воспроизводящий игру Atari Chess. Казалось бы, вся мощь современного искусственного интеллекта должна была легко одолеть 48-летний компьютер с минимальными вычислительными ресурсами.
Неожиданные трудности ChatGPT
Однако реальность оказалась совершенно иной. ChatGPT продемонстрировал удивительно слабую игру, постоянно совершая грубые ошибки:
- Путал шахматные фигуры между собой (ладьи со слонами)
- Не мог правильно считать фигуры на доске
- Пропускал очевидные тактические удары
- Постоянно просил перезапустить игру
- Обвинял в своих неудачах стилизацию шахматных фигур
Даже когда ChatGPT предоставили базовую раскладку доски для лучшего понимания позиции, ИИ продолжал делать ошибки, достойные новичка в шахматах.
Простота против сложности
В то время как ChatGPT боролся с базовыми шахматными концепциями, скромный 8-битный движок Atari методично выполнял свою работу. Без сложных языковых моделей, без продвинутых алгоритмов машинного обучения — только простая оценка позиции и алгоритмы 1977 года.
Партия длилась 90 минут, во время которых экспериментатору приходилось постоянно корректировать понимание ChatGPT о состоянии доски и предотвращать катастрофические ходы. ИИ неоднократно обещал улучшить игру "если просто начать заново", но в итоге был вынужден признать поражение.
Выводы и значение эксперимента
Этот эксперимент наглядно демонстрирует, что современные большие языковые модели, несмотря на свои впечатляющие возможности в обработке текста и генерации контента, имеют специфические ограничения. Они не являются универсальными решениями для всех типов задач.
Результат показывает важность понимания природы различных ИИ-систем. Специализированные алгоритмы, даже очень простые по современным меркам, могут превосходить универсальные решения в своих областях применения.
Подробнее об этом эксперименте можно узнать на официальном сайте iXBT.
В случае каких-либо проблем напишите нам, мы поможем быстро и качественно!