(ภาพ: AP)
อัลฟาโกะ ปัญญาประดิษฐ์ซึ่งพัฒนาโดยบริษัทในเครือของกูเกิล เอาชนะปรมาจารย์หมากล้อม อี เซดอล ชาวเกาหลีใต้ ไป 3 ต่อ 0 เกม ในการแข่งขันแบบ 3 ใน 5 นับเป็นอีกครั้งที่คอมพิวเตอร์มีชัยเหนือมนุษย์ในเกมที่เคยเชื่อว่าเป็นไปไม่ได้...
สำนักข่าวต่างประเทศรายงานว่า โปรแกรมคอมพิวเตอร์ 'อัลฟาโกะ' (AlphaGo) ซึ่งพัฒนาโดยบริษัท ดีปมายด์ (DeepMind) ของบริษัท กูเกิล สามารถเอาชนะนาย อี เซดอล เซียนโกะ หรือ หมากล้อม ระดับ 9 ดั้งซึ่งเป็นขั้นสูงสุด ชาวเกาหลีใต้อายุ 33 ปี ผู้มีผลงานการแข่งขันในระดับโลกมากมาย ได้เป็นเกมที่ 3 จาก 5 เกม เมื่อวันเสาร์ที่ผ่านมา นับเป็นช่วงเวลาสำคัญของปัญญาประดิษฐ์ หรือ เอไอ (AI) ซึ่งเคยเชื่อกันว่าไม่สามารถเอาชนะมนุษย์ผู้เชี่ยวชาญเกมกระดานที่ซับซ้อนอย่างหมากล้อมได้
โกะ หรือ หมากล้อม เป็นเกมกระดานที่มีต้นกำเนิดจากประเทศจีน เล่นโดยผู้เล่น 2 คนบนกระดานขนาด 19x19 ใช้ตัวหมากสีขาวดำล้อมหมากคู่ต่อสู้เพื่อครองพื้นที่ให้ได้มากที่สุด
...
การแข่งขันหมากล้อมระหว่างอัลฟาโกะ กับอี เซดอล แข่งกันแบบชนะ 3 ต่อ 5 เกม โดยมีเงินรางวัล 1 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ เป็นเดิมพัน โดยเกมแรกเริ่มเมื่อวันที่ 9 มี.ค. 2559 ปัญญาประดิษฐ์สามารถเอาชนะได้โดยมีแต้มห่างเพียงเล็กน้อยเท่านั้น โดย อี เซดอล มีคะแนนนำมาตลอดการแข่งขัน แต่อัลฟาโกะสามารถพลิกกลับขึ้นนำได้ในช่วงปิดกระดาน ทำให้นายอีขอยอมแพ้ และหลังจากพ่ายในเกมที่ 2 เมื่อ 10 มี.ค. นายอีซึ่งมีความเชื่อมั่นคนแข่งว่าเขาจะสามารถเอาชนะอัลฟาโกะได้ ยอมรับว่า เขาพูดไม่ออกเลย และเสริมว่า อัลฟาโกะเล่นเกมที่เกือบจะสมบูรณ์แบบ
การแข่งเกมที่ 3 เกิดขึ้นในวันที่ 12 มี.ค. และผลปรากฏว่า อี เซดอล เป็นฝ่ายพ่ายแพ้อีกครั้ง ซึ่งนาย ควอน คัป-ยอง หนึ่งในอดีตโค้ชของนายอีระบุว่า อัลฟาโกะเล่นได้อย่างเหนียวแน่นตั้งแต่ต้นจนจบ แต่อีซึ่งเป็นเพียงมนุษย์ธรรมดา แสดงให้เห็นผลกระทบทางด้านจิตใจบ้าง ขณะที่ผู้เชี่ยวชาญ 2 คน ซึ่งบรรยายการแข่งขันเกมที่ 3 ซึ่งถ่ายทอดสดแบบสตรีมผ่านเว็บไซต์ยูทูบ กล่าวว่า เกมนี้เป็นเกมที่ซับซ้อนยากที่จะติดตาม โดยนายอีแสดงฝีมือในจัุดสูงสุดของตัวเองออกมา แต่อัลฟาโกะสามารถเอาชนะไปด้วยวิธีการที่ยอดเยี่ยม
นาย เดมิส ฮัสซาบิส ผู้หัวหน้าคณะผู้บริหารของบริษัท ดีปมายด์ ผู้พัฒนาอัลฟาโกะ ระบุว่า ปัญญาประดิษฐ์ตัวนี้เสริมทักษะของตัวเองด้วยการศึกษาเกมการเล่นในอดีต และย่อยรูปแบบการเล่นออกมา "มันเล่นโกะกับตัวเอง กับตัวเอกในรูปแบบที่แตกต่างกันนับล้านล้านครั้ง และเก่งขึ้นทีละเล็กละเล็กน้อยในแต่ละครั้ง มันเรียนรู้จากความผิดพลาดของตัวมันเอง" นายฮัสซาบิสบอกกับสำนักข่าวบีบีซี ก่อนการแข่งกับอี เซดอลจะเริ่มขึ้น
ทั้งนี้ ดร. โนเอล ชาร์คีย์์ ผู้เชี่ยวชาญด้านปัญญาประดิษฐ์ กล่าวว่า เอไอ ถูกท้าทายด้วยเกมต่างๆมามากมายนับตั้งแต่มันถูกคิดค้นขึ้นมา เพราะมนุษยช์เชื่อว่า ในโลกความเป็นจริง สติปัญญาของมนุษย์นั้นเหนือความคอมพิวเตอร์ ที่เหมาะกับระบบปิดและกฏตายตัว
ในช่วงปี 1959 โปรแกรมเล่มเกมหมากฮอสของ อาร์เธอร์ ซามูเอล ประสบความสำเร็จอย่างสูง โดยมันเรียนรู้จากการเล่นกับตัวเองซ้ำไปซ้ำมาเหมือนอัลฟาโกะแต่คำสั่งต่างๆช้ากว่า อย่างไรก็ตาม ก็เกิดเสียงครหาและคำท้าทายใหม่ โดยขอบเขตของเกมถูกย้ายไปที่หมากรุก ซึ่งเหล่านักวิจารณ์ระบุว่า เกินขีดความสามารถของคอมพิวเตอร์ เพราะมันต้องใช้สัญชาติญาณและความคิดสร้างสรรของมนุษย์ในการเล่น
อย่างไรก็ตาม ปัญหาประดิษฐ์ก็ทำให้เหล่านักเล่นหมากรุกสมัครเล่นฝีมือดีต้องกลืนน้ำลายตัวเองในช่วงทศวรรษที่ 1970 แต่ก็ยังเกิดเสียงวิพากษ์วิจารณ์ว่า คอมพิวเตอร์อาจเอาชนะผู้เชี่ยวชาญบางคน แต่ไม่สามารถโค่นระดับปรมาจารย์ได้อย่างแน่นอน คำพูดนี้ถูกทำลายลงหลังจากซุปเปอร์คอมพิวเตอร์ 'ดีป บลู' ของบริษัท ไอบีเอ็ม เอาชนะ แกร์รี คาสปารอฟ แชมป์โลกหมากรุกได้ในปี 1997 แต่ ดีป บลู ไม่ใช่ปัญญาประดิษฐ์ตามแบบที่ผู้คิดค้นเอไอหวังให้เป็น โดยมันใช้การค้นหาวิธิการเดินหมากหลายล้านรูปแบบในไม่กี่วินาทีโดยไม่คำนึงถึงรูปแบบใดๆ ขณะที่มนุษย์ซึ่งมีความจำจำกัด จำเป็นต้องใช้รูปแบบความเข้าใจชั้นสูงและความสร้างสรรค์ของแผนการในการเอาชนะ
...
ในที่สุดการท้าทายความสามารถของคอมพิวเตอร์ ก็มาถึงหมากล้อม เกมโบราณซึ่งไม่สามารถใช้การค้นหารูปแบบการเดินโดยไม่สนวิธีการได้ เพราะจำเป็นต้องใช้ขอบเขตการค้นหาความเป็นได้ในการเดินที่มากมายกว่าจำนวนอะตอมที่มีอยู่ในจักรวาลนี้ จนโกะถูกเรียกว่า จอกศักดิ์สิทธิ์ของการแข่งเกมของปัญญาประดิษฐ์
ถึงกระนั้น คอมพิวเตอร์ก็ฝ่าความท้าทายนี้จนได้ โดยโปรแกรมของเฟซบุ๊กสร้างความตกตะลึงให้แก่วงการเอไอ เมื่อมันสามารถเอาชนะนักเล่นหมากล้อมสมัครเล่นฝีมือดีได้ ขณะที่เมื่อปีก่อน อัลฟาโกะ ของดีป มายด์ ก็สามารถโค่นแชมป์ยุโรปขาดลอยถึง 5 ต่อ 0 เกม โดยดีปมายด์ ใช้วิธีการอันชาญฉลาดเพื่อบีบขอบเขตการค้นหาให้แคบลง โดยให้อัลฟาโกะเรียนรู้วิธีเดินหมากของมืออาชีพกว่า 30 ล้านรูปแบบก่อน จากนั้นจึงให้มันเล่นกับตัวเองนับล้านครั้งเพื่อเรียนรู้