Sjakk 2027 — AI lærer oss nye triks

Da sjakkens «sannheter» ble usanne

For hundre år siden hadde sjakkspillere «klassiske» regler: Kontroller senteret, utvikle deler, sikre kongen. En stormester som spilte på «klassisk» måte kunne vinne over hundre av sine konkurrenter. Men i 2012 møtte verden AlphaZero, en AI som ble lært å spille sjakk fra roten av reglene alene — ingen menneske lærte den noe.

AlphaZero spilte sjakk på måter som var helt fremmede fra menneskefølelse. Det ofret brikker som var «klassisk dårlig», ofret ofte sitt eget tårn eller løper for å få posisjonell fordel som først viste seg å være vinnende 30 trekk senere. Mennesker hadde aldri sett det før. Og nå må alle sjakkspillere — fra små til GM — lære AI-sjakk eller bli stille.

«AlphaZero endret hele måten jeg tenker på sjakk,» sier Simen Agdestein, norsk stormeister. «Jeg var tvunget til å lære helt nye taktikker. Det som var sannhet da jeg lærte sjakk, er ikke sannhet nå.»

Sluttspillet — hvor mennesker møter maskin

Sluttspillet er der AI-sjakk er mest radikalt annerledes. I et sluttspill med få brikker igjen — kanskje to tårn og noen brikker — må mennesker finne de beste trekk. For hundre år siden var det basert på intuisjon og erfaring. Nå er det basert på beregning.

En norsk sjakkspiller kan nå bruke en app på telefonen sin — basert på Stockfish eller annen sjakk-AI — for å få direkte svar på hvilket trekk som vinner. Det trekket kan se absurd ut for mennesket. En stormester kan gi sitt tårn bort for å få en bonde to plasser fra kanten av brettet, noe som virker idioti for menneskets intuisjon. Men 40 trekk senere er bonden dronning og spillet er vunnet.

«Sluttspillet i 2027 er helt basert på analyse,» sier Agdestein. «En spiller som ikke kan bruke AI eller som ikke har lært av AI, vil miste til en som har. Det er så enkelt og så brutal.»

Hvordan elitespillere trener nå

En moderne stormester bruker kanskje 50% av sin treningstid mot AI i stedet for mennesker. Han settes opp i vanskelige sluttspill-posisjoner som AI har generert eller identifisert som kritisk. AI forteller ham deretter de beste trekk, og han må forstå hvorfor det er best — ikke bare huske det.

Det som tok mennesker uker å lære, tar AI å beregne på sekunder. Og dog — dette er fortsatt ikke godt nok. Selv Stockfish 16, som er omkring 3 700 ELO (et menneske-maksimum er 2 882), kan fortsatt ikke slå dagens beste mennesker i sjakk-variasjoner der de kan forberede seg med masse AI-analyse. Men gapet er minimalt, og det minker hvert år.

Tall og trender

Sjakk og AI følger samme bane som sjakk og mennesker gjorde i 1997.

Simen Agdestein: «Det er ikke sjakkens slutt»

Agdestein, som var norsk sjakkstormester og nå jobber som trener, sier at han var skeptisk da AI ble dominerende. «Jeg tenkte, er sjakk død nå? Er det bare maskin som gjelder?» Men han skjønner nå at AI gjør sjakk bedre, ikke dårligere. «AI gjør at vi mennesker kan fokusere på det som sjakk handler om — ideer, kompresjon, strategi — og ikke bare memorie og trene på samme variasjon 10 000 ganger.» Han trener nå ungdom både mot mennesker og mot AI, og sier at ungdommene som lærer AI-sjakk tidlig, har en helt annen tilgang til spillet.

"Sjakk i 2027 er ikke mindre menneskelig enn før. Det er annerledes menneskelig."

Sjakk 2030: fusion eller kamp?

Den store debatten nå er om mennesker og AI skal spille sjakk sammen («fusion-sjakk»), eller hver for seg. I fusion-sjakk, som ble populær rundt 2015–2020, var det mennesker som brukte AI-analyse mens de spilte. Mennesket tok ofte beslutningen AI ikke kunne foreslå, eller mennesket kastet AI-forslaget fordi mennesket så noe som AI overså.

Nå, i 2026, er trenden at mennesker og AI blir vanskeligere å skille. En spiller som er godt trent med AI kan være «fusjonert» allerede — hans intuisjon er utdannet av AI. Og noen mennesker lurer på: hvis det kommer en dag da AI ikke kan slåes i sjakk av noe menneske, hvem er sjakkmeisteren da? Kanskje det ikke lenger spiller noen rolle. Kanskje sjakk i 2030 handler om noe helt tredje.