Sjakk vs Go — et tusenårs spill-duell

To strategiske mesterskap — møte under kunstig lys

For over 50 år siden skrev sjakkspiller Bobby Fischer at sjakk var det ultimative strategispill. Han hadde ikke hørt om Go — eller hvis han hadde, anså han det som underordnet. I samme perioden elsket millioner i Øst-Asia Go — et spill 2500 år gammelt som mange betraktet som enda mer komplekst enn sjakk.

I dag vet vi bedre. Både sjakk og Go er extraordinær komplekse strategispill. Men de utfordrer menneskelig intellekt på fundamentalt ulike måter. Og når kunstig intelligens møtte begge — først sjakk i 1997 med Deep Blue, deretter Go i 2016 med AlphaGo — lærte vi noe grunnleggende om intelligens.

Tusenårs historie — fra kongerike til digitalt brettspill

Sjakk oppstod omkring 600 e.Kr i India som Chaturanga og migrerte til Persia, arabiske og europeiske land under middelalderen. Sjakk som vi kjenner det — med alle de samme reglene — ble standardisert omkring 1475 i Europa. Go oppstod omkring 2500 år før nåtid i Kina som Weiqi. Mens sjakk ble kjent i Vesten gjennom araberne, forble Go primært kjent i Asia og utvidet seg til Japan omkring år 1000. Begge spillene var lenge håndverksspill for elite — en grandmaster trends omkring 10.000 timer, en Go-spiller omkring 20.000 timer.

Strategiske prinsipp — sådan er de ulike

Sjakk er et «perfect information»-spill. Begge spillere kan se alle brikker til enhver tid. Strategien handler mye om å beregne variasjonser — hvis jeg gjør dette, hva kan du gjøre? Det er et tre av muligheter. Go er «territorialt». Målet er å kontrollere mer territorium enn motstanderen. En enkelt Go-brikke kan være utility-løs alene, men betydningsfull som del av et mønster. Go-strategi handler om mønstre, balanse og langterm posisjonering. Kompleksiteten er annerledes — sjakk har omkring 10^120 mulige posisjoner, Go omkring 10^170. Men antallet lovlige trekk i Go på hver tur er omkring 300 mot sjakkens omkring 35.

Kunstig intelligens møter strategien

I 1997 beseiret Deep Blue sjakkverdensmester Garry Kasparov. Deep Blue evaluerte omkring 200 millioner posisjoner per sekund — rent brute-force beregning. Go var annerledes — Deep Blue-tilnærmingen fungerte ikke. Du kan ikke løse Go gjennom brute-force; det er for mange muligheter. Datamaskiner som spilte Go var bare amatør-mennesker. Deretter kom AlphaGo i 2016. DeepMind hadde trent en kunstig nevral-nettverk på millioner av Go-spill. I stedet for å beregne alt, lærte AlphaGo å gjenkjenne mønstre. I mars 2016 beseiret AlphaGo Lee Sedol, en av verdens beste Go-spillere. Siden da har AI dominert begge spillene helt.

Tall og trender

Fra mennesker som hengivne strateger til AI-dominans.

Hva lærer vi fra dette?

Dominansen av AI lærer oss noe viktig: intelligens kommer i mange former. Sjakk krever beregningskraft og taktisk skarpsindighet. Go krever intuisjon og mønster-gjenkjenning. Mennesker er gode til begge, men av historiske grunner har vi utviklet sjakk som taktisk beregning og Go som intuisjon. Når datamaskiner møter disse utfordringene viser det at begge typer intelligens kan simuleres. Men det betyr ikke at mennesker er mindre intelligente. Det betyr at menneskelig og kunstig intelligens er fundamentalt ulike.

"Sjakk og Go lærer oss at det finnes mange måter å være intelligent på."

Spillene fortsetter — selv uten seier

I dag spiller mennesker fortsatt sjakk og Go. Ikke fordi de kan slå datamaskiner — de kan ikke. Men fordi disse spillene er vakkert. De lærer oss strategi og tenking. Norske sjakkspillere spiller, til tross for at hver datamaskinen er bedre enn Magnus Carlsen. Kanskje læren er at det ikke handler om seier, men om reisen — å utvikle deg selv, møte utfordringer og nyte skjønnheten i et velspilt trekk. Sjakk og Go vil fortsette å være menneskelig lenge etter at vi sluttet å vinne ved dem.