Salah satu impian generasi ini adalah membantu manusia melakukan hal-hal dengan lebih baik. Di banyak wilayah, niat itu telah tercapai dan terus berlanjut. Namun, satu lokasi yang menjadi perjuangan adalah mengembangkan perangkat pintar buatan yang dapat bermain bridge seperti atau lebih baik dari manusia. Akhirnya, perkembangan kontemporer di era ini tampaknya telah membuat kecerdasan buatan (AI) setidaknya mendekati permainan seperti yang dilakukan manusia.
Dalam buletin ini, kami membahas hal ini, yang berkaitan dengan bagaimana kecerdasan buatan berubah menjadi mampu belajar cara bermain bridge.
Kecerdasan Buatan dan Permainan
Apakah Anda berpikir ketika Garry Kasparov, pemain catur, dikalahkan oleh Deep Blue pada tahun 1997? Itu adalah momen penting dalam sejarah, karena menandai kejadian kuno di mana sistem komputer mengalahkan manusia dalam permainan catur. Sejak saat itu dan seterusnya, sistem komputer telah menjadi semakin baik dalam permainan dan menampilkan pemain yang tidak memiliki tangan yang luar biasa dalam pengetahuan mereka tentang catur, tetapi mereka juga telah memberikan kontribusi mereka sendiri terhadap permainan tersebut – ingat AI yang menganalisis permainan Go?
Kecerdasan buatan adalah yang terbaik dalam permainan video karena dapat mempelajari metode, penilaian yang tepat, dan rekomendasi. Hal ini, ditambah dengan kenyataan bahwa ia beroperasi dengan kecepatan yang sangat tinggi, membuat kecerdasan buatan benar-benar luar biasa dalam mempelajari permainan video. Tidak hanya itu, tetapi teknologi baru ini juga sangat bagus dalam bertaruh karena kemampuannya dalam mengumpulkan dan mempelajari informasi serta kemampuannya untuk memahami pola.
Namun, ada perbedaan antara catur, operan, dan bridge, karena bridge adalah permainan dengan catatan yang tidak sempurna, dan kecerdasan buatan biasanya tidak berkembang dalam jenis permainan ini. Jadi, mari kita lihat bagaimana AI berhasil mengenali permainan bridge dan mengapa hal ini terjadi sejak awal.
Robot bridge telah ada selama beberapa tahun, dan mengacu pada perangkat lunak komputer yang dapat duduk dan bermain game bersama Anda. Robot-robot ini memahami cara menawar, bertahan, dan memainkan tangan, tetapi secara umum dipahami bahwa ada banyak kendala. Orang-orang memainkan bridge robot untuk latihan, dan bahkan ada kejuaraan olahraga nasional dan internasional yang hanya melibatkan permainan melawan robot. Namun, nuansa interaksi manusia, gertakan, ketidaklogisan, dan kesalahan, saat ini, membingungkan Bot. BTW, bermain melawan robot saat ini sangat mudah
Kecerdasan Buatan dan Permainan Bridge
Bridge diselesaikan dengan menggunakan empat pemain yang bersaing dalam kemitraan. Saat tumpukan kartu dibagi lebih lanjut, pemain menawar untuk kontrak kemenangan, lalu memainkan seluruh tangan mereka secara bergantian. Elemen menarik dari situs toto resmi bridge adalah ia tidak memiliki aspek pencapaian tertinggi. Kecerdasan buatan berjuang dengan masalah “bukan catatan,” dan dalam bridge, Anda tidak begitu memahami kartu apa yang dimiliki lawan Anda.
Sebuah perusahaan yang dikenal sebagai NukkAI telah lama ingin memecahkan permainan bridge, dan mereka bahkan mencoba melakukannya dengan meminta juara manusia untuk memainkan 800 tawaran yang dibagi menjadi delapan puluh perangkat yang masing-masing berisi 10. Untuk kompetisi ini, pemain tidak menggunakan detail penawaran, dan semua pemain, yang dilindungi AI, memulai dari kesepakatan yang telah ditentukan sebelumnya dan memainkan kartu. Selama pengujian ini, AI menerima enam puluh tujuh dari 80 perangkat. Jadi, dalam arti tertentu, kecerdasan buatan memang menguasai permainan bridge – setidaknya bagian permainan kartu dari permainan tersebut.
Masalah dengan Eksperimen Ini
Masalah yang harus diperhatikan adalah bahwa pengujian ini hanya berfokus pada sebagian dari permainan bridge dan bukan pada keseluruhan proyek seperti yang biasanya dilakukan di antara manusia. Cara pengujian dilakukan menghilangkan tingkat “ketidaktahuan” tertentu bagi mesin dan, oleh karena itu, membuatnya lebih mudah untuk memahami permainan tersebut. Aman untuk disebutkan, terlepas dari kenyataan bahwa, kecerdasan buatan seharusnya memiliki proyek yang jauh lebih sulit untuk memenangkan permainan jika permainan tersebut dilakukan seperti biasa.
Juga perlu diingat bahwa kecerdasan buatan yang terkenal menguasai Go dan catur telah menjadi algoritma tingkat kesulitan yang mudah dan akibatnya sekarang tidak dapat memberikan tujuan kepada manusia tentang pendekatan ide mereka dan penyebab di balik pilihan mereka. Dalam catur misalnya, telah menjadi latihan umum bagi para penggemar permainan untuk bermain melawan penggemar permainan AI. Elemennya adalah bahwa meskipun mesin mengusulkan gerakan “terbaik”, mereka tetap tidak dapat memberikan alasan mengapa gerakan tersebut akan menjadi yang terbaik.