Salah satu impian generasi ini adalah membantu manusia melakukan hal-hal dengan lebih baik. Di banyak wilayah, tujuan tersebut telah tercapai dan secara berkala terlampaui. Namun, satu wilayah yang masih menjadi perjuangan adalah mengembangkan perangkat pintar sintetis yang dapat bermain bridge seperti atau lebih baik daripada manusia. Akhirnya, tren teknologi mutakhir tampaknya telah membuat kecerdasan buatan (AI) setidaknya mendekati permainan seperti yang dilakukan manusia.
Dalam artikel ini, kita membahas ingatan ini, yang berkaitan dengan bagaimana kecerdasan buatan berubah menjadi mampu mempelajari cara bermain bridge.
Kecerdasan Buatan dan Permainan
Apakah Anda ingat ketika Garry Kasparov, pemain catur, dikalahkan oleh Deep Blue pada tahun 1997? Itu adalah momen penting dalam sejarah, karena menandai kejadian kuno di mana komputer mengalahkan manusia dalam permainan catur situs toto terpercaya. Sejak saat itu, komputer telah menjadi lebih baik dan lebih baik dalam permainan dan tidak hanya melampaui manusia dalam pengetahuan mereka tentang catur, tetapi mereka juga telah memberikan kontribusi mereka sendiri terhadap permainan – ingatkah Anda AI yang membaca permainan Go?
Kecerdasan buatan sangat hebat dalam permainan video karena ia mampu mempelajari teknik, penilaian yang tepat, dan petunjuk. Hal ini, ditambah dengan fakta bahwa ia beroperasi dengan kecepatan yang sangat tinggi, membuat kecerdasan buatan benar-benar luar biasa dalam mempelajari permainan video. Tidak hanya itu, generasi baru ini juga sangat hebat dalam bertaruh karena kemampuannya dalam mengumpulkan dan menganalisis fakta serta kemampuannya untuk memahami gaya.
Namun, ada perbedaan antara catur, bypass, dan bridge, karena bridge adalah permainan dengan fakta yang tidak sempurna, dan kecerdasan buatan tidak selalu berkembang dalam jenis permainan ini. Jadi, mari kita lihat bagaimana AI berhasil memahami permainan bridge dan mengapa hal ini terjadi pada awalnya.
Robot bridge telah ada selama beberapa tahun, dan mengacu pada perangkat lunak komputer yang dapat duduk dan bermain game bersama Anda. Robot-robot ini mengenali cara menawar, melindungi, dan memainkan tangan, tetapi secara umum dipahami bahwa ada banyak hambatan. Orang-orang memainkan robot bridge untuk latihan, dan bahkan ada olahraga kejuaraan nasional dan internasional yang melibatkan permainan dalam kompetisi dengan robot saja. Namun, nuansa interaksi manusia, gertakan, ketidaklogisan, dan kesalahan, saat ini, membingungkan Bot. BTW, sangat mudah untuk bermain dalam persaingan dengan robot saat ini
Kecerdasan Buatan dan Permainan Bridge
Bridge dimainkan dengan menggunakan 4 pemain yang bersaing dalam kemitraan. Karena setumpuk kartu dibagi secara merata, penggemar permainan menawar untuk kontrak yang menang dan kemudian memainkan seluruh tangan mereka secara bergantian. Detail menarik dari bridge adalah ia tidak memiliki faktor kepuasan utama. Kecerdasan buatan berjuang dengan masalah “tidak ada informasi,” dan dalam bridge, Anda tidak begitu tahu kartu apa yang dimiliki lawan Anda.
Seorang pengusaha bernama NukkAI telah mencoba memecahkan permainan bridge selama beberapa waktu, dan mereka bahkan mencoba melakukannya dengan meminta juara manusia untuk memainkan 800 tawaran yang dibagi menjadi 80 perangkat yang masing-masing terdiri dari 10. Untuk kompetisi ini, pemain tidak menggunakan elemen penawaran, dan semua penggemar permainan, termasuk AI, memulai dari penyelesaian yang telah ditentukan sebelumnya dan memainkan kartu. Selama pengujian ini, AI menerima 67 dari delapan puluh perangkat. Jadi, dalam arti tertentu, kecerdasan buatan benar-benar menguasai permainan bridge – setidaknya bagian permainan kartu dari permainan tersebut.
Masalah dengan Eksperimen Ini
Masalah yang harus diperhatikan adalah bahwa pengujian ini paling baik ditujukan pada sebagian permainan bridge dan bukan pada keseluruhan permainan seperti yang umumnya dilakukan pada manusia. Cara percobaan tersebut dilakukan menghilangkan tingkat “ketidaktahuan” tertentu bagi sistem dan, akibatnya, membuatnya lebih mudah untuk memahami permainan. Meskipun demikian, dapat dikatakan bahwa kecerdasan buatan seharusnya memiliki usaha yang jauh lebih keras untuk memenangkan permainan jika permainan tersebut dilakukan seperti biasa.
Perlu diingat juga bahwa kecerdasan buatan yang terkenal menguasai Go dan catur adalah algoritma subjek hitam yang mudah dan akibatnya tidak dapat memberikan alasan kepada manusia tentang proses konsep mereka dan motif di balik pilihan mereka. Dalam catur misalnya, telah menjadi latihan umum bagi para pemain untuk bermain melawan pemain AI. Elemennya adalah bahwa meskipun mesin mendukung gerakan “luar biasa”, mereka tetap tidak dapat memberikan alasan mengapa gerakan tersebut akan menjadi yang terbaik.
Dalam permainan bridge, hal ini sebenarnya tidak akan berhasil. Komunikasi adalah salah satu pilar terpenting dalam permainan, dan karenanya, Nook, kecerdasan buatan NukkAI, harus mengomunikasikan pilihannya. Karena itu, Nook menemukan cara bermain bridge melalui pembelajaran pertama