Deep Blue överraskade världen genom att besegra den dåvarande världsmästaren Garry Kasparov 1997, har artificiell intelligens inom schackvärlden utvecklats enormt. Under de senaste decennierna har datorer blivit alltmer dominanta på schackbrädet, så pass att ingen människa har lyckats vinna mot en dator i en schackturnering på 15 år. Men nu har en ny generation av schackmotorer, som inte enbart fokuserar på att vinna, börjat vända upp och ner på vår förståelse av spelet – och det kan förändra hur vi ser på både schack och lärande.

Den nya forskningen: En schackmotor som spelar som en människa

Ett forskarteam, inklusive Jon Kleinberg, Tisch University Professor i datavetenskap, har utvecklat en ny typ av schackmotor. Men till skillnad från tidigare AI-system som AlphaZero eller Stockfish, är denna nya schackmotor inte tränad enbart för att besegra sina mänskliga motståndare. Istället är den programmerad att spela som en människa skulle göra. Detta öppnar upp för en mer njutbar spelupplevelse och erbjuder samtidigt en möjlighet att utforska hur AI och människor skiljer sig åt i sitt beslutsfattande.

Kleinberg förklarar detta genom att betrakta schack som en konstform. “Schack står sida vid sida med virtuos musikaliskt instrumentspelande och matematisk prestation som något människor studerar hela livet och blir bra på. Och ändå är datorer, när det gäller schack, i varje möjlig mening bättre än oss vid det här laget,” säger han. Den nya AI-motorn ger därför en unik chans att förstå mänsklig skicklighet genom att studera hur en superintelligent AI skulle spela som en människa.

Schack som en lins för att förstå mänsklig skicklighet

Den här nya typen av AI-motor erbjuder mer än bara underhållning för schackentusiaster – den representerar en möjlighet att analysera och förstå hur människor fattar beslut. Schack har länge varit ett spel där både strategi och intuition spelar en stor roll, och det är just dessa mänskliga kvaliteter som den nya AI försöker efterlikna.

När AI spelar som en människa, uppstår intressanta skillnader jämfört med traditionella AI-motorer som enbart strävar efter att hitta den matematiskt bästa lösningen för varje drag. Den mänskligt inspirerade schackmotorn kan exempelvis göra drag som inte är optimala ur ett strikt logiskt perspektiv, men som speglar den intuition och de taktiska risker som en mänsklig spelare kan ta. Detta kan vara särskilt lärorikt för både amatörer och professionella spelare som vill förstå hur datorer och människor skiljer sig åt i sin spelstil.

Lärdomar bortom schackbrädet: Vad AI kan lära oss om beslutsfattande

Det kanske mest fascinerande med denna forskning är hur den kan överföras till andra områden bortom schack. Genom att skapa en AI som spelar som en människa kan forskarna få insikter om hur människor väger olika alternativ och fattar beslut, även i andra komplexa situationer. Detta kan i sin tur ge oss bättre förståelse för hur människor kan bli mer effektiva i sina beslut, inte bara på schackbrädet utan även i verkliga livet.

Genom att använda schack som en plattform för att studera mänsklig och artificiell intelligens, öppnar forskarna upp möjligheter för att tillämpa liknande metoder inom andra områden, som utbildning, beslutsfattande och problemlösning. Denna typ av forskning kan hjälpa oss att förstå hur vi kan förbättra vår egen förmåga att fatta smartare och mer strategiska beslut genom att lära oss av superintelligent AI.

Framtiden för schack och AI: Mer än bara ett spel

Schack är mer än bara ett spel – det är en spegling av mänsklig kreativitet och logik. Och nu, med hjälp av AI, får vi chansen att se hur dessa mänskliga egenskaper kan kombineras med maskinens överlägsna beräkningskraft. Genom att låta AI spela som en människa skapar vi en brygga mellan dessa två världar och kan lära oss mer om oss själva i processen.

Denna nya typ av schackmotor visar att AI kan vara mer än bara en övermäktig motståndare. Den kan också vara en mentor som hjälper oss att förstå våra egna styrkor och svagheter. När framtiden utvecklas och AI blir en alltmer integrerad del av våra liv, kan den här forskningen inom schack vara en föraning om hur vi kan leva och lära tillsammans med våra maskinella motsvarigheter.