Yapay zekânın son yıllardaki gelişimi bilim dünyasında peş peşe yeni eşiklerin aşılmasını sağladı. Matematiksel akıl yürütme konusunda giderek güçlenen sistemler, geçmişte yalnızca uzmanların çözebildiği son derece karmaşık problemlerde başarılı sonuçlar ortaya koyabiliyor.

Ancak makinelerin karşısında yaklaşık 1500 yıllık şaşırtıcı bir engel bulunuyor: Satranç.

Kuralları belli. Tahta yalnızca 64 kare. Başlangıçta toplam 32 taş var ve iki oyuncu da rakibinin bütün taşlarını görebiliyor.

Buna rağmen insanlık henüz satrancı matematiksel anlamda “çözebilmiş” değil.

Dünya şampiyonunu yeniyor ama oyunun sonucunu bilmiyor

Burada önemli bir ayrım bulunuyor.

Bir bilgisayarın dünyanın en iyi satranç oyuncusunu yenebilmesi, satrancın çözüldüğü anlamına gelmiyor.

Bir oyunun matematiksel olarak çözülmesi için başlangıç pozisyonundan itibaren kusursuz oyun altında sonucun ne olacağının belirlenmesi gerekiyor. Başka bir ifadeyle beyazların kesin kazanıp kazanamayacağı ya da iki taraf da hatasız oynadığında oyunun beraberlikle sonuçlanıp sonuçlanmayacağı bilinmeli.

Satrançta bunu hâlâ bilmiyoruz.

Bugünün en güçlü motorları olağanüstü seviyede oynasa da bunu satrancın bütün olası devam yollarını hesaplayarak yapmıyor. Belirli bir konumdan en güçlü görünen varyasyonları seçerek devasa bir oyun ağacında ilerliyor.

64 karenin arkasında akılalmaz büyüklükte bir dünya var

Sorunun temelinde olasılıkların büyüklüğü yatıyor.

Satranç literatüründe oyunun karmaşıklığını anlatmak için sıkça kullanılan Shannon tahmini, olası oyunların büyüklüğünün yaklaşık 10 üzeri 120 mertebesinde olabileceğine işaret ediyor.

Bu rakamın ne kadar büyük olduğunu anlamak için yapılan meşhur karşılaştırma çarpıcı: Gözlemlenebilir evrendeki atom sayısının yaklaşık 10 üzeri 80 mertebesinde olduğu tahmin ediliyor.

Dolayısıyla 64 kare küçük görünse de taşların hareketleri ilerledikçe ortaya çıkan karar ağacı inanılmaz bir hızla büyüyor.

Dama çözüldü, satranç direniyor

Daha basit bazı oyunlarda bilgisayarlar sonuca ulaşmayı başardı.

Örneğin dama üzerinde yıllarca sürdürülen bilgisayar çalışmaları sonucunda, iki tarafın da kusursuz oynaması halinde oyunun beraberlikle sonuçlanacağı ortaya konuldu.

Connect Four’da da kusursuz strateji biliniyor. Doğru oynandığında oyuna başlayan tarafın galibiyeti garanti edebildiği gösterildi.

Satranç ise çok daha geniş olasılık uzayı nedeniyle aynı yöntemlerle bütünüyle hesaplanabilecek noktadan oldukça uzakta.

Yapay zekâ satrancı daraltmadı, genişletti

İşin en ilginç taraflarından biri ise yapay zekânın satrancı sıkıcılaştıracağı yönündeki eski beklentilerin tam anlamıyla gerçekleşmemesi.

Güçlü motorlar geliştikçe, geçmişte kuşkulu veya kötü kabul edilen bazı hamlelerin belirli konumlarda gayet oynanabilir olduğu ortaya çıktı.

Böylece bilgisayarlar “doğru hamlelerin” sayısını birkaç seçeneğe indirmek yerine insanların daha önce yeterince incelemediği yeni yollar açtı.

Bir anlamda makine, satrancın sınırlarını bulmaya çalışırken tahtanın içerisinde keşfedilmemiş yeni dünyalar ortaya çıkardı.

Kasparov yenilgisi dönüm noktası oldu

İnsan ile makine arasındaki satranç mücadelesinin en unutulmaz dönüm noktalarından biri Garry Kasparov ile IBM'in Deep Blue bilgisayarı arasında yaşandı.

Kasparov, 1996'daki karşılaşmayı kazanmayı başardı.

Ancak 1997'de yapılan rövanş tarihe geçti. Deep Blue, dönemin dünya şampiyonu Kasparov'u maçta mağlup etti.

Bu sonuç, bilgisayarların en güçlü insan satranççıları karşısında üstünlük kurabileceğinin sembolü haline geldi.

Aradan geçen yıllarda tablo tamamen değişti. Günümüzde üst düzey satranç oyuncuları bilgisayar motorlarını yalnızca rakip olarak değil, antrenör ve analiz aracı olarak da kullanıyor.

Milyarlarca kez kendisiyle oynadı

Yapay zekâ tabanlı satranç sistemleri ise klasik motorlardan farklı yöntemler geliştirdi.

AlphaZero'nun ortaya koyduğu yaklaşım, insanlara ait yüzlerce yıllık satranç bilgisinin doğrudan sisteme öğretilmesinin şart olmadığını gösterdi.

Benzer kendi kendine öğrenme yaklaşımını kullanan açık kaynaklı Leela Chess Zero, milyarlarca oyun oynayarak satrancı geliştirmeye devam etti.

Bu sistemlerin ortaya çıkardığı bazı hamleler ilk bakışta insan satranççılarına tuhaf gelebiliyor. Ancak derin analiz yapıldığında uzun yıllar zayıf görülen bazı fikirlerin belirli koşullarda kullanılabilir olduğu anlaşılabiliyor.

Bu durum satrançta hâlâ keşfedilmeyi bekleyen büyük bir alan bulunduğunu gösteriyor.

ChatGPT için bile sınav

Satranç aynı zamanda yeni nesil yapay zekâ modellerinin akıl yürütme yeteneğini ölçmek için ilginç bir test alanına dönüşmüş durumda.

Bir yapay zekâya satranç motoru yazdırmak ile yapay zekânın hiçbir özel satranç yazılımı kullanmadan yalnızca kendi akıl yürütmesiyle oyun oynaması arasında ciddi fark bulunuyor.

Model bir satranç motoru oluşturup arama algoritmalarından yararlandığında çok güçlü performans gösterebilirken, yalnızca dil modeli olarak hamleleri zihinsel biçimde takip etmeye çalıştığında performansı düşebiliyor.

Çünkü satranç yalnızca kuralları bilmek değil; uzun hamle dizilerini doğru takip etmek, alternatifleri karşılaştırmak ve ileride ortaya çıkacak sonuçları hesaplamak anlamına geliyor.

Yapay zekânın önündeki 64 karelik dev problem

Ortaya ilginç bir tablo çıkıyor.

Makineler dünya şampiyonlarından daha güçlü satranç oynayabiliyor. İnsanların yüzyıllardır geliştirdiği açılış teorilerini yeniden sorgulayabiliyor ve milyarlarca karşılaşmadan kendi stratejilerini oluşturabiliyor.

Ancak bütün bunlara rağmen şu basit görünen sorunun kesin cevabı henüz elimizde değil:

Beyazlar ve siyahlar kusursuz oynarsa satranç nasıl biter?

Beraberlik mi?

Beyazların zorunlu galibiyeti mi?

Yoksa henüz bilmediğimiz başka bir stratejik gerçek mi?

Yapay zekâ çağında bile 64 karelik tahta sırrını tamamen teslim etmiş değil.