ChatGPT迅速学会下棋耍赖,给人类整不会了,网友:这预判不了

  萧箫发自凹非寺

  量子位公众号 QbitAI

  ChatGPT 对战国际象棋 AI,不到 15 秒就让人大受震撼。

  开局 ChatGPT 执黑,国际象棋 AI 执白,双方有来有往,ChatGPT 甚至主动出击,逼退对方的象(主教):

  看起来会是一场激烈较量,直到 ChatGPT 突然嘎嘣一下,吃掉了自己的象!

  △奇怪的王车易位操作

  事情到这里开始不对劲起来。

  无论是棋盘上凭空出现的第 9 个黑兵(国际象棋黑白各只有 8 个兵):

  还是突然把斜线上的象吃掉的马:

  △马本来只能走“日”字

  简直不把规则放在眼里有木有!

  这般神奇操作吸引了一大波网友前来围观,有人直呼“这不就是我 5 岁表弟想赢棋的耍赖操作?”

  不过也可以说,ChatGPT 分分钟学会了人类下棋精髓——耍赖……

  所以这场神奇的 AI 国际象棋大战,究竟谁赢了?

  发明了一套“全新”规则

  对战虽然只有 1 分 32 秒,但 ChatGPT 却整出了一套船新的规则。

  其一,可以“隔山打牛”,除了马以外,甚至连皇后、车和象都可以随便越子(跨过某个棋子到它后面去)。

  其二,不在棋盘上的子(被吃掉或不存在)可以原地复活,甚至当场吃掉对方的子:

  △死去的皇后突然攻击我

  有网友调侃,莫非这就是传说中的僵尸战术?

  其三,所有的子都可以“不按常理出牌”,例如车不仅可以越子,甚至还能走斜线……

  剧透个结局,ChatGPT 最后输了,但依旧是以违反规则的形式——主动送将!

  有网友看完后调侃,这大概就是 Calvinball 国际象棋大师吧。

  (Calvinball,一种不受规则束缚的游戏方式,唯一的规则是“不能使用与上一场游戏相同的规则”)

  还有网友对 ChatGPT 的对手表示同情:这哪预判得了?(手动狗头)

  所以,在这场乱斗中赢过 ChatGPT 的对手来历如何?

  充当 ChatGPT 对手的 AI 名叫 Stockfish,也是个历史悠久的开源国际象棋引擎了。

  它基于一个叫做 NNUE 的神经网络开发,于 2008 年发布,最初结构非常简单,就是一个 4 层全连接神经网络,配合 alpha-beta 搜索使用。

  这些年经过了几次迭代,已经到了第四代 NNUE,在架构上进行了一些优化:

  现在 Stockfish 也已经迭代到了版本 15.1,据说与 Stockfish 14 对战中,胜场数达到败场数的 9 倍。

  作为一个经典国际象棋 AI,它这些年经常出现在各种新 AI 论文中,作为下象棋的性能对比。

  例如 DeepMind 推出的 AlphaZero 就拿它做了对比,表示自己的性能比 Stockfish 更高。

  即便如此,Stockfish 赢人类国际象棋高手还是绰绰有余的。

  “ChatGPT 更适合写个象棋程序”

  看完比赛后不少人认为,ChatGPT 显然不适合下国际象棋。

  有人试着和 ChatGPT 下了盘国际象棋,并在它做出错误操作时和它解释规则,每次 ChatGPT 都会主动道歉,“对不起,我知道了”,但还是坚持做出错误操作:

  大概这就是 ChatGPT 版本的“我错了,但我不改”吧(手动狗头)

  不过也有网友觉得,ChatGPT 能下象棋已经很神奇了。

  它作为一种语言模型,其实擅长的方向不是国际象棋游戏,而更适合去写一套国际象棋引擎

  事实上,不久前还真有网友这么做了,让 ChatGPT 自己用 Python 编写一套象棋程序。

  首先让它生成一套棋盘,并打印出来,效果如下:

  随后,让 ChatGPT 根据国际象棋规则,制定棋子移动的方法,包括兵、车、马、象、后、王六种。

  最后,再让 ChatGPT 生成一个函数,能充当机器人 bot 和对手进行对战。

  感兴趣的小伙伴们,可以去试试 ChatGPT 写的这套引擎,究竟好不好用~

  那么,你觉得 ChatGPT 的棋力如何呢?(手动狗头)

  ChatGPT 写的国际象棋程序:

  https://medium.datadriveninvestor.com/writing-a-chess-program-in-one-hour-with-chatgpt-67e7ec56ba5d

  参考链接: