Dieci anni fa, il programma AI di Google DeepMind, AlphaGo, sconvolse il mondo sconfiggendo il giocatore sudcoreano di Go Lee Sedol. E negli anni successivi, l’intelligenza artificiale ha capovolto il gioco. Ha ribaltato teorie secolari sulle mosse migliori e introdotto teorie completamente nuove. I giocatori ora si allenano per replicare le mosse dell’IA il più fedelmente possibile invece di inventarne di proprie, anche quando il pensiero della macchina rimane per loro misterioso. Oggi è sostanzialmente impossibile competere a livello professionale senza utilizzare l’intelligenza artificiale. Alcuni dicono che la tecnologia ha tolto la creatività, mentre altri pensano che ci sia ancora spazio per l’invenzione umana. Nel frattempo, l’intelligenza artificiale sta democratizzando l’accesso agli allenamenti e di conseguenza sempre più giocatrici stanno scalando le classifiche.
Per Shin Jin-seo, il miglior giocatore di Go al mondo, l’intelligenza artificiale è un compagno di allenamento inestimabile. Ogni mattina si siede al computer e apre un programma chiamato Katago. Soprannominato “Shintelligence” per quanto le sue mosse imitano da vicino quelle di un’intelligenza artificiale, traccia “punti blu” luminosi che rappresentano il suggerimento del programma per la migliore mossa successiva, riorganizzando le pietre su una griglia digitale per cercare di capire il pensiero della macchina. “Penso costantemente al motivo per cui l’intelligenza artificiale ha scelto questo passaggio”, afferma.
Mentre si allena per una partita, Shin trascorre la maggior parte delle sue ore di veglia concentrandosi su Katago. “È quasi come una pratica ascetica”, dice. Secondo uno studio condotto nel 2022 dalla Lega coreana Baduk, le mosse di Shin corrispondevano a quelle dell’IA nel 37,5% dei casi, ben al di sopra della media del 28,5% riscontrata nello studio tra tutti i giocatori.
“Il mio gioco è cambiato molto perché in una certa misura devo seguire le istruzioni suggerite dall’intelligenza artificiale”, afferma Shin. La Korea Baduk Association afferma di aver contattato Google DeepMind nella speranza di organizzare un incontro tra Shin e AlphaGo per celebrare il decimo anniversario della sua vittoria su Lee. Un portavoce di Google DeepMind ha detto che la società non può fornire informazioni in questo momento. Ma se ci fosse una nuova partita, Shin, che si è allenato su programmi di intelligenza artificiale più avanzati, è ottimista che vincerà. “AlphaGo presentava ancora alcuni difetti, quindi ho pensato che avrei potuto batterlo se avessi preso di mira questi punti deboli”, afferma.
L’intelligenza artificiale riscrive il playbook di Go
Go è un gioco da tavolo di strategia astratta inventato in Cina 2.500 anni fa. Due giocatori, a turno, posizionano le pietre bianche e nere su una griglia 19×19, con l’obiettivo di conquistare il territorio circondando le pietre dell’avversario. È un gioco di sorprendente complessità matematica. Numero di possibili configurazioni della scheda – circa 10170-Il numero di atomi nell’universo diventa nano. Se gli scacchi sono una guerra, Go è una guerra. Soffochi il tuo nemico in un angolo mentre blocchi gli attacchi nell’altro.
Per addestrare un’intelligenza artificiale a giocare a Go, una vasta serie di mosse umane di Go viene immessa in una rete neurale, un sistema informatico che imita la rete di neuroni nel cervello umano. AlphaGo, in seguito ribattezzato AlphaGo Lee dopo la vittoria su Lee Sedol, è stato addestrato su 30 milioni di mosse Go e perfezionato giocando milioni di partite contro se stesso. Nel 2017, il suo successore, AlphaGo Zero, ha lanciato Go da zero. Senza studiare nessun gioco umano, lo ha imparato semplicemente giocando contro se stesso, con mosse basate sulle regole del gioco. L’approccio tabula rasa si è rivelato più potente, non limitato dai limiti della conoscenza umana. Dopo tre giorni di allenamento, ha sconfitto AlphaGo Li in 100 partite a zero.
