ਕਿਵੇਂ ਸ਼ਤਰੰਜ ਇੰਜਣਾਂ ਨੇ ਖੇਡ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ

ਸ਼ਤਰੰਜ, ਉਹ ਪ੍ਰਾਚੀਨ ਖੇਡ ਜਿਸ ਨੇ ਪ੍ਰਾਚੀਨ ਭਾਰਤ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸਿਲੀਕਾਨ ਵੈਲੀ ਦੇ ਸੁਪਰ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਤੱਕ ਮਨਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣੌਤੀ ਦਿੱਤੀ ਹੈ, ਇਸਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਕਹਾਣੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ: ਮੋਡੀਊਲ ਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ, ਹੌਲੀ ਹੌਲੀ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਮਨੋਰੰਜਨ ਤੋਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਰਣਨੀਤਕ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਜੰਗ ਦੇ ਮੈਦਾਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ. ਇਹ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਲੱਕੜ ਦੇ ਬੋਰਡ ਤੋਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਗਿਆ ਜਿੱਥੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਨਤ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?? ਜਵਾਬ ਸਿਰਫ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ, 20ਵੀਂ ਸਦੀ ਦੇ ਮੱਧ ਤੋਂ, ਉਹ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ “ਸੋਚੋ” ਖਿਡਾਰੀ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇੱਕ ਅਧਿਆਪਕ ਹੋਣ ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ.

ਇਹ ਮਹਾਨ ਖੇਡਾਂ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ਵ ਚੈਂਪੀਅਨਾਂ ਬਾਰੇ ਕੋਈ ਇਤਹਾਸ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਬਾਰੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇਨਸਾਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਖੇਡਣਾ ਅਤੇ ਜਿੱਤਣਾ ਸਿੱਖ ਲਿਆ।. ਪਹਿਲੇ ਮੁਢਲੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਤੋਂ ਜੋ ਕਿ ਸਿਸਟਮਾਂ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਨਾਲ ਪਾਲਣਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਲਫ਼ਾਜ਼ੀਰੋ, ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇਨਕਲਾਬੀ ਨਾਟਕਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਸ਼ਤਰੰਜ ਇੰਜਣ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਦੇ ਸਾਡੇ ਜਨੂੰਨ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਰਹੇ ਹਨ. ਪਰ, ਇਹ ਤਰੱਕੀ ਖੇਡ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਬਾਰੇ ਸਾਡੇ ਲਈ ਕੀ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦੀ ਹੈ? ਅਤੇ ਇਹ ਸਾਡੇ ਬਾਰੇ ਕੀ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਰਣਨੀਤੀ ਦੀ ਕਲਾ ਨੂੰ ਸੰਪੂਰਨ ਕਰਨ ਦੇ ਸਦੀਆਂ ਬਾਅਦ, ਅਸੀਂ ਅਜਿਹੇ ਟੂਲ ਬਣਾਏ ਹਨ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪਛਾੜ ਦਿੰਦੇ ਹਨ?

ਇਸ ਲੇਖ ਵਿਚ, ਅਸੀਂ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ ਸ਼ਤਰੰਜ ਇੰਜਣਾਂ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ ਕਿਵੇਂ ਹੈ, ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਅਸਹਿਜ ਸਵਾਲ ਦੀ ਕਹਾਣੀ: ਕੀ ਕੋਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਰਫ਼ ਨਕਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ, sino ਕਾਬੂ ਮਨੁੱਖੀ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ? ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਅਜਿਹਾ ਹੈ, ਮਾਸ ਅਤੇ ਲਹੂ ਦੇ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਲਈ ਕੀ ਬਚਿਆ ਹੈ?

ਪਹਿਲੇ ਕਦਮ: ਜਦੋਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੇ ਪਾਰਟਸ ਹਿਲਾਉਣਾ ਸਿੱਖ ਲਿਆ

ਸ਼ਤਰੰਜ ਖੇਡਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਮਸ਼ੀਨ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਸੁਪਨਾ ਲਗਭਗ ਓਨਾ ਹੀ ਪੁਰਾਣਾ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਕਿ ਖੇਡ ਦਾ।. ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ 18ਵੀਂ ਸਦੀ ਵਿੱਚ, ਹੰਗਰੀ ਦੇ ਖੋਜੀ ਵੋਲਫਗਾਂਗ ਵਾਨ ਕੇਮਪੇਲੇਨ ਨੇ ਆਪਣੀ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਦਿੱਤੀ ਤੁਰਕੀ ਮਕੈਨਿਕ, ਇੱਕ ਆਟੋਮੇਟਨ ਜੋ ਕਿ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਰੋਧੀ ਨੂੰ ਹਰਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਅਸਲੀਅਤ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਘੱਟ ਗਲੈਮਰਸ ਸੀ।: ਡਿਵਾਈਸ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਮਾਸਟਰ ਛੁਪਿਆ ਹੋਇਆ ਸੀ ਜੋ ਟੁਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਹਿਲਾਉਂਦਾ ਸੀ. ਪਰ ਮਿੱਥ ਕਾਇਮ ਰਹੀ, ਇਸ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨਾ ਕਿ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਇੱਕ ਦਿਨ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ-ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਪਾਰ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ.

ਸਾਨੂੰ ਤੱਕ ਇੰਤਜ਼ਾਰ ਕਰਨਾ ਪਿਆ 1950 ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਕਲਪਨਾ ਅਸਲੀਅਤ ਦੇ ਨੇੜੇ ਆ ਸਕੇ. ਉਸ ਸਾਲ, ਗਣਿਤ-ਸ਼ਾਸਤਰੀ ਕਲਾਉਡ ਸ਼ੈਨਨ ਨੇ ਸਿਰਲੇਖ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਲੇਖ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ “ਸ਼ਤਰੰਜ ਖੇਡਣ ਲਈ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ”, ਜਿੱਥੇ ਉਸਨੇ ਸਿਧਾਂਤਕ ਬੁਨਿਆਦ ਰੱਖੀ ਤਾਂ ਕਿ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਅਹੁਦਿਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕੇ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈ ਸਕੇ. ਸ਼ੈਨਨ ਨੇ ਦੋ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕੀਤਾ: ਉਹ “ਟਾਈਪ ਏ”, ਜਿਸਨੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਡੂੰਘਾਈ ਤੱਕ ਸਾਰੇ ਸੰਭਵ ਨਾਟਕਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ (ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਪਰ ਹੌਲੀ ਤਰੀਕਾ), ਅਤੇ “ਟਾਈਪ ਬੀ”, ਜਿਸਨੇ ਸਿਰਫ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣਿਆ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨਾ. ਉਸਦਾ ਕੰਮ ਨਾ ਸਿਰਫ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਮੋਹਰੀ ਸੀ, ਪਰ ਇਸ ਨੇ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਵੀ ਉਠਾਇਆ ਜੋ ਅੱਜ ਵੀ ਜਾਇਜ਼ ਹੈ।: ਮਸ਼ੀਨ ਸੋਚ ਸਕਦੀ ਹੈ ਰਣਨੀਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਜਾਂ ਸਿਰਫ ਗਣਨਾ ਕਰੋ?

ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਪਹੁੰਚਿਆ 1951, ਐਲਨ ਟਿਊਰਿੰਗ ਦੁਆਰਾ. ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਕਦੇ ਵੀ ਅਸਲ ਕੰਪਿਊਟਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਇਸ ਦਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ — ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤੁਰੋਚੈਂਪ- ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਤਰੰਜ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਏਨਕੋਡ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਸੀ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਸ ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕੀ ਕਮੀਆਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਨ: ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦਾ ਸਮਾਰਟਫੋਨ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਪਾਵਰ ਸੀ, ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਕੁਝ ਚਾਲਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਘੰਟੇ ਲੱਗ ਗਏ. ਅਜਿਹਾ ਵੀ, ਸੁਨੇਹਾ ਸਪਸ਼ਟ ਸੀ: ਸ਼ਤਰੰਜ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਾ ਪਰੀਖਣ ਮੈਦਾਨ ਬਣ ਗਿਆ ਸੀ.

ਵਿੱਚ 1958, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਐਨ.ਐਸ.ਐਸ (ਐਲਨ ਨੇਵੇਲ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਹਰਬਰਟ ਸਾਈਮਨ ਅਤੇ ਕਲਿਫ ਸ਼ਾਅ) ਕੁਝ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ: ਮੈਂ ਸਿਰਫ਼ ਸ਼ਤਰੰਜ ਨਹੀਂ ਖੇਡਿਆ, ਪਰ ਉਸ ਨੇ ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਫੋਕਸ ਨਾਲ ਕੀਤਾ “ਖੋਜੀ”, ਇਹ ਕਹਿਣਾ ਹੈ, ਸਾਰੇ ਰੂਪਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਅਹੁਦਿਆਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ. ਇਹ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਫਲਤਾ ਸੀ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ “ਸਮਝਣ ਲਈ” ਖੇਡ ਇੱਕ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਇਸ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੈ ਕਿ ਮਨੁੱਖ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਪਰ ਅਸਲ ਛਾਲ ਅੰਦਰ ਆਈ 1967, ਜਦੋਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਮੈਕ ਹੈਕ VI, ਐਮਆਈਟੀ ਵਿਖੇ ਰਿਚਰਡ ਗ੍ਰੀਨਬਲਾਟ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ, ਟੂਰਨਾਮੈਂਟ ਦੇ ਮੈਚ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਇਨਸਾਨ ਨੂੰ ਹਰਾਉਣ ਵਾਲਾ ਪਹਿਲਾ ਖਿਡਾਰੀ ਬਣਿਆ. ਹਾਲਾਂਕਿ ਉਸਦਾ ਵਿਰੋਧੀ ਸ਼ੁਕੀਨ ਖਿਡਾਰੀ ਸੀ, ਮੀਲਪੱਥਰ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ: ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ, ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਨੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਵਾਂਗ ਹੀ ਨਿਯਮਾਂ ਅਧੀਨ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕੀਤਾ-ਅਤੇ ਜਿੱਤਿਆ.

ਇਹ ਪਹਿਲੇ ਮੋਡੀਊਲ ਸਨ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਵਿਗਿਆਨਕ ਪ੍ਰਯੋਗ. ਉਹ ਸ਼ਤਰੰਜ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ, ਪਰ ਇਹ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਪਰ ਇਸਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੀ।: ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਦੀ ਨੀਂਹ ਰੱਖੀ ਜੋ ਹਮੇਸ਼ਾ ਲਈ ਖੇਡ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦੇਵੇਗੀ.

ਸਿਲੀਕਾਨ ਗ੍ਰੈਂਡਮਾਸਟਰਾਂ ਦਾ ਯੁੱਗ: ਜਦੋਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੇ ਇਨਸਾਨਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾੜ ਦਿੱਤਾ

ਜੇਕਰ ਸਾਲ 50 y 60 ਸ਼ਤਰੰਜ ਦੇ ਇੰਜਣਾਂ ਦਾ ਬਚਪਨ ਸੀ, los 70 y 80 ਉਸ ਦੇ ਵਿਦਰੋਹੀ ਕਿਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ. ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਉਤਸੁਕਤਾ ਛੱਡ ਦਿੱਤੀ ਅਤੇ ਗੰਭੀਰ ਵਿਰੋਧੀ ਬਣ ਗਏ, ਕੁਲੀਨ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਚੁਣੌਤੀ ਦੇਣ ਅਤੇ ਅਪਮਾਨਜਨਕ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ. ਤਬਦੀਲੀ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਪਰ ਵਿਸਫੋਟਕ, ਦੋ ਮੁੱਖ ਕਾਰਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ: ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸ਼ਕਤੀ ਵਿੱਚ ਘਾਤਕ ਵਾਧਾ ਅਤੇ ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ.

ਵਿੱਚ 1974, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੈਸਾ, ਸੋਵੀਅਤ ਯੂਨੀਅਨ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ, ਸਟਾਕਹੋਮ ਵਿੱਚ ਆਯੋਜਿਤ ਇੱਕ ਟੂਰਨਾਮੈਂਟ ਵਿੱਚ ਉਸਨੂੰ ਪਹਿਲਾ ਵਿਸ਼ਵ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸ਼ਤਰੰਜ ਚੈਂਪੀਅਨ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ।. ਹਾਲਾਂਕਿ ਉਸਦਾ ਪੱਧਰ ਅਜੇ ਵੀ ਮਨੁੱਖੀ ਗ੍ਰੈਂਡਮਾਸਟਰਾਂ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਉਸਦੀ ਜਿੱਤ ਇੱਕ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਪ੍ਰਤੀਕ ਹੈ: ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਹੁਣ ਸਧਾਰਨ ਸਾਧਨ ਨਹੀਂ ਸਨ, ਪਰ ਜਾਇਜ਼ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ. ਪਰ ਅਸਲ ਝਟਕਾ ਅੰਦਰ ਆਇਆ 1988, ਜਦੋਂ ਡੂੰਘੀ ਸੋਚ, ਕਾਰਨੇਗੀ ਮੇਲਨ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਇੱਕ ਸੁਪਰ ਕੰਪਿਊਟਰ, ਇੱਕ ਅਧਿਕਾਰਤ ਮੈਚ ਵਿੱਚ ਗ੍ਰੈਂਡਮਾਸਟਰ ਬੈਂਟ ਲਾਰਸਨ ਨੂੰ ਹਰਾਇਆ. ਲਾਰਸਨ, ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ 70, ਉਹ ਮਸ਼ੀਨ ਅੱਗੇ ਡਿੱਗਣ ਵਾਲਾ ਪਹਿਲਾ ਕੁਲੀਨ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਸੀ. ਇਸ ਖਬਰ ਨੇ ਸ਼ਤਰੰਜ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਨੂੰ ਹਿਲਾ ਕੇ ਰੱਖ ਦਿੱਤਾ: ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਉਸ ਕੈਲੀਬਰ ਦੇ ਖਿਡਾਰੀ ਨੂੰ ਹਰਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਤਮ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨਾ ਸਮਾਂ ਲੱਗਿਆ??

ਜਵਾਬ ਆਇਆ 1996, ਜਦੋਂ ਗੂੜ੍ਹਾ ਨੀਲਾ, ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਡੂੰਘੀ ਸੋਚ IBM ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ, ਉਸ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਉਸ ਸਮੇਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਵ ਚੈਂਪੀਅਨ ਗੈਰੀ ਕਾਸਪਾਰੋਵ ਨਾਲ ਇਤਿਹਾਸਕ ਦੁਵੱਲੇ ਵਿੱਚ ਹੋਇਆ ਸੀ. ਹਾਲਾਂਕਿ ਕਾਸਪਾਰੋਵ ਨੇ ਮੈਚ ਜਿੱਤ ਲਿਆ 4-2, ਪਹਿਲੀ ਗੇਮ - ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਨੇ ਉਸਨੂੰ ਹਰਾਇਆ - ਇੱਕ ਭੂਚਾਲ ਸੀ. ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ, ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੇ ਇੱਕ ਕਲਾਸਿਕ ਗੇਮ ਵਿੱਚ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਖਿਡਾਰੀ ਨੂੰ ਹਰਾਇਆ ਸੀ. ਪਰ ਅਸਲ ਝਟਕਾ ਅਗਲੇ ਸਾਲ ਆਇਆ, ਦੇ ਦੁਬਾਰਾ ਮੈਚ ਵਿੱਚ 1997. ਗੂੜ੍ਹਾ ਨੀਲਾ, ਦੀ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸ਼ਕਤੀ ਦੇ ਨਾਲ 200 ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ ਮਿਲੀਅਨ ਸਥਿਤੀਆਂ, ਕਾਸਪਾਰੋਵ ਨੂੰ ਹਰਾਇਆ 3.5-2.5 ਇੱਕ ਮੀਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਜੋ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ “ਸਪੂਤਨਿਕ ਪਲ” ਸ਼ਤਰੰਜ ਦੇ. ਮਸ਼ੀਨ ਹੀ ਨਹੀਂ ਜਿੱਤੀ ਸੀ, ਪਰ ਅਜਿਹਾ ਇੱਕ ਸ਼ੈਲੀ ਵਿੱਚ ਕੀਤਾ ਸੀ ਜਿਸਦਾ ਵਰਣਨ ਕਾਸਪਾਰੋਵ ਨੇ ਕੀਤਾ ਸੀ “ਅਣਮਨੁੱਖੀ”: ਉਹ ਨਾਟਕ ਜੋ ਘੋਰ ਗਲਤੀਆਂ ਵਾਂਗ ਲੱਗਦੇ ਸਨ, ਪਰ ਉਹ ਮੌਤ ਦੇ ਜਾਲ ਬਣ ਗਏ.

ਦੀ ਜਿੱਤ ਗੂੜ੍ਹਾ ਨੀਲਾ ਅਸਹਿਜ ਸਵਾਲ ਉਠਾਏ. ਕੀ ਇਹ ਸ਼ਤਰੰਜ ਸੀ, ਇਸ ਸਭ ਤੋਂ ਬਾਦ, ਸ਼ੁੱਧ ਵਹਿਸ਼ੀ ਤਾਕਤ ਦੀ ਇੱਕ ਖੇਡ? ਜਾਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤਾ ਸੀ “ਅਨੁਭਵ” ਕਿ ਇਨਸਾਨ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ? ਸੱਚ ਤਾਂ ਇਹ ਹੈ, ਵਿਵਾਦ ਤੋਂ ਪਰੇ, ਘਟਨਾ ਨੇ ਇੱਕ ਯੁੱਗ ਦੇ ਅੰਤ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ. ਉਸ ਪਲ ਤੋਂ, ਸ਼ਤਰੰਜ ਮਾਡਿਊਲ ਇੱਕ ਉਤਸੁਕਤਾ ਬਣਨਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਅਤੇ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲਾਜ਼ਮੀ ਸਾਧਨ ਬਣ ਗਿਆ।. ਵਰਗੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਫ੍ਰਿਟਜ਼, ਮੱਛੀ y ਸਟਾਕਫਿਸ਼ ਉਹ ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ ਬਣ ਗਏ, ਨਾ ਸਿਰਫ ਵਿਰੋਧੀ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ, ਪਰ ਕੋਚਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਲਈ ਅਸੰਭਵ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਖੇਡਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ.

ਪਰ ਅਸਲ ਮੋੜ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਆਉਣ ਨਾਲ ਆਇਆ. ਉਦੋਂ ਤੱਕ, ਸ਼ਤਰੰਜ ਮਾਡਿਊਲ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਾਵਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਵਿੱਚ 2017, ਅਲਫ਼ਾਜ਼ੀਰੋ, ਡੀਪਮਾਈਂਡ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ (AI ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ Google ਸਹਾਇਕ ਕੰਪਨੀ), ਨੇ ਸਾਬਤ ਕੀਤਾ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਸ਼ਤਰੰਜ ਸਿੱਖ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਅਗਾਊਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ, ਸਿਰਫ਼ ਆਪਣੇ ਵਿਰੁੱਧ ਲੱਖਾਂ ਗੇਮਾਂ ਖੇਡਣਾ. ਸਿਰਫ਼ ਚਾਰ ਘੰਟਿਆਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ, ਅਲਫ਼ਾਜ਼ੀਰੋ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕੀਤਾ ਸਟਾਕਫਿਸ਼, ਪਲ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸ਼ਤਰੰਜ ਇੰਜਣ, ਦੇ ਇੱਕ ਮੈਚ ਵਿੱਚ 100 ਮੈਚ (28 ਜਿੱਤਾਂ, 72 ਸਬੰਧ ਅਤੇ 0 ਹਾਰਾਂ). ਸਭ ਤੋਂ ਹੈਰਾਨੀ ਵਾਲੀ ਗੱਲ ਇਹ ਸੀ ਕਿ ਨਤੀਜਾ ਨਹੀਂ ਨਿਕਲਿਆ, ਪਰ ਖੇਡਣ ਦੀ ਸ਼ੈਲੀ: ਅਲਫ਼ਾਜ਼ੀਰੋ ਉਸ ਨੇ 19ਵੀਂ ਸਦੀ ਦੇ ਮਹਾਨ ਰੋਮਾਂਟਿਕ ਮਾਸਟਰਾਂ ਨੂੰ ਯਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਦਲੇਰੀ ਨਾਲ ਟੁਕੜਿਆਂ ਦੀ ਬਲੀ ਦਿੱਤੀ।, ਜਿਵੇਂ ਰੁਡੋਲਫ ਸਪੀਲਮੈਨ, ਪਰ ਸਰਜੀਕਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ.

ਇਸ ਸਫਲਤਾ ਨੇ ਨਾ ਸਿਰਫ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ, ਪਰ ਇਸਨੇ ਇਨਸਾਨਾਂ ਦੇ ਸ਼ਤਰੰਜ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਵੀ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ. ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਮਸ਼ੀਨ ਮਨੁੱਖੀ ਮਦਦ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇਨਕਲਾਬੀ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਨੇ ਖੇਡ ਬਾਰੇ ਸਾਡੀ ਆਪਣੀ ਸਮਝ ਬਾਰੇ ਕੀ ਕਿਹਾ?? ਅਤੇ ਅਜਿਹੀ ਦੁਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਸਿਰਜਣਾਤਮਕਤਾ ਲਈ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਛੱਡੀ ਗਈ ਸੀ ਜਿੱਥੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਘੰਟਿਆਂ ਦੇ ਇੱਕ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਸ਼ਤਰੰਜ ਨੂੰ ਮੁੜ ਖੋਜ ਸਕਦੇ ਹਨ??

ਡਿਜੀਟਲ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਸ਼ਤਰੰਜ: ਸਹਿਯੋਗੀ ਜਾਂ ਵਿਰੋਧੀ?

ਦੀ ਜਿੱਤ ਅਲਫ਼ਾਜ਼ੀਰੋ ਇਹ ਕਹਾਣੀ ਦਾ ਅੰਤ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਪਰ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਯੁੱਗ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਤਰੰਜ ਇੰਜਣਾਂ ਨੇ ਸਧਾਰਨ ਸਾਧਨ ਬਣਨਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਅਤੇ ਖੇਡ ਦੇ ਸਹਿ-ਨਾਇਕ ਬਣ ਗਏ।. ਹੋਇ, ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਰਗੇ ਸ਼ਤਰੰਜ.com y Lichess ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇੰਜਣਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰੋ, ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਨੂੰ—ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਗ੍ਰੈਂਡਮਾਸਟਰਾਂ ਤੱਕ—ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਖੇਡਾਂ ਦਾ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਣਾ ਕੁਝ ਦਹਾਕੇ ਪਹਿਲਾਂ ਕਲਪਨਾ ਵੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਸੀ।. ਪਰ ਗਿਆਨ ਦਾ ਇਹ ਲੋਕਤੰਤਰੀਕਰਨ ਆਪਣੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਦੁਬਿਧਾ ਲੈ ਕੇ ਆਇਆ ਹੈ: ਕੀ ਮਾਡਿਊਲ ਸ਼ਤਰੰਜ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਉਹ ਮਨੁੱਖੀ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਨੂੰ ਮਾਰ ਰਹੇ ਹਨ?

ਇਕ ਪਾਸੇ, ਸ਼ਤਰੰਜ ਇੰਜਣਾਂ ਨੇ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਦਿੱਤੀ ਹੈ. ਅੱਗੇ, ਖਿਡਾਰੀ ਧੂੜ ਭਰੀਆਂ ਕਿਤਾਬਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਸਨ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਅਧਿਆਪਕਾਂ ਤੋਂ ਮਿਲੀ ਬੁੱਧੀ. ਹੋਇ, ਇੱਕ ਸ਼ੁਕੀਨ ਇਸਦੇ ਨਾਲ ਆਪਣੀਆਂ ਖੇਡਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਸਟਾਕਫਿਸ਼ ਓ ਲੀਲਾ ਸ਼ਤਰੰਜ ਜ਼ੀਰੋ (ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਇੱਕ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਸੰਸਕਰਣ ਅਲਫ਼ਾਜ਼ੀਰੋ), ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨਾ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਸਨ. ਇਸ ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਨੇ ਇੱਕ ਬੇਮਿਸਾਲ ਵਰਤਾਰੇ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਇਆ ਹੈ: ਸ਼ਤਰੰਜ ਕਦੇ ਵੀ ਇੰਨੀ ਮਸ਼ਹੂਰ ਨਹੀਂ ਰਹੀ ਹੈ. ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਅਨੁਸਾਰ ਸ਼ਤਰੰਜ.com, ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵੱਧ ਗਿਆ 100 ਮਿਲੀਅਨ ਰਜਿਸਟਰਡ ਉਪਭੋਗਤਾ 2023, ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਇੱਕ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਲੜੀ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰਾਣੀ ਦਾ ਗੈਮਬਿਟ. ਪਰ ਇਸ ਨੇ ਇੱਕ ਵਿਰੋਧਾਭਾਸ ਵੀ ਪੈਦਾ ਕੀਤਾ ਹੈ: ਜਿੰਨੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਲੋਕ ਖੇਡਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ.

ਸਮੱਸਿਆ ਖੁਦ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ. ਕੁਲੀਨ ਸ਼ਤਰੰਜ ਵਿੱਚ, ਮੌਡਿਊਲਾਂ ਨੇ ਸ਼ੈਲੀ ਦੇ ਸਮਰੂਪੀਕਰਨ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕੀਤੀ ਹੈ. ਅੱਗੇ, ਹਰ ਮਹਾਨ ਅਧਿਆਪਕ ਦਾ ਇੱਕ ਸੀ “ਕਾਰੋਬਾਰ” ਪਛਾਣਨਯੋਗ: ਕਾਰਪੋਵ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਾਲੀ ਖੇਡ, ਤਾਲ ਦੀ ਹਮਲਾਵਰਤਾ, ਫਿਸ਼ਰ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ. ਹੋਇ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਨੌਜਵਾਨ ਖਿਡਾਰੀ ਇੰਜਣਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਲਾਈਨਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਸ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਗੁਆਉਣਾ ਜਿਸ ਨੇ ਸ਼ਤਰੰਜ ਨੂੰ ਵਿਲੱਖਣ ਬਣਾਇਆ. ਹੋਰ ਵੀ ਬਦਤਰ, ਔਨਲਾਈਨ ਗੇਮਾਂ ਵਿੱਚ ਧੋਖਾ ਦੇਣ ਲਈ ਮੋਡਿਊਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਪਲੇਗ ਬਣ ਗਈ ਹੈ. ਵਿੱਚ 2020, ਸ਼ਤਰੰਜ.com ਤੋਂ ਵੱਧ ਬੰਦ ਹੈ 500,000 ਸ਼ੱਕੀ ਧੋਖਾਧੜੀ ਲਈ ਖਾਤੇ, ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉਹਨਾਂ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ ਜੋ ਗੇਮਾਂ ਜਿੱਤਣ ਅਤੇ ਰੈਂਕਿੰਗ ਵਿੱਚ ਚੜ੍ਹਨ ਲਈ ਇੰਜਣਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਨ. ਇਸ ਵਰਤਾਰੇ ਨੇ ਇੱਕ ਨੈਤਿਕ ਬਹਿਸ ਨੂੰ ਜਨਮ ਦਿੱਤਾ ਹੈ: ਅਜਿਹੀ ਦੁਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਖੇਡ ਦੀ ਅਖੰਡਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਿਆ ਜਾਵੇ ਜਿੱਥੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਕਲਿੱਕ ਦੂਰ ਹੈ?

ਪਰ ਸਭ ਕੁਝ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ. ਮੌਡਿਊਲਾਂ ਨੇ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਲਈ ਨਵੇਂ ਮੋਰਚੇ ਵੀ ਖੋਲ੍ਹ ਦਿੱਤੇ ਹਨ. ਮੈਗਨਸ ਕਾਰਲਸਨ ਵਰਗੇ ਖਿਡਾਰੀ, ਮੌਜੂਦਾ ਵਿਸ਼ਵ ਚੈਂਪੀਅਨ, ਨੇ ਗੈਰ-ਰਵਾਇਤੀ ਰੂਪਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੰਜਣਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ Bongcloud ਰੱਖਿਆ (ਇੱਕ ਵਿਅੰਗਾਤਮਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਰਾਜੇ ਨੂੰ ਪਹਿਲੀ ਚਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵਰਗ ਅੱਗੇ ਲਿਜਾਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ), ਗੇਮ ਨੂੰ ਅਣਚਾਹੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਲੈ ਜਾਣਾ. ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੇ ਓਪਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਖੋਜਣਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੇ ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਸੀ. ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਵਿੱਚ 2021, ਸਟਾਕਫਿਸ਼ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਸਕੈਂਡੇਨੇਵੀਅਨ ਰੱਖਿਆ (1.e4 d5) ਇਹ ਸਾਡੇ ਸੋਚਣ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਠੋਸ ਸੀ., ਇੱਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਮੁੜ ਸੁਰਜੀਤ ਕਰਨਾ ਜਿਸ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਹਾਨ ਮਾਸਟਰਾਂ ਨੇ ਰੱਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਸੀ.

ਚੁਣੌਤੀ, ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਰੱਦ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾਰੀ ਨਾਲ ਵਰਤਣਾ ਸਿੱਖੋ. ਜਿਵੇਂ ਮਹਾਨ ਗੁਰੂ ਨੇ ਕਿਹਾ ਹੈ ਗੈਰੀ ਕਾਸਪਾਰੋਵ ਇੱਕ ਇੰਟਰਵਿਊ ਵਿੱਚ: “ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੁਸ਼ਮਣ ਨਹੀਂ ਹਨ. ਉਹ ਸ਼ੀਸ਼ੇ ਹਨ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦੇ ਹਨ”. ਇਸ ਅਰਥ ਵਿਚ, ਸ਼ਤਰੰਜ ਇੰਜਣ ਸਿਰਫ਼ ਵਿਰੋਧੀ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਪਰ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਦਿਲਚਸਪ ਖੇਡ ਦੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਸਹਿਯੋਗੀ.

ਭਵਿੱਖ: ਇੱਕ ਪੋਸਟ-ਹਿਊਮਨ ਸ਼ਤਰੰਜ ਵੱਲ?

ਜੇਕਰ ਆਖਰੀ 70 ਸਾਲਾਂ ਨੇ ਸਾਨੂੰ ਕੁਝ ਸਿਖਾਇਆ ਹੈ, ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸ਼ਤਰੰਜ ਦੇ ਇੰਜਣ ਨਹੀਂ ਰੁਕਣਗੇ. ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਵਿੱਚ ਹਰ ਤਰੱਕੀ—ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਤੱਕ— ਨੇ ਸ਼ਤਰੰਜ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਦਰਸ਼ ਟੈਸਟਿੰਗ ਆਧਾਰ ਲੱਭਿਆ ਹੈ।. ਪਰ, ਅਸੀਂ ਕਿੱਥੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਾਂ? ਕੀ ਅਸੀਂ ਅਜਿਹੇ ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਨਿੰਦਿਆ ਜਾ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ ਮਨੁੱਖ ਸਿਰਫ਼ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਖੇਡੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਖੇਡਾਂ ਦੇ ਦਰਸ਼ਕ ਬਣੇ ਰਹਿਣਗੇ?, ਜਾਂ ਸਾਂਝੀ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਦੇ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਰੂਪ ਲਈ ਥਾਂ ਹੋਵੇਗੀ?

ਸਭ ਤੋਂ ਦਿਲਚਸਪ ਰੁਝਾਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸ਼ਤਰੰਜ ਹੈ “ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ”, ਜਿੱਥੇ ਮਨੁੱਖ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਵਿੱਚ 2018, ਟੂਰਨਾਮੈਂਟ Chess.com ਕੰਪਿਊਟਰ ਸ਼ਤਰੰਜ ਚੈਂਪੀਅਨਸ਼ਿਪ ਨਾਮ ਦੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਐਡਵਾਂਸਡ ਸ਼ਤਰੰਜ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਖਿਡਾਰੀ ਖੇਡ ਦੌਰਾਨ ਸ਼ਤਰੰਜ ਇੰਜਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਨਤੀਜਾ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਸੀ: ਖੇਡਾਂ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਸਨ, ਪਰ ਹੋਰ ਰਚਨਾਤਮਕ ਵੀ. ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੇ ਰਣਨੀਤਕ ਵਿਚਾਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੇ ਇਕੱਲੇ ਦਿਮਾਗ ਲਈ ਅਸੰਭਵ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਰੂਪਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ. ਇਹ ਫਾਰਮੈਟ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਅਜੇ ਵੀ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਹੈ, ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸ਼ਤਰੰਜ ਦਾ ਭਵਿੱਖ ਸਿੰਬਾਇਓਸਿਸ ਵਿੱਚ ਪਿਆ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ.

ਇਕ ਹੋਰ ਸੰਭਾਵਨਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸ਼ਤਰੰਜ ਮਾਡਿਊਲ ਆਪਣੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।, ਨਾ ਸਿਰਫ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ. ਹੋਇ, ਇੰਜਣ ਵਰਗੇ ਸਟਾਕਫਿਸ਼ ਉਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਨਾਟਕ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ, ਪਰ ਨਹੀਂ ਕਿਉਂਕਿ. ਵਰਗੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਮਾਈਆ ਸ਼ਤਰੰਜ, ਟੋਰਾਂਟੋ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਇੱਕ ਇੰਜਣ, ਉਸ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ. ਮਾਈਆ ਨਾ ਸਿਰਫ ਸ਼ਤਰੰਜ ਖੇਡਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਨਸਾਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ੈਲੀ ਦੀ ਰੀਸ ਕਰਨੀ ਸਿੱਖੋ, ਗਲਤੀ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਯੋਗ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਨਾ. ਜੇਕਰ ਖੋਜ ਦੀ ਇਹ ਲਾਈਨ ਅੱਗੇ ਵਧਦੀ ਹੈ, ਮੋਡੀਊਲ ਸੱਚ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ “ਨਿੱਜੀ ਟ੍ਰੇਨਰ”, ਹਰੇਕ ਖਿਡਾਰੀ ਦੇ ਪੱਧਰ ਅਤੇ ਸ਼ੈਲੀ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ.

ਪਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਿਘਨਕਾਰੀ - ਅਤੇ ਵਿਵਾਦਪੂਰਨ - ਦ੍ਰਿਸ਼ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਸ਼ਤਰੰਜ ਦਾ ਹੈ।. ਕੀ, ਜੇਕਰ, ਮਨੁੱਖਾਂ ਵਿਰੁੱਧ ਖੇਡਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਮੋਡੀਊਲ ਇੱਕ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਸਰਕਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦੇਣਗੇ? ਵਰਗੇ ਟੂਰਨਾਮੈਂਟ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਹਨ ਟੀ.ਸੀ.ਈ.ਸੀ (ਚੋਟੀ ਦੇ ਸ਼ਤਰੰਜ ਇੰਜਣ ਚੈਂਪੀਅਨਸ਼ਿਪ), ਜਿੱਥੇ ਇੰਜਣ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਸਟਾਕਫਿਸ਼, ਲੀਲਾ y ਕੋਮੋਡੋ ਉਹ ਖੇਡਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਕਸਰ ਸਰਵੋਤਮ ਮਨੁੱਖੀ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।. ਇਹ ਮੁਕਾਬਲੇ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਤਮਾਸ਼ਾ ਹੀ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਬਲਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਵੀ ਹੈ. ਇੰਜਣ ਦਾ ਹਰ ਨਵਾਂ ਸੰਸਕਰਣ ਅਜਿਹੇ ਵਿਚਾਰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ, ਜਲਦੀ ਜਾਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ, ਮਨੁੱਖੀ ਸ਼ਤਰੰਜ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਅੰਤ. ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਬਰਲਿਨ (ਇੱਕ ਓਪਨਿੰਗ ਜੋ ਵਲਾਦੀਮੀਰ ਕ੍ਰਾਮਨਿਕ ਦੁਆਰਾ ਕਾਸਪਾਰੋਵ ਦੇ ਖਿਲਾਫ ਆਪਣੇ ਮੈਚ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਹੋ ਗਈ ਸੀ 2000) ਸੀ “ਮੁੜ ਖੋਜਿਆ” ਇੰਜਣਾਂ ਲਈ, ਜਿਸ ਨੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੁਆਰਾ ਅਪ੍ਰਾਪਤ ਖੇਡ ਦੇ ਪੱਧਰਾਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਇਕਜੁੱਟਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ.

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਭਵਿੱਖ ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਦਾਰਸ਼ਨਿਕ ਸਵਾਲ ਵੀ ਖੜ੍ਹਾ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਜੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਸਾਡੇ ਨਾਲੋਂ ਵਧੀਆ ਸ਼ਤਰੰਜ ਖੇਡ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਮੁਕਾਬਲਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣ ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?? ਜਵਾਬ ਖੇਡ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ 'ਤੇ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਪਿਆ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਸ਼ਤਰੰਜ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਮਾਨਸਿਕ ਖੇਡ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਕਲਾ ਰੂਪ, ਇੱਕ ਵਿਦਿਅਕ ਸਾਧਨ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ. ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦਾਰਸ਼ਨਿਕ ਵਾਲਟਰ ਬੈਂਜਾਮਿਨ ਨੇ ਲਿਖਿਆ ਸੀ, “ਸ਼ਤਰੰਜ ਛੋਟੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਜੀਵਨ ਦੀ ਖੇਡ ਹੈ”. ਇਸ ਅਰਥ ਵਿਚ, ਮੋਡੀਊਲ ਸ਼ਤਰੰਜ ਦਾ ਅੰਤ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਪਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰਤਾ ਦੀ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਪਰਤ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਸੋਚਣ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਖੇਡਣ ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ - ਅਤੇ ਇਨਸਾਨ ਬਣਨ ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ।.

ਸਿੱਟਾ: ਬੋਰਡ ਮਨੁੱਖਤਾ ਦੇ ਸ਼ੀਸ਼ੇ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ

ਸ਼ਤਰੰਜ ਇੰਜਣਾਂ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ ਹੈ, ਆਖਰਕਾਰ, ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਾਲ ਸਾਡੇ ਰਿਸ਼ਤੇ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ. ਪਹਿਲੇ ਸ਼ੈਨਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਅਲਫ਼ਾਜ਼ੀਰੋ, ਹਰ ਤਰੱਕੀ ਸਾਡੇ ਸੁਪਨਿਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਹੈ, ਸਾਡੇ ਡਰ ਅਤੇ ਕੰਪਲੈਕਸ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦਾ ਸਾਡਾ ਜਨੂੰਨ. ਪਰ ਇਹ ਇੱਕ ਯਾਦ ਵੀ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ, ਕੋਈ ਫਰਕ ਨਹੀਂ ਪੈਂਦਾ ਕਿ ਕਿੰਨੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਸਾਡੇ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਹਨ, ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਮਨੁੱਖ ਹੀ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ: ਖੇਡ ਵਿੱਚ ਸੁੰਦਰਤਾ ਲੱਭਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ, ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਖੇਡ ਬਾਰੇ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਹੋਣ ਲਈ ਜਾਂ ਹਾਰ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਲਈ.

ਹੋਇ, ਸ਼ਤਰੰਜ ਇੰਜਣ ਜ਼ਰੂਰੀ ਔਜ਼ਾਰ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਵੀ ਹਨ. ਉਹ ਸਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਤੋਂ ਇਹ ਪੁੱਛਣ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਅਸੀਂ ਖੇਡ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਮੁੱਲ ਲੈਂਦੇ ਹਾਂ: ਤਕਨੀਕੀ ਸੰਪੂਰਨਤਾ, ਜਾਂ ਅਪੂਰਣ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ? ਕਿਸੇ ਵੀ ਕੀਮਤ 'ਤੇ ਜਿੱਤ, ਜਾਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ? ਅਜਿਹੀ ਦੁਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਲੱਖਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਸਲ ਚੁਣੌਤੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੋਚਣ ਦੇ ਨਵੇਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਣ ਲਈ, ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਹੋਰ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਨਾਲ ਜੁੜਨ ਲਈ.

ਸ਼ਤਰੰਜ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਭਿਅਤਾ ਦਾ ਸ਼ੀਸ਼ਾ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਮੱਧ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ, ਜਗੀਰੂ ਸ਼ਕਤੀ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਠੰਡੀ ਜੰਗ ਵਿੱਚ, ਵਿਚਾਰਧਾਰਕ ਲੜਾਈ ਦਾ ਮੈਦਾਨ ਬਣ ਗਿਆ. ਹੋਇ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ, ਸਾਨੂੰ ਹੋਰ ਵੀ ਡੂੰਘੀ ਚੀਜ਼ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਕਿ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕੋਈ ਦੁਸ਼ਮਣ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਹਿਯੋਗੀ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਇਨਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ. ਸ਼ਾਇਦ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਚੈਕਮੇਟ ਉਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਇੱਕ ਮਹਾਨ ਅਧਿਆਪਕ ਨਾਲ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਅਸੀਂ ਖੁਦ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਖੇਡਣਾ-ਅਤੇ ਜੀਣਾ ਸਿੱਖ ਕੇ ਕੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ.