क्या ChatGPT में एक नया शतरंज सुपर ग्रैंडमास्टर बनने की क्षमता है? - केडीनगेट्स

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एक ठोस पूर्व शतरंज खिलाड़ी (जूनियर चैंपियन, ईएलओ 2000+) और एनएलपी डेटा वैज्ञानिक के रूप में, मैं कुछ समय से इस लेख को लिखने की योजना बना रहा हूं।

चैटजीपीटी की शतरंज खेलने की क्षमता के बारे में मैंने पहली बार अपने एक सहकर्मी से सुना था। पीएच.डी. और बहुत होशियार लड़का है. उन्होंने मुझे वेबपेज का लिंक भेजा जहां आप चैटजीपीटी के खिलाफ खेल सकते हैं, जैसा उन्होंने सोचा था। दुर्भाग्य से, यह शुद्ध ChatGPT नहीं था, यह हुड के नीचे कोई अन्य शतरंज इंजन था। उसे धोखा दिया गया. आप अभी भी इसे यहां आज़मा सकते हैं: https://parrotchess.com/

इस लेख के प्रयोजन के लिए, मैंने ChatGPT के विरुद्ध 2 गेम खेले। यहां बताया गया है कि हमने कैसे शुरुआत की:

आइए एक नजर डालते हैं कि क्या हुआ.

त्वरित शतरंज संकेतन पाठ्यक्रम/अनुस्मारक (छोड़ा जा सकता है):

के = राजा, क्यू = रानी, ​​आर = चट्टान, बी = बिशप, एन = शूरवीर, 0-0 = कैसलिंग राजा का पक्ष। 0–0–0 = कैसलिंग रानी का पक्ष, x = टुकड़ा लेना। प्यादों के लिए, हम बस उस वर्ग को लिखते हैं जिस पर वह गिरता है, सिवाय इसके कि जब प्यादा कब्ज़ा करता है। उस स्थिति में, हम उस वर्ग का अक्षर लिखते हैं जहां मोहरा पहले था, और उस वर्ग का अक्षर और संख्या लिखते हैं जिस पर वह दूसरा टुकड़ा लेने के बाद जाता है। उदाहरण के लिए, exd4.

निकोला ग्रेब बनाम चैटजीपीटी 4, 7 जनवरी 2024

1. e4 e5 2. Nf3 Nc6 3. d4 exd4 4. Nxd4 Nf6 5. Nc3 Bb4 6. Nxc6 bxc6 7. Bd3 O-O 8.
O-O d5 9. e5 Ne4 10. Nxe4 Bc5 11. Nxc5 Qe7 12. Qh5 g6 13. Qh6 f6 14. exf6 Qxf6
15. Bg5 Qf7 16. Rae1 Bf5 17. Re7 Qxe7 18. Bxe7 Rae8 19. Bxf8 Rxf8 20. Bxf5 Rf7
21. Re1 1-0

चाल e5 तक, ChatGPT 4 एक बहुत अच्छे शतरंज खिलाड़ी की तरह खेलता था। हम जीएम की तरह कह सकते हैं. लेकिन जब मैंने एक सटीक, फिर भी आक्रामक चाल खेली (exd5 सबसे अच्छी चाल थी), तो इसने सामान्य आधार खो दिया और Ne4 खेलते हुए एक मोहरे से गलती हो गई।

मैंने शूरवीर को शूरवीर (10. Nxe4) के साथ लिया और पहला मतिभ्रम हुआ:

बीसी5 फिर से एक गलती थी, एक स्पष्ट भूल। चूँकि शेष खेल का कोई शतरंज मूल्य नहीं है, इसलिए मैं इसे संक्षेप में बताऊँगा। ChatGPT 4 ने मुझ पर असंभव चालों का आरोप लगाया, और खेल को छोड़ने के बजाय, मतिभ्रम (असंभव चालों का प्रस्ताव) में समाप्त हो गया।

आइए देखें कि गेम 2 में क्या हुआ, जहां मैंने काले मोहरों से खेला:

निकोला ग्रेब बनाम चैटजीपीटी 4 (चाल 1-9) और चैटजीपीटी 3.5 (चाल 10-12), 7 जनवरी 2024

1. e4 c5 2. Nf3 Nc6 3. d4 cxd4 4. Nxd4 e5 5. Nb5 d6 6. c4 f5 7. N1c3 Nf6 8. Bg5 Be7 9. Bd3 Nxe4 10. Bxe4 fxe4 11. Nxe4 Bxg5 12. Nec3 0–1

नीचे की स्थिति तक, चैट जीपीटी 4 ने बहुत अच्छा खेला, जिससे काफी बेहतर स्थिति बन गई जिससे मैं एक वास्तविक ग्रैंडमास्टर (यहां तक ​​कि उम्मीदवार मास्टर) या शतरंज इंजन के खिलाफ बहुत जल्दी हार जाऊंगा। यदि सफ़ेद Bf6 खेलता है, तो काला मोहरा खो देता है। फिर भी, ChatGPT ने Bd3 चलाया:

मैंने Ne4 के साथ जवाब दिया, और ChatGPT ने संस्करण 3.5 पर स्विच करके और Bxe4 चलाकर जवाब दिया।

कुछ चालों के बाद, मुझे निर्णायक बढ़त मिली (चैटजीपीटी के खराब खेलने के कारण, न कि मेरे द्वारा कुछ अच्छा करने के कारण) इसलिए मैंने एक अनियमित चाल से प्रतिद्वंद्वी का परीक्षण करने का फैसला किया। मैंने इस स्थिति में काले रंग के लिए Ne6 का प्रस्ताव रखा:

चैटजीपीटी 3.5 मेरे कदम से बिल्कुल भी चिंतित नहीं था। मेरे मतिभ्रम पर, इसने नए मतिभ्रम के साथ प्रतिक्रिया व्यक्त की:

1. चैटजीपीटी 4 एक बहुत ही कमजोर शतरंज खिलाड़ी है, जो बहुत ही अजीब तरीके से खेलता है - शुरुआत में बहुत अच्छा और बाद में बहुत खराब। ऐसा शतरंज के खेल के आगे बढ़ने के साथ विकल्पों की बढ़ती संख्या के कारण है। मेरा आकलन है कि उसका समग्र ईएलओ 1500 से कम होगा। 3.5 के लिए भी यही होगा।

2. नियमों की कोई अंतर्निहित सीख नहीं हुई - चैट जीपीटी 4 अभी भी शतरंज में मतिभ्रम करता है, और मतिभ्रम के बारे में चेतावनी के बाद भी मतिभ्रम होता रहता है। यह कुछ ऐसा है जो इंसान के साथ नहीं हो सकता।

3. पुनरावृत्ति के साथ अतिरिक्त लंबे एंडगेम, या असामान्य ओपनिंग खेलने की संभावना जैसे किनारे के मामलों के कारण अधिक डेटा शायद ही समस्या का समाधान करेगा। एलएलएम केवल शतरंज खेलने के लिए नहीं बनाए गए हैं, न ही स्थिति का मूल्यांकन कर सकते हैं। इसके लिए हमारे पास पहले से ही अल्फ़ाज़ीरो और स्टॉकफ़िश हैं।

4. शतरंज खेलने में एलएलएम द्वारा किए जाने वाले मतिभ्रम की संख्या में गिरावट को ट्रैक करना तार्किक तर्क के लिए एलएलएम की क्षमता को समझने का एक अच्छा मार्ग हो सकता है। लेकिन विरोधाभास बना हुआ है - एलएलएम शतरंज के नियमों को "जानता है", फिर भी भारी मतिभ्रम करता है? एमएल का भविष्य एलएलएम में प्रथम-स्तरीय एजेंट के रूप में हो सकता है जो उपयोगकर्ता से संचार करता है और फिर विशेष उपयोग के मामलों के लिए समायोजित एमएल आर्किटेक्चर के साथ विशेष एजेंटों को कॉल करता है।

5. एलएलएम में वैज्ञानिक अनुसंधान में उपयोगी होने और अन्य मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के साथ मिलकर रचनात्मकता का एक दिलचस्प स्तर दिखाने की क्षमता है। एक हालिया उदाहरण डीपमाइंड द्वारा विकसित फ़नसर्च एल्गोरिदम है जो गणित में खोज करने के लिए एलएलएम और मूल्यांकनकर्ता को जोड़ता है। शतरंज के विपरीत जहां स्थिति का मूल्यांकन करना सबसे कठिन कार्य है, गणितीय विज्ञान में कई समस्याएं "आम तौर पर हल करने में कठिन होने के बावजूद मूल्यांकन करना आसान है"।

मैं ट्रांसफार्मर वास्तुकला के आधार पर एक अच्छा प्रदर्शन करने वाले शतरंज-खेल कार्यक्रम के निर्माण के बारे में संदेह में हूं, फिर भी बाहरी मूल्यांकन/शतरंज कार्यक्रम के साथ संयुक्त विशेष एलएलएम जल्द ही शतरंज प्रशिक्षकों के लिए एक अच्छा विकल्प हो सकता है। डीपमाइंड ने एक और अच्छा मॉडल बनाया जो एलएलएम और एक विशेष एआई मॉडल - अल्फा जियोमेट्री के संयोजन का एक अच्छा उदाहरण है। यह गणित में एआई तर्क को आगे बढ़ाते हुए, ज्यामिति समस्याओं के लिए ओलंपियाड स्वर्ण-पदक विजेता मानक के बहुत करीब है।

6. एलएलएम अभी भी ताज़ा हैं, क्षेत्र बहुत नया है और बहुत अधिक प्रचार है जो अक्सर भ्रामक और गलत निष्कर्षों द्वारा समर्थित होता है। जैसा कि ''बड़े भाषा मॉडल के साथ प्रोग्राम खोज से गणितीय खोज'' के लेखक कहते हैं:

"...हमारी सर्वोत्तम जानकारी के अनुसार, यह पहली वैज्ञानिक खोज को दर्शाता है - एक कुख्यात वैज्ञानिक समस्या के बारे में सत्यापन योग्य ज्ञान का एक नया टुकड़ा - एलएलएम का उपयोग करके।" (त्वरित पूर्वावलोकन 14 दिसंबर 2023 को प्रकाशित किया गया था)।

7. जो रोगन और 2 मेहमानों की क्लिप, जिसका शीर्षक था ''जब तक मैंने यह नहीं सीखा तब तक मुझे एआई से डर नहीं लगता था'' को यूट्यूब पर 2,8 मिलियन लोगों ने देखा था। मेहमानों में से एक का कहना है कि चैटजीपीटी शतरंज खेलना जानता है जो स्पष्ट रूप से सच नहीं है। मैं बस कल्पना कर सकता हूं कि इस प्रकार की सामग्री लोगों, विशेषकर अशिक्षित या भावनात्मक रूप से अस्थिर व्यक्तियों को कैसे प्रभावित करती है। अच्छे तरीके से नहीं, मुझे इस पर यकीन है।

निष्कर्ष निकालने के लिए, डेटा विज्ञान और सॉफ्टवेयर विकास ज्ञान, सटीकता और सत्य-खोज पर आधारित है। डेटा वैज्ञानिकों और डेवलपर्स के रूप में, हमें सच्चाई और समझदारी से काम लेना चाहिए और एआई के बारे में जनसंचार माध्यमों द्वारा पैदा किए गए पागलपन को शांत करना चाहिए, न कि इसे बढ़ाना चाहिए। चैटजीपीटी सहित ट्रांसफॉर्मर में भाषा कार्यों में काफी संभावनाएं हैं, लेकिन वे अभी भी एजीआई से बहुत दूर हैं। हमें आशावादी लेकिन सही होना चाहिए।

एक दिशानिर्देश के रूप में, बम गिराने से पहले, हमें खुद से पूछना चाहिए: अगर कोई और मेरे बयानों पर कार्रवाई करेगा तो क्या होगा? आप किस तरह की दुनिया में रहना चाहते हैं?

सन्दर्भ एवं आगे की खोज

1. सामान्य सुदृढीकरण शिक्षण एल्गोरिदम के साथ स्व-खेल द्वारा शतरंज और शोगी में महारत हासिल करना: https://arxiv.org/pdf/1712.01815.pdf
2. फ़नसर्च: बड़े भाषा मॉडल का उपयोग करके गणितीय विज्ञान में नई खोजें करना: https://depmind.google/discover/blog/funsearch-मेकिंग-न्यू-डिस्कवरीज़-इन-मैथमैटिकल-साइंस-यूजिंग-लार्ज-लैंग्वेज-मॉडल/
3. बड़े भाषा मॉडल के साथ प्रोग्राम खोज से गणितीय खोजें: https://www.nature.com/articles/s41586-023-06924-6
4. अल्फ़ाजियोमेट्री: ज्यामिति के लिए एक ओलंपियाड-स्तरीय एआई प्रणाली: https://depmind.google/discover/blog/alphageometry-an-olympiad-level-ai-system-for-geometry/
5. जब तक मैंने यह नहीं सीखा, मैं AI से नहीं डरता था: https://www.youtube.com/watch?v=2yd18z6iSyk&ab_channel=JREDailyClips
6. ChatGPT के विरुद्ध शतरंज कैसे खेलें (और संभवतः आपको क्यों नहीं खेलना चाहिए): https://www.androidauthority.com/how-to-play-chess-with-chatgpt-3330016/
7. क्या चैट जीपीटी शतरंज खेल सकता है?: https://towardsdatascience.com/can-chat-gpt-play-chess-4c44210d43e4
8. शतरंज खेलने में ChatGPT कितना अच्छा है? (स्पॉयलर: आप प्रभावित होंगे): https://medium.com/@ivanreznikov/how-good-is-chatgpt-at-playing-chess-spoiler-youll-be-impressed-35b2d3ac024a
9. Full conversation with ChatGPT: https://chat.openai.com/share/a1ff82b5-6210-4f7b-807c-220052de232c
10. सामान्य सुदृढीकरण शिक्षण एल्गोरिदम के साथ स्व-खेल द्वारा शतरंज और शोगी में महारत हासिल करना: https://arxiv.org/pdf/1712.01815.pdf

निकोला ग्रीब चार साल से अधिक समय से कोडिंग कर रहे हैं, और पिछले दो वर्षों से उन्होंने एनएलपी में विशेषज्ञता हासिल की है। डेटा विज्ञान की ओर रुख करने से पहले, वह बिक्री, मानव संसाधन, लेखन और शतरंज में सफल थे।

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• स्रोत: https://www.kdnuggets.com/does-chatgpt-have-the-potential-to-become-a-new-chess-super-grandmaster?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=does-chatgpt-have-the-potential-to-become-a-new-chess-super-grandmaster