Почему ChatGPT проиграл и не умеет играть в шахматы (пока)
Введение: интеллектуальный парадокс
На первый взгляд, идея проста: если ChatGPT — это мощнейший искусственный интеллект, способный объяснять квантовую физику, писать стихи в стиле Бродского и разбирать психотипы лидеров, то почему он… проигрывает в шахматы? Неужели он не может просто просчитать, какой ход лучше, и победить? Разберёмся, почему это не так — и как можно сделать, чтобы он стал непобедимым.
Глава 1. Почему крестики-нолики — не шахматы Многие сравнивают шахматы с игрой "крестики-нолики". Мол, это тоже логическая игра, где можно перебрать ходы и найти выигрыш. Но главное отличие — масштаб.
Это число больше, чем количество атомов во Вселенной. Да, ты не ослышался. 🔍 Даже после первых трёх ходов на стороне каждого игрока, количество уникальных шахматных позиций может превысить 9 миллионов. Идея “перебрать все комбинации” — невозможна. Ни для ChatGPT, ни для любого компьютера.
Глава 2. Как думает ChatGPT: не как игрок, а как писатель
ChatGPT — это LLM (языковая модель).
Она: - Не думает в категориях «победа/проигрыш», - Не создаёт дерево ходов, - Не «оценивает» позиции на доске. Вместо этого она делает вот что: "На основе текста, который был до этого, вероятнее всего следующим будет вот этот ход." Это статистическая генерация, а не логика победы.
Глава 3. Как думает шахматный движок Шахматный движок (например, Stockfish) — это совсем другое: Он генерирует дерево возможных ходов (до 20+ слоёв в глубину), Оценивает каждую позицию (материальное преимущество, тактика, угроза), Применяет альфа-бета отсечение, чтобы не считать лишнее, Делает ход, который максимизирует шансы на победу. Вот почему даже слабый движок обыгрывает любого LLM.
Глава 4. Почему ChatGPT не может выиграть сам по себе Проблема не в "умности", а в архитектуре: У ChatGPT нет памяти позиции (он не знает, что было на доске несколько ходов назад), У него нет функции оценки — он не знает, "хорошая" ли позиция, Он не проверяет легальность хода — может предложить невозможный. Он просто пишет текст, а не играет в игру.
Глава 5. Как сделать ChatGPT непобедимым в шахматы Ответ: встроить ChatGPT в более сложную систему. 🔧 Архитектура шахматного ИИ на базе LLM: css Копировать код [ ChatGPT (диалог, мышление) ] ↓ [ Интерфейс игры (позиции, ход)] ↓ [ Шахматный движок (Stockfish, Leela) ] Что делает кто: ChatGPT: говорит, что делать и зачем (стратегия, объяснение) Движок: считает, какой ход лучший Игровая система: валидирует и визуализирует 👉 Такую систему уже применяют на Lichess, Chess.com, DeepMind (AlphaZero).
Глава 6. Можно ли научить саму LLM играть? Можно, но с большими оговорками: Что потребуется: Огромная база шахматных партий (PGN-файлы — миллионы игр), Обучение с нуля (или дообучение на шахматных ходах), Встраивание механизмов оценки и памяти, Контроль легальности ходов. Такой путь уже прошла Leela Chess Zero — нейросеть, которая училась играть с нуля через self-play. 💡 Но даже она — не языковая модель, а специализированный reinforcement learning агент.
Глава 7. Будущее: шахматный агент на базе GPT С появлением GPT-4o и агентных фреймворков (OpenAI GPT Agents, ReAct, Toolformer), можно собрать: 💡 "Интеллектуального шахматного наставника" — ChatGPT, который: Видит доску (визуально), Общается как человек, Анализирует позиции через движок, Объясняет стратегию, ошибки и план на 10 ходов вперёд. Это уже не просто игрок — это помощник, учитель и игровой агент в одном. Заключение ChatGPT не проигрывает в шахматы потому что "глупый", а потому что его задача — писать, а не играть. Но стоит встроить его в правильную систему — и он станет непобедимым союзником, который не только делает ходы, но и объясняет, зачем ты проиграл ферзя на 14-м ходу.
📎 Приложение: интересные факты
🎲 Кол-во уникальных шахматных позиций: более $10^{40}$
📚 Самая крупная база шахматных партий — KingBase (~2 млн партий) 🤖 Рейтинг Stockfish: 3500+ (выше любого человека)
🧠 ChatGPT "думает" только в рамках 128К токенов (≈ 3000 ходов максимум)
🚀 GPT-4o можно обучить видеть доску, говорить и играть одновременно