70s Brutalna Logika vs. Sieć Neuronowa: Atari 2600 Zniszczyło ChatGPT w Szachach

The AI community was stunned by the advanced neural net's unexpected failure against 1970s technology. Robert Caruso zorganizował mecz szachowy pomiędzy najnowszym ChatGPT 4o a grą szachową Atari działającą na emulatorze legendarnego Atari 2600. Wynik był upokarzający dla nowoczesnej AI: pół wieku stary algorytm działający na 8-bitowym procesorze MOS 6507 z zegarem zaledwie 1,19 MHz zdecydowanie pokonał ChatGPT, nawet na najniższym poziomie trudności.

Po początkowych stratach, ChatGPT narzekał na "niejasne" symbole figur w starej interfejsie. Caruso zamienił je na standardowe ikony szachowe – ale to nie pomogło. Sieć neuronowa wykonywała ruchy, które doświadczony gracz nazwałby absurdalnymi, nie dostrzegając oczywistych zagrożeń zaledwie 1-2 ruchy do przodu. Nawet tekstowo "przyznała się do porażki" kilka razy, ale dziwnie kontynuowała grę, zdawało się, że nie zdaje sobie sprawy, że poddanie kończy grę. W trakcie meczu, ChatGPT nawet zasugerował "przejście na nowoczesną platformę szachową," najwyraźniej nie dostrzegając ironii – już przegrywał z platformą z ubiegłego wieku.

Co się więc stało? Eksperci wskazują na fundamentalną różnicę w podejściu. Algorytm Atari opiera się na prostej, brutalnej logice do oceny możliwych ruchów (choć tylko 1-2 ruchy w głąb). To czysta, deterministyczna kalkulacja. Ruchy ChatGPT są jednak oparte na statystyce i prawdopodobieństwie. Próbują "przewidzieć" prawdopodobne ruchy na podstawie ogromnych zbiorów danych tekstowych o szachach, ale brakuje im zdolności do głębokiej, sekwencyjnej algorytmicznej kalkulacji stanu planszy. Dla ChatGPT to nie jest obliczenie; to generowanie tekstu o możliwym ruchu.

Ten epizod wyraźnie ilustruje, że nawet najbardziej zaawansowane sieci neuronowe nie są uniwersalną "sztuczną inteligencją." Mogą doskonale radzić sobie w niektórych zadaniach (kreatywność, rozmowa), ale spektakularnie zawodzą w innych wymagających ścisłej, krok po kroku logiki bez statystycznych przybliżeń. Przegrana z 8-bitowym weteranem to wyraźna lekcja o ograniczeniach obecnej AI – i przypomnienie, że jej "myślenie" to radykalnie inny rodzaj inteligencji, różny od ludzkiej kognicji czy klasycznych algorytmów.