@Nguyễn Phước Trung
Trong kỷ nguyên công nghệ 4.0, trí tuệ nhân tạo (AI) đang trỗi dậy mạnh mẽ, đặc biệt trong lĩnh vực AI tạo sinh (Generative AI), cho phép tự động tạo ra nội dung mới. Công nghệ này đang định hình lại nhiều ngành nghề, từ truyền thông, giáo dục cho đến thể thao, mang lại tiềm năng to lớn cho việc cá nhân hóa lộ trình học tập, cung cấp phản hồi tức thì và tạo ra môi trường học tập tương tác.
Trong lĩnh vực các môn thể thao trí tuệ, đặc biệt là cờ vua, AI không chỉ là một xu hướng công nghệ mà còn hứa hẹn trở thành một trợ lý đắc lực cho các huấn luyện viên. Việc ứng dụng AI vào giảng dạy cờ vua không chỉ gia tăng hiệu quả công việc mà còn tự động hóa các tác vụ lặp lại, từ đó giúp huấn luyện viên tiết kiệm thời gian quý báu. Khoảng thời gian này có thể được đầu tư vào việc quan sát, phân tích kỹ lưỡng điểm mạnh, điểm yếu và tương tác sâu hơn với từng học trò. Đặc biệt trong bối cảnh hiện nay, khi sự tập trung của trẻ em dễ bị xao nhãng, AI chính là công cụ hỗ trợ đắc lực giúp huấn luyện viên thiết kế những bài giảng sinh động, cuốn hút, qua đó khơi dậy và vun đắp tình yêu cờ vua cho thế hệ kỳ thủ tương lai.
Bài 1. Hành trình phát triển và ứng dụng AI trong cờ vua
1. Lịch sử phát triển của AI trong cờ vua: Từ “máy tính người” đến “siêu trí tuệ”
Lịch sử của trí tuệ nhân tạo trong cờ vua là một hành trình dài và đầy biến động, từ những ý tưởng sơ khai cho đến khi máy móc vượt xa trí tuệ con người. Cờ vua, với quy tắc rõ ràng và tính chiến thuật sâu sắc, đã trở thành một “mỏ vàng ý tưởng” để các nhà nghiên cứu AI thử nghiệm và đo lường sự tiến bộ của mình.
Buổi bình minh: Khi Alan Turing là “máy chơi cờ” (1952)
Năm 1952, nhà khoa học tiên phong Alan Turing đã thiết kế thuật toán cờ vua mang tên Turochamp. Tuy nhiên, do chưa có máy tính nào đủ mạnh để chạy nó vào thời điểm đó, Turing đã tự mình làm “CPU” cho thuật toán này. Ông tỉ mỉ tính toán từng nước đi trên giấy, đôi khi mất hàng chục phút cho một nước. Dù Turochamp thua trận đầu tiên với đồng nghiệp Alick Glennie, nó vẫn chơi khá tốt và thực hiện được một lần nước chiếu Vua.
Đây là một minh chứng sớm cho tiềm năng của máy móc trong cờ vua, đặt nền móng lý thuyết cho tương lai.
Những bước đi đầu tiên (1950 - 1970): Chập chững khởi đầu và nền tảng công nghệ
Thập niên 1950 chứng kiến sự ra đời của những chương trình cờ vua thực sự đầu tiên. Năm 1957, Alex Bernstein và nhóm của ông tại IBM đã tạo ra chương trình cờ vua hoàn chỉnh đầu tiên mang tên The Bernstein Chess Program.
Sang thập niên 1960, việc phát triển các chương trình này chủ yếu diễn ra tại các trường đại học với mục đích nghiên cứu. Các nhà nghiên cứu bắt đầu tận dụng sự xuất hiện của các ngôn ngữ lập trình cấp cao như LISP và FORTRAN, giúp họ dễ dàng hơn trong việc hiện thực hóa các thuật toán phức tạp, thay vì phải lập trình trực tiếp bằng mã máy. Mặc dù còn rất sơ khai và chỉ có thể chơi ở trình độ nghiệp dư, những chương trình này đã chứng minh tính khả thi của việc máy tính chơi cờ.
Nâng tầm sức mạnh (1970 - 1990): Cải tiến thuật toán và sự bùng nổ của phần mềm
Thập niên 1970 là thời điểm quan trọng khi các giải đấu cờ vua máy tính bắt đầu xuất hiện, thúc đẩy các nhà nghiên cứu cải thiện chương trình dựa trên các engine dần mạnh hơn.
Vào thập niên 1980, sự tiến bộ về thuật toán tìm kiếm, đặc biệt là Alpha-Beta pruning, giúp các engine nhìn xa hơn và đưa ra quyết định chiến lược tốt hơn.
Thập niên 1990 được coi là kỷ nguyên bùng nổ của sức mạnh AI cờ vua. Cùng với sự phát triển của siêu máy tính như Deep Thought (chương trình đầu tiên đánh bại kiện tướng quốc tế năm 1988, nhưng thua nhà vô địch thế giới Kasparov năm 1989), đây cũng là thời kỳ chứng kiến sự xuất hiện và phổ biến rộng rãi của nhiều phần mềm cờ vua chất lượng cao cho máy tính cá nhân như Fritz, Hiarcs, ChessBase, Chess Assistant, góp phần định hình lại cách học và chơi cờ vua.
Deep Blue (1997): Sức mạnh của tính toán thô sơ
Cột mốc lịch sử thực sự đến vào năm 1997 khi Deep Blue, siêu máy tính của IBM, đánh bại Đại kiện tướng Garry Kasparov trong một trận đấu với tỷ số 3,5–2,5. Thành công này đánh dấu lần đầu tiên một AI đánh bại nhà vô địch thế giới trong cờ vua.
Tuy nhiên, Deep Blue chủ yếu dựa vào sức mạnh tính toán thô sơ, phân tích hàng triệu thế cờ mỗi giây bằng các chiến lược được lập trình sẵn, chứ không có khả năng học hỏi hay sáng tạo một cách linh hoạt.
Kỷ nguyên của Engine (từ năm 2000): Vượt xa mọi kỳ thủ
Sau chiến thắng của Deep Blue, trọng tâm phát triển chuyển từ phần cứng chuyên dụng sang các thuật toán phần mềm hiệu quả hơn, có thể chạy trên máy tính cá nhân. Giai đoạn này chứng kiến sự thống trị của các engine như Fritz, Rybka, Houdini, Stockfish và Komodo, nhanh chóng vượt xa trình độ của mọi kiện tướng cờ vua con người. Đặc biệt, Stockfish (ra đời năm 2004, chính thức 2008) nổi lên như một trong những engine mạnh và phổ biến nhất, sử dụng phương pháp tìm kiếm “brute-force” kết hợp các hàm đánh giá phức tạp.
Cuộc cách mạng tự học: AlphaZero và Leela Chess Zero
Một bước ngoặt lớn xảy ra với sự ra đời của các chương trình như AlphaGo và sau đó là AlphaZero của DeepMind, cùng với dự án mã nguồn mở Leela Chess Zero (LC0). Thay vì được lập trình với kiến thức cờ vua của con người, những chương trình này sử dụng Học tăng cường (Reinforcement Learning) và mạng nơ-ron nhân tạo (neural networks). Chúng học cách chơi cờ vua từ con số 0, chỉ bằng cách tự chơi hàng triệu ván với chính mình. Điều đáng kinh ngạc là chúng không chỉ đạt đến trình độ siêu phàm mà còn vượt qua kiến thức cờ vua được con người tích lũy hàng trăm năm chỉ sau một thời gian ngắn tự huấn luyện.
• Năm 2016, AlphaGo đánh bại Lee Sedol, kỳ thủ cờ vây hàng đầu thế giới, với tỷ số 4-1. Sau đó một phiên bản nâng cấp là AlphaZero xuất hiện, tự học cờ vây, cờ vua và shogi.
• Năm 2017, AlphaZero đã chứng minh sức mạnh vượt trội trong cờ vua khi đánh bại Stockfish, engine hàng đầu lúc bấy giờ, với tỷ số 28 thắng, 0 thua và 72 hòa.
Sự trỗi dậy của Mô hình Ngôn ngữ lớn và các xu hướng AI mới
Gần đây, các Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) (như ChatGPT, Gemini, Grok) đã nổi lên như một công cụ tiềm năng mới cho nhiều lĩnh vực, bao gồm cả cờ vua. Khác với các engine truyền thống, LLMs học từ kho dữ liệu văn bản khổng lồ, bao gồm cả các ván cờ được ghi lại, cho phép chúng hiểu và tạo ra các diễn giải, bình luận ván cờ bằng ngôn ngữ tự nhiên, dự đoán nước đi dựa trên ngữ cảnh. Sự phát triển này cho thấy một sự chuyển dịch trong AI cờ vua, từ việc tập trung vào tính toán thuần túy sang việc kết hợp nhận dạng mẫu và hiểu ngôn ngữ, mở ra những hướng đi mới. Bên cạnh đó, AI có khả năng phân tích đa phương tiện cũng đang mở ra tiềm năng như phân tích video ván đấu hoặc tâm lý người chơi cờ.
2. Phân loại và ứng dụng các công cụ AI
Để ứng dụng AI hiệu quả trong huấn luyện cờ vua, huấn luyện viên cần phân biệt rõ ba loại công cụ chính và hiểu cách chúng bổ trợ lẫn nhau: Phần mềm cờ vua (Chess software), Chess engines, và Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs).
Chess Engines
Chess engines (ví dụ: Stockfish, LC0) là các chương trình máy tính chuyên biệt được thiết kế để tính toán nước đi và đánh giá thế cờ. Chúng sử dụng các thuật toán tìm kiếm phức tạp và hàm đánh giá, biểu thị kết quả bằng đơn vị centipawn.
- Điểm mạnh trong huấn luyện: Cung cấp phân tích sâu sắc và khách quan trong việc xem lại ván đấu, xác định sai lầm, bỏ lỡ chiến thuật và đánh giá thế cờ chính xác. Giúp huấn luyện viên tiết kiệm thời gian phân tích thủ công.
- Hạn chế: Bản thân engines không thể tự chơi cờ hoặc tương tác tự nhiên với người dùng. "Quá trình suy nghĩ" của chúng dựa trên tính toán hàng triệu biến thể chứ không phải lý luận chiến lược như con người. Chúng thường không thể giải thích tại sao một nước đi lại tốt bằng ngôn ngữ tự nhiên, gây khó khăn cho việc truyền đạt cho học viên.
Phần mềm cờ vua
Phần mềm cờ vua (ví dụ: Fritz, Komodo, ChessBase, Lichess, Chess.com) là các ứng dụng hoàn chỉnh để người dùng chơi cờ, phân tích, học tập và quản lý cơ sở dữ liệu cờ vua. Chúng thường tích hợp sẵn một hoặc nhiều chess engine mạnh mẽ cùng với giao diện người dùng trực quan, thư viện ván đấu khổng lồ, công cụ luyện tập và các tính năng khác.
- Điểm mạnh trong huấn luyện: Cung cấp một môi trường toàn diện để huấn luyện, cho phép chơi cờ, phân tích ván đấu, tìm kiếm thế cờ tương tự, học chiến thuật/khai cuộc và chuẩn bị cho đối thủ. Giao diện thân thiện giúp dễ tương tác. Nhiều nền tảng còn cung cấp khóa học, bài tập tương tác và chức năng cộng đồng.
- Hạn chế: Mặc dù tích hợp engine mạnh mẽ, khả năng giải thích bằng ngôn ngữ tự nhiên vẫn còn hạn chế. Chúng chủ yếu trình bày phân tích dưới dạng nước đi, đánh giá centipawn, hoặc mũi tên trên bàn cờ.
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs)
Các mô hình ngôn ngữ lớn (ví dụ: ChatGPT, Claude, Gemini, Grok) xử lý và tạo ra văn bản giống con người. LLMs có thể hiểu và thảo luận về các khái niệm cờ vua, mức độ hiểu biết phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện.
- Điểm mạnh: Có tiềm năng giải thích các khái niệm, chiến lược và ý tưởng nước đi bằng ngôn ngữ tự nhiên. Hỗ trợ tạo tài liệu huấn luyện, tóm tắt nội dung, soạn thảo thông tin liên quan. Có thể đóng vai trò đối tác trò chuyện để khám phá ý tưởng, thậm chí phát triển thành huấn luyện viên kỹ thuật số. Có khả năng tạo kịch bản, câu chuyện liên quan đến cờ vua để tăng tính hấp dẫn cho bài giảng.
- Hạn chế: Về bản chất, LLMs không được thiết kế để tính toán cờ vua hoặc tuân thủ luật chơi một cách nghiêm ngặt. Chúng dễ bị “ảo giác” (tự bịa thông tin) hoặc mắc lỗi thực tế, đặc biệt với các thế cờ phức tạp. Hiệu suất của LLMs rất nhạy cảm với định dạng đầu vào và chất lượng dữ liệu huấn luyện. Hiện tại, nếu không có tinh chỉnh chuyên biệt, LLMs chưa thể chơi cờ vua ở trình độ cao một cách ổn định và đáng tin cậy như các chess engine hàng đầu.
Rõ ràng, Chess engines, phần mềm cờ vua và LLMs có những điểm mạnh và điểm yếu riêng biệt, bổ sung cho nhau trong huấn luyện. Phần mềm cờ vua cung cấp nền tảng toàn diện nơi chess engine hoạt động để phân tích, trong khi LLMs lại xuất sắc ở khả năng giải thích và tạo nội dung bằng ngôn ngữ tự nhiên. Việc sử dụng tối ưu đòi hỏi phải tận dụng sự tiện lợi của phần mềm cờ vua (kết hợp với sức mạnh phân tích của engine), cũng như khả năng giải thích khái niệm, tạo nội dung của LLMs, tất cả dưới sự hướng dẫn của huấn luyện viên.
(Còn tiếp)
Link Bài 2 => Huấn luyện viên "Nhân mã"
Link Bài 3 => Hành trang cho huấn luyện viên hiện đại