ChatGPTvs.Me:CanAI’sChessSkillsOutshineHumanExper

ChatGPT与软件 2年前 (2023) lida

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文章主题：

🌟🚀未来或许机器人统治，但此刻，我们仍能傲视AI的卓越之处！🏆💡每一步技术的进步，都是人类智慧的独特馈赠。尽管OpenAI的创新令人惊叹，但我们的人性深度与创造力，仍是不可替代的强项。极坐标系中，点P(1,π/3)和Q(2,5π/6)之间的距离是多少？

Chess enthusiasts, hear ye! 🤝 I recently had a match against the game-changing AI, ChatGPT, and unfortunately, my chess pieces took an unceremonious exit. 😱 It was a thought-provoking encounter that left me pondering the limits of artificial intelligence in the realm of strategy. Check out my account for detailed analysis and insights on this fascinating chess tale. 🔍 Let’s dive into the game and discuss the nuances that made it a learning experience! 🧐 #ChessVsAI #ChatGPTChallenge

作者 | Ville Kuosmanen 译者 | 弯月

责编 | 王子彧

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

去年底，我荣幸地与ChatGPT进行了一场国际象棋较量，每局战况都堪称经典。起初，ChatGPT展现出机械般的开局模式，然而不久后便陷入混乱，它的棋子布局策略令人咋舌。尽管它始终保持着自信的姿态，但最终的失误却揭示了其记忆上的短板。这样的对决，无疑凸显了人工智能与传统智慧之间的微妙对比。如果你想了解更多关于这类互动的深度分析，不妨探索棋局背后的人工智能学习原理，它们对于优化算法和提升未来AI表现具有启发意义。记得使用#国际象棋# #ChatGPT#等关键词进行搜索哦！😊

🌟当然，GPT-3的棋艺表现确实让人有些惊讶，它那随机生成答案的能力仿佛在揭示其智能背后隐藏的秘密——更像是个会说话的“数据鹦鹉”。尽管拥有庞大的训练集，但面对复杂的决策问题，它显然缺乏真正的策略和逻辑。每一步棋都像是在重复固定的模式，而非基于深度理解和创新思考。🚀

于是，我在去年 12 月写道：

🏆 ChatGPT 的棋艺虽已崭露头角，但与顶尖人类相比仍稍逊一筹。每局开局看似程式化，背后却隐藏着算法的深奥智慧。然而，一旦局势变得复杂，其应对能力就显得捉摸不定，这暗示它在国际象棋规则的理解上还停留在表面层次，战术应用有待深化。尽管进步显著，但要与智者一较高下，ChatGPT还需在理论和实战上不断磨砺。Chess game, it’s a chess! 🤖moves ahead, but more to conquer.

🎉 ChatGPT的误打误撞，引发了全球网友们的捧腹大笑，它的自信与国际象棋的尴尬碰撞在Reddit的热门页面上熠熠生辉，YouTube上的视频更是吸引了数百万观众的眼球，成为网络一时热议的焦点🌟。这不仅仅是一场技术与知识的游戏，更成了一次幽默与智慧的交响曲🎵。

我们嘲笑 ChatGPT，想用它的缺陷来证明人类相较于机器的优越感——可如今，GPT-4 来了。

自去年 12 月以来，我在 Chess.com 上的 ELO 评分一直在积累，目前我的分数为 1435，这表明我是一名中级水平的棋手。

虽然 GPT-4 自称相较于 GPT-3 有了重大进步，但我不认为它的下棋水平能有多大提升。于是，我与 GPT-4 开始了第一场对战，战况如下面的视频所示。

我输了！我不仅输了，而且是完败，GPT-4 竟然只用了 20 步就把我将死了。

为了打败 GPT 的策略，我尝试了不太常见的波兰开局（1.b4），流行的开局方式中在这个位置上落子的下法很罕见，但这似乎这并没有影响到 GPT-4，它很好地处理了这个位置，并迅速抓住了我的错处。

最让我害怕的是这款 AI 的攻击方式：它会牺牲一个象，将这个棋子暴露给我的国王，然后再发起一次有效的攻击。这与传统计算机的下法截然不同，更像是一个喜欢进攻的人类棋手会做出的决定：不是选择了计算机评估之后的最佳走法，而是选择了人类很难防御的走法。

在第二局比赛中，我依然使用了波兰开局。

这一次，GPT-4 开局犯了一个很常见的错误，即第二步将马推到了 c6，导致马围着棋盘转了一圈，最终在第 4 步的时候挡住了自家的象。我与人类玩家对战时见过这样的下法，但我以为 GPT-4 学习了足够多的棋局，能够发挥出更高的水平。

或许是因为这种下法太常见了，GPT-4 才照搬了？

虽然我在刚开局不久吃掉了 ChatGPT 的一个小兵，并最终赢得了这局棋，但我赢得并不轻松。我在第 27 步犯了一个错误，其实 ChatGPT 可以在两步之内将死我，但它没发现。

人类经常犯这样的错误，一门心思想着吃掉对方的马，而忽略了对方的王的弱点。后来 ChatGPT 又因同样的攻击失去了车和后，它本应提前几步避免这个错误的，也许是因为它忘记了位于 b1 的白色车？

这一次我想尝试另一种流行的开局方式，第 1 步我将兵移动到了 d4。

这局棋最终打成了车残局，ChatGPT 这边剩下的大多数是王翼兵。我以为到了这个阶段 GPT-4 会开始犹豫，因为双方来回交战了这么多次，在它的数据集中类似的棋局肯定很少。

令我惊讶的是，这款 AI 打出了一个出色的残局。

在我将我的车偷偷移动到第 8 排后，Chess 网站的 Stockfish 引擎判断我将输掉这局棋。然而，GPT-4 并没有找到可以保持优势的走法，而是选择了重复的走法，并最终打成了平局。同样，这是一个不寻常但类似于人类的决定：GPT 的兵比我多，因此它有获胜的机会，但前提是你能找到赢得比赛的方法。如果你不小心丢掉一个兵，那么很容易输掉比赛。

我没有想到 GPT-4 能下棋，更没想到自己会输给它！ChatGPT 的下法跟人类一样：输都是因为开局和结尾的失误，赢的那一局是由于勇猛的进攻，它还知道如何处理慢棋和紧张的车残局。

在整个过程中，GPT-4 从未在不符合规定的位置上落子。事实上，它还纠正了几次我的错误，尽管也不是完全准确，因为我在抄录棋子的移动位置时犯了错误，而不得不放弃几局比赛。

你可以认为，GPT-4 在蒙着眼睛下棋，因为它无法刷新对棋盘当前状态的记忆。这就解释了为什么在第二局棋中，GPT-4 犯了那样的错误，并导致我赢得了比赛。

试想一下，如果是人类蒙着眼睛与 GPT-4 下棋，最终它能得多少分？足以赢得国际棋联冠军的头衔？我下棋的时候都使用了白棋，为的就是确保我给出的提示对结果没有影响。

用一句话总结去年 12 月我与 ChatGPT 下棋的状况：

也许将来 OpenAI 的机器人可能会打败我，但在那之前我依然可以享受人类之于机器的优越感！

没想到，仅仅过了几个月，这一天就到来了。

以前，计算机确实在下棋上打败过人类，但这一次不同。ChatGPT 用了三个月的时间就可以在象棋上打败我。那么，它还需要多长时间在编程方面打败我？也许连几个月都不需要—— GPT-4 将改变整个世界！