Permainan shogi, juga dikenali sebagai catur Jepun, telah lama dianggap sebagai salah satu permainan strategi paling kompleks yang memerlukan pemikiran mendalam dan perancangan jangka panjang.

Walaupun AI telah lama berjaya menewaskan pemain catur dalam permainan seperti Deep Blue vs Garry Kasparov (1997), pencapaian AI dalam shogi mengambil masa lebih lama untuk mencapai tahap yang sama iaitu 20 tahun kemudian pada tahun 2017. Salah satu pencapaian terbesar dalam AI shogi ialah kemenangan program Ponanza terhadap Amahiko Satō, juara shogi Jepun, dalam Denou-sen 2017.

Antara faktornya ialah Shogi lagi kompleks daripada Chess atau Catur. Dalam catur, pemain mempunyai purata 35 gerakan yang boleh dilakukan pada setiap giliran, tetapi dalam shogi, jumlah ini boleh meningkat kepada 80 hingga 100 gerakan per giliran. Ini bermakna terdapat lebih banyak cabang kemungkinan dalam permainan, menjadikannya jauh lebih kompleks untuk dikira oleh AI. Sebagai perbandingan, Go mempunyai kemungkinan gerakan yang lebih banyak, tetapi sifat permainannya berbeza.

Salah satu ciri unik shogi ialah pemain boleh menggunakan kembali buah catur yang telah mereka ambil daripada lawan. Dalam catur biasa, buah yang ditangkap dikeluarkan dari permainan, tetapi dalam shogi, pemain boleh “menjatuhkan” (drop) buah tersebut kembali ke papan dalam giliran seterusnya, menjadikan jumlah kemungkinan strategi berkembang secara eksponen.

Sebagai contoh, jika seorang pemain menangkap buah kuda lawan, dia boleh menggunakan kuda tersebut dalam giliran akan datang di mana-mana petak yang sah. Ini menambahkan lebih banyak kemungkinan strategi dan menyebabkan AI sukar untuk melakukan simulasi langkah yang jauh ke hadapan seperti dalam catur.

Dalam catur, endgame biasanya berlaku apabila terdapat sedikit buah di atas papan, menjadikannya lebih mudah untuk AI mengira langkah terbaik dengan teknik brute force. Namun, dalam shogi, disebabkan mekanik kepulangan buah, permainan tetap kompleks sehingga ke fasa akhir kerana lawan masih boleh menambahkan buah baru ke papan.

Salah satu cara akhirnya AI boleh kalahkan manusia ialah AI seperti Ponanza tidak sekadar menghafal gerakan manusia, tetapi belajar dengan bermain berjuta-juta kali melawan dirinya sendiri. Dengan teknik reinforcement learning, AI menemui strategi baru yang tidak difikirkan oleh manusia.

Pengenalan teknologi Monte Carlo Tree Search (MCTS) juga banyak membantu. Kaedah ini membolehkan AI membuat simulasi berjuta-juta kemungkinan dan memilih langkah yang mempunyai peluang kemenangan tertinggi. Berbeza dengan kaedah brute force yang digunakan oleh AI catur awal, MCTS lebih cekap dalam menangani permainan yang mempunyai terlalu banyak kemungkinan langkah seperti shogi dan Go.

Yang terakhir, kita juga kena tahu kejayaan AI dalam shogi juga bergantung kepada keupayaan komputer moden yang jauh lebih berkuasa daripada era Deep Blue. Dengan keupayaan pemprosesan yang tinggi, AI kini boleh melakukan pengiraan yang jauh lebih kompleks dalam masa yang singkat.

Nak tahu sejauh mana pencapaian komputer moden dalam membantu perkembangan AI? Jawapannya kami simpan dalam buku kami, AI UNTUK PEMULA yang anda boleh beli di Shopee: https://s.shopee.com.my/6AW5o2XSZ2