Engine Catur Terhebat

Sejak pertandingan DeepBlue dan Kasparov, dunia catur diramaikan dengan kemunculan engine catur lainnya. Engine catur merupakan program komputer yang melakukan analisis dari pemainan catur dan merekomendasikan langkah terbaik. Untuk perbandingan, kemampuan pemain catur di ukur berdasarkan ELO rating yang merupakan metode perhitungan keahlian yang diperkenalkan oleh seorang professor fisika, Arpad Elo. Setiap pemain memiliki Elo rating yang direpresentasikan dengan angka yang mencerminkan hasil dari pemain tersebut di game berating sebelumnya. Setelah setiap game berating selesai, rating mereka akan disesuaikan berdasarkan hasil game tersebut. Era permainan catur berubah dratis sejak kemunculan engine catur ini. Tulisan ini merupakan bagian dari tulisan terdahulu tentang manusia dan komputer dalam permainan catur (https://sis.binus.ac.id/ 2024/05/06/mengapa-manusia-tidak-mungkin-mengalahkan-komputer-dalam-permainan-catur/)

Menarik untuk membandingkan tingkat keahlian ini untuk melihat bagaimana Game Over Manusia melawan mesin. Magnus Carlsen menjadi manusia yang pernah memiliki ELO rating tertinggi 2882 pada tahun 2014. Pada saat mengalahkan Kasparov (ELO tertinggi 2851), DeepBlue diperkirakan memiliki 2750an. Saat ini, engine catur memiliki ELO yang jauh dari kemampuan terhebat manusia, yang juga menunjukkan semakin sulit manusia menyaingi komputer dalam bermain catur. Kita coba melihat beberapa engine catur yang popular saat ini – StockFish dan alphaZero.

Stockfish merupakan engine catur yang saat popular dan tersedia secara open. Tidak hanya pernah menduduki sebagai engine terkuat, tetapi StockFish juga menjadi open-source engine yang artinya seluruh orang dapat membantu pengembangan dan peningkatan kemampuannya. Kredit diberikan pada Tord Romstad Marco Costalba, dan Joona Kiiski yang mengawali perkembangnyan ditahun 2008. Stockfish menggunakan algoritma pencarian yang canggih berdasarkan teknik pemangkasan alpha-beta dengan berbagai perbaikan, termasuk pencarian variasi utama, tabel transposisi, dan pendalam iteratif. Hal ini memungkinkan Stockfish untuk mengeksplorasi jutaan langkah mungkin dalam hitungan detik, sehingga mampu mengevaluasi posisi secara mendalam dan akurat.

AlphaZero adalah program catur yang dikembangkan oleh perusahaan DeepMind, yang merupakan bagian dari Alphabet Inc. (induk perusahaan Google). Program ini diumumkan pada Desember 2017 dan menarik perhatian dunia karena kemampuannya yang luar biasa dalam bermain catur. Dalam suatu simulasi dalam 1000 kali pertandingan melawan Stockfish 8, AlphaZero begitu perkasa dengan hanya kalah 6 kali dengan kemenangan 155 kali. AlphaZero menggunakan neural network untuk mengevaluasi posisi dan strategi tanpa bergantung pada basis data historis, yang berbeda dengan kebanyakan engine catur lainnya. Ini memungkinkan AlphaZero untuk ‘belajar’ dan meningkatkan permainannya secara mandiri dari ‘nol’, melalui proses yang disebut pembelajaran penguatan. Metode pembelajaran ini menggabungkan pengalaman dari jutaan pertandingan catur yang dimainkan melawan dirinya sendiri, yang secara efektif membuatnya menjadi sangat adaptif dan inovatif dalam menemukan strategi catur terbaik. Uniknya, AlphaZero tidak hanya dirancang untuk menguasai catur, tetapi juga telah diterapkan pada permainan lain seperti shogi (catur Jepang) dan Go, menunjukkan fleksibilitas dan kekuatan algoritmanya dalam berbagai konteks strategis. Kinerja AlphaZero dalam Go, misalnya, telah mengubah pendekatan umum dalam strategi permainan, menunjukkan bahwa pembelajaran mesin dapat tidak hanya menyaingi, tetapi juga mengungguli strategi manusia terbaik di beberapa area. Berbeda dengan stockfish, AlphaZero merupakan proyek “proof of concept” sehingga tidak tersedia secara terbuka.

Komparasi antara Stockfish dan AlphaZero menarik untuk dicermati karena memperlihatkan dua pendekatan berbeda dalam pengembangan kecerdasan buatan untuk catur. Stockfish, dengan pendekatan algoritma klasik dan optimisasi terus-menerus oleh komunitas, berbanding dengan AlphaZero yang memanfaatkan kekuatan machine learning untuk secara radikal meredefinisi apa yang mungkin dilakukan oleh sebuah engine catur. Keberhasilan kedua engine ini menggambarkan betapa jauhnya kemajuan yang telah dicapai dalam bidang kecerdasan buatan dan pengolahan data. Ini tidak hanya penting dalam dunia catur, tetapi juga memberikan wawasan berharga tentang potensi aplikasi teknologi ini dalam bidang lain, seperti penyelesaian masalah kompleks, pengambilan keputusan otomatis, dan bahkan dalam pengembangan strategi bisnis dan militer.

Artikel ini diharapkan juga membuka wawasan tentang masa depan interaksi manusia dan mesin. Seperti apa lagi peran kecerdasan buatan yang bisa kita harapkan dalam kehidupan kita sehari-hari? Dan bagaimana kita sebagai masyarakat dapat mempersiapkan diri untuk perubahan yang dibawa oleh teknologi ini? Sangatlah penting untuk memahami dan beradaptasi dengan evolusi ini untuk memastikan bahwa teknologi memberikan manfaat maksimal bagi umat manusia.