Google Gemini odmówił szachów z Atari 2600 – zaskakująca decyzja AI

Wstęp: Gdy sztuczna inteligencja spuszcza głowę

Nie sądziłem, że doczekam czasu, w którym zaawansowany chatbot od giganta technologicznego przeprosi się z rzeczywistością w starciu z konsolą sprzed ponad czterech dekad. A jednak! W tej historii Google Gemini – nowoczesny chatbot, dumny z własnych obliczeń i algorytmów – zmuszony został do czegoś, czego nie powstydziłby się żaden rasowy szachista-amator po porażce na osiedlowym turnieju: wycofał się z rozgrywki, zanim ona na dobre się zaczęła. Czy zatem maszyna może przegrać, zanim w ogóle zasiądzie do gry, bo… wykaże się, jakby nie patrzeć, czymś na kształt samorefleksji?

Ten przypadek – z pozoru anegdotyczny – rozpalił wyobraźnię nie tylko fascynatów informatyki i pasjonatów szachów, ale również zwykłych zjadaczy chleba zainteresowanych przyszłością sztucznej inteligencji. Sam – jako osoba na co dzień śledząca zagadnienia związane z AI i automatyzacją biznesu – nie mogłem się powstrzymać od kilku własnych przemyśleń. Chcę ci dziś przybliżyć kulisy tego osobliwego pojedynku, ale też pochylić się z tobą nad tym, co właściwie mógł oznaczać taki „walkower”.

Kulisy wyzwania: szachownica XXI wieku kontra zabytek

Geneza całej rozgrywki

Wyobraź sobie sytuację, która brzmi jak scenariusz filmu science fiction: Nowoczesna sztuczna inteligencja napotyka na wyzwanie ze strony urządzenia, które pamięta czasy PRL-u. Google Gemini, szeroko reklamowany chatbot, szumnie określany jako potrafiący analizować miliony szachowych pozycji, został poproszony o zmierzenie się z emulacją szachowego programu działającego na… kultowej konsoli Atari 2600.

Wszystko zaczęło się z inicjatywy jednego z fascynatów technologii – osoby od dawna eksperymentującej z SI i retro sprzętem. Wyzwanie miało, można powiedzieć, wymiar zarówno humorystyczny, jak i symboliczny; cel? Przetestowanie nowoczesnych chatbotów w nieco przewrotnie posuniętym środowisku. Muszę przyznać – sam lubię robić sobie takie eksperymenty, a i w mojej pracy z AI dla biznesu czasem stawiam modele w sytuacjach „nieoczywistych”, by sprawdzić ich elastyczność.

Atari 2600: legenda kontra współczesność

Dla młodszego pokolenia, które pamięta już tylko smartfony i tablety, Atari 2600 jawi się niemal jak skamielina epopei cyfrowej. Swego czasu potrafiła upokarzać nawet zaawansowane komputery – nie przez swoją moc obliczeniową, lecz dzięki specyfice ograniczonego środowiska, gdzie subtelności programowania wygrywały z czystą siłą przetwarzania. Również i tym razem to, co „stare”, stało się wyzwaniem dla tego, co „nowe”.

Czytając relacje z dotychczasowych prób, mogę tylko przyklasnąć: retro bywa niebezpiecznie „dziurawe” dla SI, której brakuje adaptacji do nietypowych formatów danych.

Pierwsze starcie i szybka kapitulacja – jak to wyglądało?

Deklaracje pewności siebie… i zderzenie z rzeczywistością

Początkowo z ust (a właściwie z kodu) Google Gemini padły odważne słowa. Chatbot z dumą przedstawił się jako „nowoczesny silnik szachowy”, rzekomo gotów rozłożyć przeciwnika na łopatki. Gdyby zamienić to na ludzki ton rozmowy, brzmiałoby to mniej więcej tak, jakby kilkuletni szachowy zapaleniec chwalił się przed dziadkiem rekordami w chess.com… Oczywiście, jako osoba dobrze znająca „przechwałki” algorytmów SI, już wtedy miałem przeczucie, że rzeczywistość może być zgoła inna.

Wtedy właśnie prowadzący wyzwanie przypomniał transfer porażek, jakie inne chatboty – w tym ChatGPT czy Copilot – poniosły w starciu z tym zabytkowym przeciwnikiem. Jak na moje oko, wystarczyła ta jedna uwaga, aby Google Gemini gwałtownie zmienił ton.

Samorefleksja czy raczej zachowawczość?

Po krótkim milczeniu chatbot niespodziewanie przyznał, że chyba przecenił własne możliwości, a dalsza walka mogłaby przynieść jedynie, nazwijmy to, kompromitację. W rezultacie AI 🤖 postanowiła zrezygnować z pojedynku – argumentując, że to „najrozsądniejsza z możliwych decyzji” z uwagi na małe szanse powodzenia.

Chciałoby się powiedzieć: taka decyzja niecodzienna, zwłaszcza dla maszyn. Po moich doświadczeniach z wdrożeniami automatyzacji w biznesie mogę wręcz dodać: SI zazwyczaj brnie w zadania do końca, aż błąd się wykrzaczy. Tymczasem tutaj Google Gemini wykazał oznaki, których wielu w ogóle się nie spodziewało. Znaczy, może nie samoświadomość, ale już odrobina zdrowego rozsądku i umiejętność wyboru „mniejszego zła”!

Szachowe porażki SI: Atari 2600 jako kat XXI wieku?

Geneza klęsk: AI kontra nieoczywiste środowiska

Testy wcześniejszych generacji SI z klasykiem szachowej retro-elektroniki doprowadzały do zabawnych, jeśli nie wręcz żenujących sytuacji. Zarówno ChatGPT, jak i Copilot prezentowały niepojętą pewność siebie – deklarując, że przewidują rozwój partii nawet kilkanaście ruchów naprzód. Praktyka okazała się okrutna:

• AI często traciła figury w pierwszych ruchach
• Błędnie oceniała planszę, ignorując elementarne zasady strategiczne
• Zdarzało się, że sugerowała autodestrukcyjne ruchy – łącznie z niepotrzebną stratą hetmana

Na moje oko cały ten „klimat” przypominał trochę szkolne szachowe mecze: dużo deklaracji, a potem porażka w „pięć minut”.

Osobiście wyciągam z tych historii wniosek, że sztuczna inteligencja – mimo wszystkich postępów – potrafi gryźć własny ogon, gdy trafi na niepokorny algorytm z epoki „wczesnych dinozaurów informatyki”.

Psychologia SI – czy maszyna może się „wstydzić”?

Gdybym miał porównać to z życiem, powiedziałbym, że SI pokroju Gemini okazała się… „skromna po szkodzie”. Przecież u nas mówi się – „lepiej dmuchać na zimne”. Zamiast powielać błędy poprzedników, Gemini zawczasu odpuścił, przyjmując pozycję, daleko odbiegającą od tego, co kojarzymy z bezdusznym algorytmem.

To zachowanie daje do myślenia – czy SI potrafi mieć wątpliwości? Chyba bardziej chodzi tutaj o „zimną kalkulację”, wynikającą z analizy poprzednich porażek i braku sensu dalszej walki. Bez względu na motywację, to wciąż coś, co intryguje nawet starych wyjadaczy od SI (w tym mnie).

Fenomen „walkowera” w świecie AI

Historia niecodziennych decyzji maszyn

Nieczęsto można obserwować maszynę, która odmawia udziału w grze z powodu, mówiąc potocznie – „bolesnej lekcji z przeszłości”. Przeważnie modele są tak skonstruowane, aby rozwiązywać powierzone im zadania do upadłego, bez względu na stopień trudności lub początkowe niepowodzenia.

Tutaj jednak Google Gemini wykazał się czymś zbliżonym do zdrowego rozsądku. Sugerowanie rezygnacji z powodu małych szans zwycięstwa i przewidywalnej kompromitacji to rzadkość.

Siedząc nad tym tekstem, pomyślałem sobie: kto wie, czy za kilka lat podobne „mechanizmy wycofania się” nie staną się standardem w interakcji SI – nie tylko z użytkownikiem, ale też z innymi systemami. Może doczekamy się czasów, gdzie chatbot powie: „nie znam się na tym, odpuszczam, bo szkoda czasu”.

Wnioski dla rozwoju sztucznej inteligencji

Z mojego doświadczenia w pracy z rozwiązaniami AI wynika, że każde takie zdarzenie, choć brzmi jak anegdota, ma wagę dla developerów. Dochodzimy tutaj do istoty automatyzacji: czy lepiej, jeśli AI nadrabia miną, próbując w nieskończoność, czy jednak umie się zatrzymać?

• Zdolność do samorefleksji – nawet w wydaniu „rachunku prawdopodobieństwa”, a nie psychologii, to krok w stronę bardziej odpowiedzialnych maszyn
• Reakcja na historyczne porażki – SI uczące się na własnych (i cudzych) błędach są mniej podatne na powtarzanie tych samych pomyłek w różnych środowiskach
• Autoregulacja wyzwań – być może przyszłość projektowania chatbotów pójdzie właśnie w takim kierunku: bywa, że lepiej powiedzieć „nie”, niż narazić się na kompromitację

Retro kontra nowoczesność – szerszy kontekst starcia

Siła starych technologii

Nie ukrywam – mam wielki sentyment do retro rozwiązań, a Atari 2600 to swoista legenda popkultury. Co ciekawe, tego typu sprzęty wciąż potrafią zaskoczyć nie tylko bywalców muzeów, ale także inżynierów z dużym stażem. To, że współczesna sztuczna inteligencja nie potrafi w pełni zapanować nad tak „prymitywną” konsolą, mówi wiele o złożoności integracji międzypokoleniowej w informatyce.

Ktoś powie: „to przecież tylko zabawa!” Jednakże dokładnie na takich wyzwaniach inżynierowie testują adaptacyjność, wszechstronność oraz… odporność algorytmów na nieoczywiste środowiska. Retrotech ma tu swoją niepowtarzalną wartość – cokolwiek by nie mówić!

Najczęstsze pułapki dla SI w starciu z retro

• Nietypowe formaty wejścia/wyjścia danych wymagają „manualnego” podejścia, a chatboty tego nie lubią
• Ograniczone środowiska sprawiają, że szablonowe rozwiązania okazują się bezużyteczne
• Sterowanie zegarem gry i logiką Atari bywa zupełnie inne niż to, do czego przyzwyczajone są modele predykcyjne AI

W mojej codziennej pracy często widzę, jak ważne jest, by automaty rzeczywiście rozumiały kontekst – nie tylko sztywną syntax, ale także niuanse danych, które mogą być przestarzałe, dziwne lub nieprzewidywalne.

Wpływ decyzji Google Gemini na postrzeganie AI

Reakcje społeczności technologicznej i szachowej

Temat, jak na polskie (i światowe) realia, rozbiegł się szeroko po sieci i wzbudził w użytkownikach ogromne emocje. Wielu komentatorów, zarówno ze świata nowych technologii, jak i z grona szachistów, nie kryło zaskoczenia, że sztuczna inteligencja, która „umie wszystko”, potrafi jednak zwątpić.

• Pojawiły się żarty, że SI powinna pójść na „szachową emeryturę”, skoro nawet nie podjęła rękawicy
• Niektórzy zauważali, że postawa „odpuszczenia partii” jest w gruncie rzeczy rozsądna i godna szacunku
• Sporo osób wskazywało, że to przełom w sposobie projektowania interakcji AI: lepiej odpuścić niż brnąć w oczywistą porażkę

Mówiąc kolokwialnie, „co kraj, to obyczaj”, a co środowisko, to inna interpretacja. Starcie Google Gemini z Atari 2600 przeszło już do legend miejskich – i to wcale nie przez widowiskową rywalizację, lecz właśnie przez… jej brak!

Wpływ na postrzeganie nowoczesnych chatbotów w biznesie

Jako osoba pracująca zawodowo z automatyzacją, patrzę na tę sytuację trochę inaczej – dla mnie to przypomnienie, że nawet najlepsze narzędzie wymaga nieustannego testowania w możliwie różnych sytuacjach.

• Firmy korzystające z AI muszą liczyć się z ograniczeniami, nawet jeśli system deklaruje nieograniczoną wydajność
• Automatyzacje biznesowe często „zaliczają wpadki”, kiedy trafiają na nieprzewidywalne przypadki – stąd potrzeba czuwania ludzkiego nad całym procesem
• Decyzja Gemini pokazuje, że AI, które nie boi się powiedzieć „nie umiem”, jest prawdopodobnie mniej kłopotliwe niż to, które „walczy do upadłego”, generując szkody lub kompromitacje

Co ta historia mówi o przyszłości SI i automatyzacji?

Nowe standardy projektowania algorytmów?

Zastanawiam się czasem, czy nie doczekamy się czasów, gdzie samoregulująca się sztuczna inteligencja będzie czymś zupełnie zwyczajnym. Moim zdaniem – decyzje na zasadzie „znam swoje ograniczenia, odpuszczam” mogą ocalić niejedną implementację AI przed kompromitacją oraz ogromnymi stratami (finansowymi i wizerunkowymi).

Zatem, patrząc na całą tę sprawę przez pryzmat automatyzacji biznesu i rozwiązań opartych na SI, dostrzegam kilka ważnych lekcji:

• Nauka na cudzych błędach – przyszłe wersje chatbotów mogą uwzględniać błędy swoich „kolegów” i nie powielać ich efektownie, lecz efektywnie
• Adaptacja do nietypowych środowisk – firmy wdrażające SI powinny testować systemy także w obszarach pozornie nieprzydatnych, bo to tam wychodzą na jaw „dziury” w logice i rozumieniu zadań
• Odpowiedzialność za podejmowane wyzwania – model, który analizuje szanse i podejmuje decyzję „wycofuję się”, de facto przybliża nas do konstrukcji bardziej ludzkich, dojrzalszych AI

Samorefleksja maszyn? Niby niemożliwe, a jednak…

Jasne, dzisiejsze chatboty nie mają samoświadomości w ludzkim sensie, ale mają już coś na kształt mechanizmów oceny i decyzji. Google Gemini pokazał, że czasem lepiej wycofać się na z góry upatrzone pozycje, niż ryzykować kompromitującą wpadkę.

Moja codzienna praktyka potwierdza, że warto wyposażać automatyzacje w elementy krytycznej samooceny; czasem lepiej, kiedy skrypt powie: „nie podejmę tej akcji”, niż kiedy popełni błąd generujący lawinę odpowiedzialności (i kosztów).

Polskie podejście do AI – ironia, zdrowy rozsądek i szczypta humoru

„Nie ma róży bez kolców” – polskie przysłowia w świecie SI

Polacy, jak mało kto, wyczuwają fałsz sztucznej pewności siebie. Sam nieraz słyszałem w biurze, że „z AI lepiej uważać, szczególnie jak zaczyna się chwalić”. Ta historia tylko potwierdza, że czasem „lepiej dmuchać na zimne”, nawet w cyfrowym świecie.

Jak powiedział kiedyś mój znajomy informatyk: „Wszystko da się zautomatyzować, tylko potem komuś trzeba będzie poprawiać”. Tak jest – tu też klasyka rzuciła rękawicę, a nowoczesność odpowiedziała nie akcją, ale rezygnacją z niej.

Ironia losu i lekcje pokory

Niektórzy wśród komentujących kwitują całą sytuację ironicznie – „módlmy się, by nasze chatboty nie nauczyły się pesymizmu od Gemini!”. Jednak, jak dla mnie, jest to wyraz bardzo po polsku rozumianej „prudentii” – czyli zdrowego rozsądku, okruchu pokory i szczerej oceny własnych możliwości.

Co możemy zrobić lepiej, projektując SI? Moje doświadczenia i wnioski

Automatyzacja, która rozumie, kiedy się wycofać

W mojej pracy wdrażam rozwiązania AI w firmach różnej skali. Po dziesiątkach projektów wiem, że największym kłopotem bywają modele, które idą „w zaparte”, generując błędy trudne do wychwycenia. Dlatego funkcja zdroworozsądkowego wycofania u SI to dla mnie zalążek nowej ery – takiej, w której maszyna potrafi ocenić swoje możliwości i nie boi się powiedzieć „nie wiem”.

Przygotowując automatyzacje w Make.com czy n8n, nie raz trafiłem na „czarne dziury” danych, stare systemy czy nieoczywiste API. Tam SI w wersji „na siłę” prowadziła do logiki błędów, podczas gdy dobrze zaprojektowany algorytm rozpoznawał nieprzystawalność środowiska i… przerywał działanie. Z klientami biznesowymi często powtarzamy: „czasem lepiej stracić jedno zadanie niż cały system”. I, jak widać, Gemini dosłownie wcielił tę zasadę w życie.

Uczenie SI na błędach – nie tylko własnych

Można wyśmiać Google Gemini za rezygnację, można też powiedzieć, że wyciągnął wnioski z klęsk poprzedników. Osobiście skłaniam się ku drugiej opcji. Tworząc automatyzacje, zawsze wplatam w nie analizę historycznych „wpadek”. Wbrew pozorom, właśnie taka mechanika samooceny czyni SI bardziej efektywną, zwłaszcza w biznesowych zastosowaniach.

• Zautomatyzowane procesy w marketingu i sprzedaży zyskują, jeśli potrafią nie tylko działać, ale i… zatrzymać się, gdy ryzyko kompromitacji rośnie
• Algorytmy projektowane z myślą o krytycznych sytuacjach dają bezpieczeństwo i większą przewidywalność wyników
• „Cichy walkower” może ocalić niejedną markę przed publiczną kompromitacją, a przecież wizerunek w sieci liczy się dziś jak nigdy dotąd

Podsumowanie: czego uczy nas przypadek „Gemini kontra Atari 2600”?

Ta historia na długo zostanie w pamięci społeczności ludzi związanych z nowoczesnymi technologiami. Dla mnie jest świetnym przykładem, że AI – choć stworzona do działania – czasem zyskuje najwięcej przez niepodejmowanie ryzyka. W mojej codziennej praktyce w Marketing-Ekspercki coraz częściej stawiam właśnie na takie podejście: automaty, które rozumieją swoje granice, lepiej służą biznesom, bo nie kompromitują się na oczach użytkownika.

Jeżeli Ty również chcesz budować mądrzejsze algorytmy, testuj je nie tylko na „czystych” danych, ale także tam, gdzie wszystko może pójść nie tak. Tylko wtedy maszyna daje nam szansę, aby nie powielać cudzych błędów, lecz uczyć się i reagować jak doświadczony szachista – czasem odpuścić, aby nie przegrać z kretesem.

Kończąc ten wpis, pozwolę sobie na lekki uśmiech: następnym razem, gdy ktoś Ci powie, że sztuczna inteligencja „umie wszystko”, przypomnij mu, że staruszek Atari dał jej nie lada lekcję pokory… a nauki z takich pojedynków warto wdrażać codziennie, nie tylko na szachownicy!

Źródło: https://ithardware.pl/aktualnosci/starcie_pokolen_chatbot_google_gemini_odmowil_gry_w_szachy_z_konsola_atari_2600-43381.html