AI šachový turnaj: OpenAI porazila Maskův Grok

V nedávném turnaji na platformě Kaggle, který probíhal od 5. do 7. srpna 2025, se utkaly přední modely umělé inteligence v šachu. Tento exhibiční turnaj, organizovaný společností Google, postavil proti sobě osm velkých jazykových modelů od firem jako Anthropic, Google, OpenAI, xAI a čínských vývojářů DeepSeek a Moonshot AI. Cílem bylo otestovat jejich schopnosti v oblasti uvažování a strategie, přičemž šachy sloužily jako ideální aréna díky svým přesným pravidlům a složitému rozhodování. OpenAI model o3 se stal neporaženým vítězem, když ve finále porazil Grok 4 od xAI poměrem 4:0. Tento výsledek momentálně ukázal jasného lídra mezi OpenAI, Samem Altmanem a Elonem Muskem, kteří oba tvrdí, že jejich modely jsou ty nejchytřejší na světě.

Turnaj nebyl o specializovaných šachových počítačích, ale o univerzálních modelech určených pro běžné úkoly. Přesto ukázal, jak daleko umělá inteligence pokročila – i když modely jako Grok dělaly chyby, jako opakované ztráty dámy. Podle Pedra Pinhata z Chess.com vypadal Grok do semifinále jako neporazitelný, ale ve finále se jeho hra zhroutila s řadou blunderů, což umožnilo o3 dosáhnout přesvědčivých vítězství. Šachový velmistr Hikaru Nakamura během živého vysílání poznamenal: "Grok udělal tolik chyb v těchto partiích, ale OpenAI ne."

Detaily finále a třetího místa

Finálový zápas mezi o3 a Grok 4 byl jednoznačný. V první partii Grok ztratil střelce bez důvodu hned v zahájení a nabízel výměny, což je proti šachové logice, když jste v nevýhodě. Druhá partie viděla variantu otráveného pěšce v sicilské obraně, kde Grok vzal chráněného pěšce na a2, což vedlo k rychlé porážce. Třetí hra s bílými figurami pro Grok vypadala slibně s marockou strukturou sicilské, ale pak přišla ztráta jezdce na d5, následovaná ztrátou dámy, výměny a celé partie. Poslední partie byla nejtěsnější – o3 sice ztratil brzy dámu, ale našel taktiku k jejímu získání zpět a v koncovce, kde Grok selhal v obraně, dosáhl vítězství. Analýzu této partie provedl velmistr Rafael Leitao, který zdůraznil, jak o3 lépe zvládl koncovku s pěšci a králem.

V zápase o třetí místo porazil model Gemini 2.5 Pro od Google model o4-mini poměrem 3,5:0,5. Zápas byl chaotický s mnoha chybami na obou stranách, ale Gemini vyhrál tři partie a jednu remizoval. Například v třetí partii se hodnocení pozice divoce měnilo kvůli blunderům, což ukázalo, že tyto modely ještě nejsou dokonalé v konverzi výhod. Podle komentátora Levyho Rozmana to byla sbírka chaotických her, ale stačilo to na bronz pro Gemini.

Historie umělé inteligence v šachu

Historie umělé inteligence v šachu sahá až do 50. let 20. století, kdy Alan Turing navrhl algoritmus pro hraní šachů, který simuloval ručně, protože tehdejší počítače na to nestačily. V 80. a 90. letech se vývoj posunul k metodám hrubé síly, heuristikám a databázím zahájení a koncovek. Klíčovým milníkem byl rok 1997, kdy IBM superpočítač Deep Blue porazil tehdejšího mistra světa Garryho Kasparova v odvetném zápase poměrem 2:1 s třemi remízami. Kasparov později přirovnal inteligenci Deep Blue k budíku, ale přiznal, že prohra s takovým zařízením byla bolestivá. Tento úspěch ukázal sílu počítačů v strategických úkolech.

V roce 2010 přišla nová éra s modely jako AlphaGo od DeepMind, který v roce 2019 porazil jihokorejského mistra Go Lee Se-dola, což vedlo k jeho odchodu do důchodu s prohlášením, že existuje entita, kterou nelze porazit. Demis Hassabis, spoluzakladatel DeepMind a bývalý šachový zázrak, pomohl rozvinout tyto systémy. V roce 2017 AlphaZero ukázal, že umělá inteligence se může učit šachy pouze hraním sama se sebou, bez lidských znalostí zahájení, a překonal špičkové úrovně v šachu, Go i šógi. Tyto pokroky změnily šachovou přípravu – profesionálové dnes používají enginy k hluboké analýze variant, což posílilo zájem o formáty jako Chess960, kde se minimalizuje vliv předpřipravených zahájení.

Proč Umělé Inteligence Hrají Šachy?

Umělá inteligence hraje šachy především proto, že tato hra nabízí ideální prostředí pro testování algoritmů. Šachy mají jasná pravidla, konečný stavový prostor a deterministickou dynamiku, což umožňuje měřit pokrok objektivně – například skrz Elo rating nebo turnaje. Historicky sloužily šachy jako "modelový organismus" pro výzkum umělé inteligence, od Turingových dob přes laboratoře jako MIT AI Lab až po IBM. Důvodem je i veřejná demonstrace schopností: vítězství Deep Blue nad Kasparovem v roce 1997 popularizovalo umělou inteligenci a ukázalo její potenciál v komplexních úkolech.

Další motivací je přenositelnost metod – techniky jako minimax, alpha-beta prohledávání, heuristické evaluace nebo posilované učení (jako u AlphaZero) se uplatnily i v jiných oblastech. V turnaji na Kaggle šachy sloužily k benchmarkům, kde modely jako o3 nebo Grok testovaly svou schopnost učit se pravidla a strategii k dosažení vítězství. Podle Pedra Pinhata z Chess.com to odhalilo slabiny, jako Grokovo selhání v koncovkách, ale i síly, jako o3 schopnost najít taktiky v komplikovaných pozicích. Tento turnaj tak nejen zabavil, ale i posunul výzkum umělé inteligence vpřed, ukazujíc, jak se modely učí a zlepšují v reálném čase.