Компьютеры, которые играют в игры. Часть 2

Раскин-Гутман в своей книге описывает парадокс Моравека, согласно которому в шахматах, как и во многих других вещах, компьютеры сильнее там, где человек слабее, и наоборот. Из этого парадокса у меня родилась идея эксперимента. Что если сделать машину партнером, а не соперником? Эта идея увидела свет в 1998 году в Испании, и мы назвали тот турнир «Advanced Chess» («адвантивные шахматы»). Каждый игрок мог использовать во время матча компьютер с выбранной им программой. Основная задача состояла в том, чтобы выйти на высочайший уровень шахматной конкуренции за всю историю, благодаря сочетанию самых сильных сторон человека и машины.

Я подготовился к необычному формату, но мой матч против Веселина Топалова из Болгарии, который совсем недавно возглавлял мировой рейтинг, был все равно полон неожиданностей. Пользоваться программой во время игры было одновременно захватывающе и неудобно. А доступ к базе с миллионом партий означал, что нам не нужно было напрягать память в дебютах. Но в связи с тем, что нам обоим была доступна одна и та же база, преимущество получал тот, кто на определенном этапе выступит с новой идеей.

Компьютерный партнер практически исключал вероятность тактических промахов. Он сообщал о последствиях каждого предлагаемого хода и указывал на возможные ответные действия соперника, которые мы могли не учесть. Освобожденные от вычислений, мы сконцентрировались на стратегическом планировании. В созданных условиях творческие способности человека вышли на первый план. Несмотря на объединение «лучшего из двух миров», моя игра против Топалова была далека от идеала. Мы играли на время и с трудом успевали консультироваться с нашими электронными ассистентами. Но результаты все равно были показательными. Месяц назад в матче по «обычным» быстрым шахматам я разорвал болгарина со счетом 4-0. Наш «адвантивный матч» закончился вничью: 3-3. Все мое преимущество в тактических вычислениях было нейтрализовано машиной.

В 2005 году на сайте Playchess.com провели фристайл-турнир по шахматам, для участия в котором принимались команды из людей и/или программ. Обычно на таких сайтах включали защиту от ботов, чтобы запретить или хотя бы помешать игрокам ими пользоваться. (Мне всегда было интересно, насколько эти механизмы защиты, включавшие в себя анализ ходов и вычисление вероятностей, были «умнее» программ, которые они ловили.)

Крупные призовые привлекли нескольких сильных гроссмейстеров, вооружившихся несколькими программами одновременно. Сначала казалось, что результаты будут легко предсказуемы. Команды, состоявшие из людей и машин, доминировали в матчах даже против самых мощных компьютеров. Hydra, шахматный суперкомпьютер уровня Deep Blue, был бессилен против человека с самым обычным ноутбуком. Стратегические подсказки человека в сочетании с тактической точностью компьютера давали превосходный результат.

Однако развязка турнира стала для многих сюрпризом. На вершине оказался не гроссмейстер с уникальной программой, а пара любителей из США, использовавших три компьютера одновременно. Чтобы противостоять более мощным программам и опыту гроссмейстеров, они научились настраивать и «тренировать» свои компьютеры при анализе позиций. Комбинация «слабые участники + компьютеры + отлаженный процесс» оказалась сильнее не только компьютеров, но, что важно, и комбинации «опытные участники + компьютеры + посредственный процесс».

Удивительные результаты фристайл-турнира, тем не менее, вполне соответствуют тому, что я думаю о таланте. Мне кажется, концепция таланта часто подается и используется неверно. Когда я стал самым молодым чемпионом мира в возрасте 22 лет в 1985 году, мне начали регулярно задавать вопросы о секрете успеха и природе моего таланта. Вместо того, чтобы спрашивать о сицилианской защите, журналисты интересовались моей диетой и личной жизнью, на сколько ходов я считаю и сколько партий помню.

Скоро я понял, что мои ответы их разочаровывали. Ничего особенного я не ел. Я много трудился, потому что таким меня воспитала мама. Память у меня хорошая, но далеко не фотографическая. А про количество ходов многие гроссмейстеры отвечают одинаково: «Только один, самый лучший». Этот ответ ничем не лучше и не хуже любого другого, просто вариант отмахнуться от неудачной попытки задать глубокий вопрос.

Единственный реальный ответ в такой ситуации: «Все зависит от позиции и количества времени в моем распоряжении». Но он никого не удовлетворяет. В одной из своих лучших партий в Вейк-ан-Зее в 1999 году я досчитал до выигранной позиции, от которой меня отделяли целых 15 ходов – редкое достижение! Потратив на атаку большую часть рабочего материала, я сжег мосты; и если бы мои расчеты оказались неверными, я бы отдал партию. Но интуиция меня не подвела, и мой соперник, в который раз Топалов, не смог надежно защититься от атаки. Правда, анализ после матча показал, что я мог обойтись гораздо меньшими усилиями и быстрее прийти к победе. Правильный анализ ближайших ходов в шахматных поединках между людьми, да и в целом при принятии решений в жизни, намного важнее глубины просчета, в которой соревнуются компьютеры.

Мало кто сомневается в том, что разных людей природа одарила разным набором когнитивных навыков. Шахматы стали «лабораторией, которой нет равных» и «уникальным познавательным полем», потому что эта игра требует высокой производительности от самых разных функций мозга. Многие из перечисленных выше исследований теряют практическую ценность, не учитывая важность самого процесса игры и изучения шахмат. Способность сутками сохранять концентрацию во время работы – это талант. Способность продолжать воспринимать новую информацию после нескольких часов обучения – это талант. Анализ результатов собственных решений и последующая перенастройка отразится на успехах так же, как более продвинутая шахматная программа превзойдет другую на компьютере с одной и той же конфигурацией. Мы не можем изменить свое железо, но апгрейды софта в наших руках.

Превосходство компьютеров в шахматах уже очевидно, эпоха противостояния человека и машины в этой игре позади. Возможно, пора вернуться к целям, которые сделали компьютерные шахматы такими привлекательными для самых светлых умов 20 века. Перед ними стояла задача создать шахматную программу, которая играла бы лучше человека, и сегодня эта задача решена. Но были и другие цели: разработать программу, которая бы играла в шахматы, думая, как человек, возможно, даже училась бы игре так же, как это делают люди. Исследования в этом направлении принесут намного более ценные плоды, чем бесконечное наращивание скорости алгоритмов просчета на все более мощном оборудовании.

Мы променяли инновации и творческий подход на стабильный поток востребованной продукции. Мечты об искусственном интеллекте, который начнет разбираться в древней игре на уровне человека, были забыты. Вместо этого мы каждый год выпускаем новые версии шахматных программ, основанные на все тех же алгоритмах 60-х и 70-х годов, выбирающие лучший ход из миллиона доступных.

В полном соответствии с нашим наполненным технологиями и бедным на инновации современным миром, шахматные программы пошли по пути наращивания мощностей в соответствии с рыночными требованиями. Если алгоритмы перебора уже отлично играют в шахматы, зачем нужно что-то еще? Зачем тратить деньги и время на новые эксперименты и инновационные идеи, если у нас уже есть работающий вариант? Такой подход ужаснет любого достойного своего звания ученого, но, к огромного сожалению, похоже, что он давно стал нормой. Светлые умы увлеклись финансовым, а не настоящим проектированием, что ведет к катастрофическим результатам в обеих сферах.

Возможно, шахматы уже устарели. Сегодня со всех сторон наступает покер, любители видят себя миллионерами, играющими по телевизору в карточную игру, все сложности которой можно описать на одном листе бумаги. Но если шахматы – это игра с полной информацией, в которой обоим игрокам в любой момент доступны все данные, что делает возможным компьютерный просчет – то в покере есть скрытые карты и разные размеры ставок, повышающие роль удачи, блефа и управления рисками.

Кажется, что некоторые из этих аспектов целиком основаны на человеческой психологии и неподвластны компьютерному анализу. Машина может вычислить шансы и вероятности, но что она сделает с оппонентом, который делает крупную ставку без хороших карт? Однако и здесь компьютеры постоянно совершенствуются. Джонатан Шеффер, создатель программы, решившей шашки, перешел в покер, и его цифровые игроки все лучше и лучше сражаются с настоящими соперниками, что, конечно же, представляет реальную угрозу для онлайн-покера.

Многие профессионалы уходят из шахмат в более прибыльный покер, но это не обязательно плохо. Вероятно, людям еще не поздно вспомнить, что риски бывают оправданы и ведут к развитию и поддержанию того уровня жизни, которым мы наслаждаемся сегодня. И если для напоминания о том, что вознаграждения не бывает без риска, нужен покерный суперкомпьютер – пусть так и будет.