Шахматы как модель жизни
Шрифт:
Эпоха компьютеров
Из всех противоположностей, которые действительно притягиваются друг к другу, мало что привлекает такое же внимание, как «человек» и «компьютер». Мои матчи из шести партий с суперкомпьютером Deep Blue компании IBM (1996 и 1997) вызвали беспрецедентный интерес во всем мире. Официальный сайт матча-реванша 1997 года получил объем трафика, сходный по масштабу с сайтом Олимпийских игр в Атланте, которые продолжались в три раза дольше. Times и Newsweek публиковали статьи о матче в своих передовицах, а
Как человек, я не мог в ходе матча игнорировать многие отвлекающие факторы, в то время как моему кремниевому оппоненту ни о чем не приходилось беспокоиться. Но хуже моего проигрыша последней, решающей партии в 1997 году был удар, нанесенный IBM научному и шахматному сообществу решением немедленно закрыть проект Deep Blue.
В течение пятидесяти лет шахматы рассматривались как уникальная модель для сравнительного изучения человеческого и машинного мышления, полигон для соперничества интуиции с вычислительной мощью.
После победы компьютера над чемпионом мира у многих создалось впечатление, что в вопросе о превосходстве человеческого разума над искусственным интеллектом поставлена точка. Однако выводы, полученные на основе научного эксперимента, считаются достоверными только тогда, когда подтверждена воспроизводимость его результатов. Но проект Deep Blue, стоимостью во многие миллионы долларов, был закрыт без проведения необходимой научной экспертизы, подтверждающей «чистоту» эксперимента и достоверность выводов. О воспроизводимости результатов говорить уже не приходится. Это равносильно тому, что астронавты совершили бы полет на Луну и не сделали там фотографий.
Трагедию поспешного закрытия проекта Deep Blue затмило разочарование от сомнительного поведения представителей компании во время матча-реванша 1997 года. На этом мероприятии IBM не только предоставила мне соперника за шахматным столом, но и выступила в роли организатора. С учетом закулисного конкурентного противоборства и множества вопросов, оставшихся без ответа, нельзя было не поинтересоваться, как далеко могут зайти организаторы ради победы.
Прежде чем меня обвинят в «синдроме проигравшего», я готов признать свою ответственность за поражение. Ненавижу проигрывать, особенно когда не понимаю причин проигрыша. Сегодня при анализе этих шести партий мы видим, что по большей части Deep Blue не превосходил современные шахматные программы. Только в некоторые ключевые моменты игры компьютер IBM выбирал нехарактерно тонкие ходы, и по сей день вызывающие вопрос: как они могли возникнуть в недрах той самой машины, которая «безвольно» проиграла первую партию?
Отсутствие контроля над условиями работы программы со стороны независимых экспертов обеспечивало организаторам возможность различных манипуляций по ходу партий. В частности, могла быть реализована схема игры по модели Advanced Chess, для чего даже не требовалась помощь супергроссмейстера, а достаточно было в критические моменты борьбы лишь прибегнуть к человеческой корректировке на среднем профессиональном уровне. В эпоху до краха концерна Enron в мейнстримовской прессе считалось некорректным предполагать, что корпоративный гигант может прибегнуть к нечистоплотным ухищрениям, чтобы заработать миллиарды на бесплатной рекламе и повысить свою рыночную капитализацию. Несмотря на оставшееся чувство горечи, я был изумлен, насколько привлекательным оказался этот матч для широкой публики. Мне хотелось продолжить это начинание, но в будущем ему следовало бы придать более открытый и научный характер.
Если не можешь победить, присоединяйся
После того как компания IBM прервала великий эксперимент, положив конец проекту Deep Blue, мой энтузиазм в поиске новых приложений компьютерных технологий в шахматах не иссяк. Как упоминалось в пятой главе, в 1998 году я провел новый эксперимент: на сей раз люди боролись вместе с машинами, а не против них.
Гроссмейстеры в своей игре полагаются на сочетание опыта и интуиции, подкрепленное анализом и расчетами. Компьютеры опираются на вычислительную мощность и огромные базы данных с шахматными дебютами и окончаниями. В настоящее время наблюдается примерное равновесие между этими факторами: лучшие компьютеры играют примерно в такую же силу, как лучшие гроссмейстеры. По мере того, как растет быстродействие микропроцессоров, люди находят новые ухищрения, выявляющие слабости компьютерной игры. Все признают, что машины неизбежно должны победить в этой гонке. Но пройдет еще немало времени, прежде чем лучший шахматист планеты в свой звездный час не сможет хотя бы в одном отдельно взятом поединке победить лучший компьютер.
Концепция «Advanced Chess» представляет собой наглядный пример достоинств и издержек сотрудничества между человеком и машиной. К чему может привести сочетание человеческой интуиции и компьютерных расчетов на шахматной доске? Что получится в результате — неуязвимый кентавр или неуклюжий монстр вроде Франкенштейна? По правилам Advanced Chess два шахматиста играют друг с другом, используя компьютеры. Первый такой матч из шести партий я сыграл в июне 1998 года в Испании с Веселином Топаловым. Хотя я и провел определенную подготовку к игре в новом формате, но матч был полон странных сенсаций.
Все мы пользуемся компьютерными программами при подготовке и анализе, поэтому знаем, на что они способны и в чем заключаются их слабые стороны. Но пользоваться шахматной программой во время игры одновременно увлекательно и тревожно. В первую очередь, благодаря доступу к базе данных с несколькими миллионами сыгранных партий не нужно так сильно напрягать память в дебютной стадии игры. Но поскольку мы имели равный доступ к одной и той же базе данных, преимущество всё равно должно было перейти к тому, кто первым применит удачную новинку.
В миттельшпиле помощь компьютерной программы означала, что больше не нужно бояться грубых тактических просчетов. Теперь можно было сосредоточиться на глубоком планировании, вместо точных расчетов, отнимающих так много времени в обычных шахматных партиях. Опять-таки, поскольку мы оба пользовались шахматными программами, всё зависело от того, насколько хорошо мы используем их для проверки своих планов и чей план окажется более эффективным. Как и в тот раз, когда я играл против Deep Blue, в случае ошибки обратного пути не было. Машина не прощает ошибок и не делает собственных.
Довольно трудно найти лучший способ использования машинных ресурсов. Для меня это был эксперимент с целью проверки достоверности компьютерных оценок. Программа мгновенно показывает «лучший» ход, но ее рекомендации изменяются при увеличении глубины анализа. Играя с компьютером, вы должны знать принцип работы программы так же хорошо, как гонщик «Формулы-1» знает свой болид. Склонность автоматически следовать машинной рекомендации, если она выглядит приемлемой и не противоречит общим принципам игры, таит в себе опасность.