Следующие несколько недель я учился рисовать точно такую же птицу на дереве, как это сделала мама. Я трудился целыми часами и воспроизводил линию за линией, словно запоминая сложную химическую формулу. Это не могло заменить художественных способностей, но, в конце концов, я сумел нарисовать довольно неплохую копию. На конкурсе я ужасно нервничал, однако нарисовал птицу, почти точь-в-точь похожую на оригинал. До сих пор не сомневаюсь, что эта птица - единственное, что я в конечном счете смог бы тогда нарисовать.
Разумеется, теперь мне понятно, что если бы я выполнял домашние задания по рисованию самостоятельно, то действительно освоил бы это искусство. В популярной психологии уже давно принято говорить о разделении функций левого и правого полушарий головного мозга и даже о "левополушар-ных" и "правополушарных" людях. Не нркно начинать дискуссию по психологии, чтобы понять, что поощрение творческой стороны нашей личности и свободной работы воображения может быть очень полезно для преодоления рутинных привычек.
Великий физик Ричард Фейнман - замечательный пример человека, отказавшегося ограничиться рамками собственных достижений. Когда Роберт Оппенгеймер руководил Манхэттенским проектом по созданию атомной бомбы, он назвал Фейнмана "самым блестящим молодым физиком". Но Фейнман был также самым большим нарушителем спокойствия. Всё вокруг он рассматривал как испытание, как загадку, которую нужно решить. Ему очень нравилось взламывать замки сверхсекретных кабинетов в Лос-Аламосе, просто чтобы выяснить, сможет ли он это сделать. Он добился серьезных успехов в любительской живописи и музыке, любил играть на барабане во время бразильского карнавала…
Можно не сомневаться, что свободный дух и игривый ум Фейнмана способствовали его научной деятельности, а не препятствовали ей. В своих популярных книгах он настаивал на том, что наука является живым предметом, а не набором безжизненных формул. Он добился выдающегося мастерства в комбинировании разных методов и превращении трудных проблем в более легкие для решения. Это мастерство было напрямую связано с умением принимать новые идеи во всех областях жизни.
Странно утверждать, что художественные навыки могли бы сделать меня более сильным шахматистом или что можно стать более эффективным менеджером, слушая классическую музыку. Тем не менее Фейнман имел в виду именно это, говоря, что игра на барабане помогает ему стать еще лучшим физиком. Когда мы регулярно ставим перед собой новые задачи, мы развиваем когнитивные и эмоциональные "мышцы" и становимся более гармоничными людьми во всех отношениях. Если мы сможем преодолеть страх перед публичными выступлениями, или публикацией стихов, или освоением нового языка, то обретенная уверенность распространится на другие аспекты нашей жизни. Нельзя увлекаться "тем, что я всегда хорошо делаю" настолько, чтобы утратить природное человеческое любопытство. Наше огромное преимущество заключается в способности усваивать информацию, выявлять закономерности и синтезировать методы. Намеренно ограничивая эту способность узкой специализацией, мы мало что приобретаем, зато многое теряем.
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 журналисты разрабатывали десятки смежных сюжетов. Можно ли считать Deep Blue настоящим искусственным разумом? Был ли я защитником человечества? Каковы были последствия моей победы в 1996 году в Филадельфии и поражения в 1997 году в Нью-Йорке? И почему IBM отказалась от проведения третьего, решающего матча?
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.
И в реальной жизни все наши повседневные дела так или иначе связаны с использованием всё более сложных приспособлений. Многие из нас узнают о вещах, которыми мы пользуемся, лишь из краткой инструкции по эксплуатации. Это крайне неэффективный способ. Как часто мы говорим "наверное, это можно сделать лучше и быстрее", а затем делаем всё по-старому?
Несмотря на преимущества формулы "человек плюс машина", мои партии с Топаловым были далеки от совершенства, главным образом из-за укороченного контроля времени. По этой причине к концу игры у нас на часах почти не оставалось времени на то, чтобы сверяться с компьютером. За исключением этого недостатка, матч оказался очень интересным, и впоследствии эксперимент был продолжен в Леоне с участием других шахматистов. Результат нашего матча с Топаловым тоже был весьма показателен: всего лишь за месяц до этого я победил болгарина в обычных "быстрых шахматах" со счетом 4:0, а борьба по системе Advanced Chess завершилась со счетом 3:3.
Дополнительным преимуществом этого формата было то, что компьютер создавал журнал записей всех вариантов, рассмотренных шахматистами во время игры. Таким образом, после партии сохранялся "дневник мыслей" обоих шахматистов, интересный для наблюдателей и полезный в качестве материала для подготовки. Обычно во время игры запрещается вести записи, но в Advanced Chess имеется полная карта пути, мысленно пройденного соперниками от начала до конца партии.
В 2005 году принципы Advanced Chess нашли свое подлинное воплощение в Интернете. На таких сайтах, как Play-chess.com, проводились так называемые "открытые" шахматные турниры. Шахматисты могли состязаться поодиночке или целыми командами с другими шахматистами и компьютерами. Привлеченные значительной по шахматным меркам суммой призовых денег, в соревновании участвовали целые группы сильных гроссмейстеров, оснащенные сразу несколькими компьютерами.
Сначала результаты казались предсказуемыми. Альянс "человек 4– машина" брал верх даже над самыми мощными компьютерами. Могучая шахматная машина Hydra, созданная, как и Deep Blue, специально для игры в шахматы, не могла сравниться с сильным шахматистом, использующим сравнительно маломощный лэптоп. Противник, сочетающий в себе стратегическое мышление человека и тактическую зоркость компьютера, оказался неуязвим для шахматных машин.
Но итог одного из таких турниров стал большой неожиданностью. В нем победили два американских шахматиста-любителя, которые пользовались тремя компьютерами одновременно. Их навыки "обучения" компьютерных программ очень глубокому анализу позиций эффективно противостояли большему опыту и пониманию игры со стороны гроссмейстеров. Комбинация "слабый шахматист + машина + лучший алгоритм принятия решения" оказалась сильнее мощного компьютера и, что еще интереснее, комбинации "сильный шахматист + машина + худший алгоритм принятия решения".
Победители турнира добились отличной координации своих основных ресурсов: они хорошо владели своими инструментами и знали наилучшие способы их использования. Менеджер сказал бы, что они выстроили эффективную команду из группы сотрудников с принципиально разными профессиональными навыками. Командующий армией знает, что хорошо организованное подразделение одержит победу над численно превосходящим, но плохо организованным противником.
Компьютерные шахматы
Как только человек изобрел вычислительную машину, он задумался над тем, можно ли научить ее играть в шахматы. Одна из причин, несомненно, заключается в том, что многие великие умы были и шахматистами (хотя и не всегда хорошими). Другая состоит в том, что шахматы, по выражению Гёте, всегда играли роль "пробного камня для ума". Почти каждый создатель "думающей машины" спешил испытать ее способности в самой уважаемой в мире настольной игре.
Представление о шахматной игре как о высшей форме проявления человеческого интеллекта разделяли не только изобретатели, но и обычные люди. Это обеспечило успех первому шахматному автомату под названием "Турок". В 1769 году венгерский инженер, барон Вольфганг фон Кемпелен соорудил шахматный механизм для развлечения императрицы Марии-Терезы. Это было исключительно механическое устройство в виде красивого манекена, облаченного в турецкий наряд. Долгое время никто не мог понять, как действует этот автомат, делавший самостоятельно очень сильные ходы. Многие подозревали, что это имитация, но ее секрет не сумели разгадать даже члены Французской академии наук.
На самом деле это была искусная мистификация - внутри конструкции находился человек, который и обеспечивал "Турку" выдающиеся шахматные способности. Перед каждой игрой Кемпелен, а потом и его наследник - австрийский механик Иоганн Мёльцель демонстрировали внутреннее содержание автомата, но при помощи системы зеркал создавалось впечатление, что кроме сложных механизмов в нем ничего нет.
Автомат гастролировал по многим европейским странам и США. Знаменитый писатель Эдгар Аллан По на основе впечатлений от своего личного знакомства с "Турком" написал в 1836 году самый известный рассказ-разоблачение об автомате Кемпелена - "Шахматный игрок Мёльцеля".
Главной проблемой шахматного программирования является то, что число позиций в дереве перебора растет в геометрической прогрессии. В обычной миттельшпильной позиции можно сделать около 40 допустимых ходов. С учетом ответных ходов мы получаем 1600 позиций. После двух полных ходов возникает 2,5 миллиона позиций, а после трех - уже 4,1 миллиарда! Поскольку в среднем партия продолжается примерно 40 ходов, количество позиций не поддается никакому исчислению.
Интересно, что первая шахматная программа была написана еще до появления действующих компьютеров. Ее создателем был британский математик Алан Тьюринг, широко признанный как основатель современной компьютерной науки и руководитель группы, раскрывшей немецкий шифр "Энигма" во время Второй мировой войны. Он разработал ряд команд для автоматизированной игры в шахматы, но поскольку еще не существовало компьютеров для обработки этого первого шахматного алгоритма, сделал это сам, на бумаге. Примерно в то же время в США другой великий математик, Клод Шеннон, ввел понятие оценочной функции и обозначил контуры нескольких подходов к разработке компьютерных шахматных программ.
Центр ядерных исследований в Лос-Аламосе в 1950 году вряд ли был подходящим местом для следующего этапа в развитии компьютерных шахмат. Тем не менее после доставки гигантской вычислительной машины "ЭНИАК-1" ученые опробовали ее, написав шахматную программу. После партии с собой и проигрыша сильному шахматисту (несмотря на лишнего ферзя) машина победила девушку, едва знакомую с правилами игры. Так человек впервые уступил компьютеру в интеллектуальной игре.
На следующем этапе были разработаны более совершенные программы, позволяющие компьютерам не тратить время на перебор бесполезных вариантов. Появился шахматный алгоритм "альфа-бета", благодаря которому программа отсекала слабые ходы и глубже просчитывала позицию. Этот метод "грубой силы" отвергает любой ход, получающий более низкую оценку, чем уже рассмотренный. Первые шахматные программы с альфа-бета-процедурой, установленные на самых мощных компьютерах того времени, достигли довольно высокого уровня. В 70-е годы они уже могли побеждать многих шахматистов-любителей.
В 1967 году состоялся первый международный матч между шахматными программами, одна из которых была разработана в Институте теоретической и экспериментальной физики (СССР), другая - в Стенфордском университете (США). Этот телеграфный матч из четырех партий длился целый год и завершился со счетом 3:1 в пользу советской программы. В 1972 году в Институте проблем управления была создана шахматная программа "Каисса", сыгравшая матч из двух партий с читателями газеты "Комсомольская правда". Даже проигрыш со счетом 0,5:1,5 тогда был большим успехом для новой, еще не "обкатанной" программы. Через два года "Каисса" выиграла первый чемпионат мира среди шахматных программ (Стокгольм, 1974), показав стопроцентный результат. На следующих двух чемпионатах (1977 и 1980) она также выступила неплохо, но затем ее участие в этих соревнованиях стало бессмысленным, главным образом из-за отставания в области компьютерных технологий.