15 лет назад компьютер Deep Blue обыграл человека в шахматы
В мае 1997 года шахматная общественность стала свидетелем важнейшего события. Чемпион мира Гарри Каспаров проиграл матч из шести партий суперкомпьютеру Deep Blue, разработанному американской корпорацией IBM. Два с половиной десятилетия спустя могущество искусственного интеллекта не удивляет никого. Сильнейшие гроссмейстеры планеты не могут на равных играть с шахматными движками последних поколений.
Что стало причиной доминирования ИИ-программ в логических играх? Отвел очевиден — алгоритмы обработки данных, которыми пользуются машины. Процессоры компьютеров обладают недостижимой для человеческого мозга производительностью. Машина способна одновременно анализировать сотни вариантов развития партии.
Действия искусственного интеллекта во время шахматного поединка значительно отличаются от действий человека. Гроссмейстер использует не только формальную логику. Человек полагается на свой опыт, анализ предыдущих партий соперника, субъективные ощущения от борьбы с живым оппонентов. Программное обеспечение суперкомпьютеров действует по заранее определенному алгоритму. Вычислительная мощность процесса используется софтом для поиска лучшего хода без учета внешних обстоятельств.
Нейронные сети вывели производительность суперкомпьютеров на новый уровень. Искусственный интеллект способен не только анализировать текущую партию против человека, но и искать варианты ходов в нотациях сотен тысяч поединков сильнейших гроссмейстеров планеты. Память человека-шахматиста ограничена, мнемонические возможности компьютера — нет. В определенном смысле действия машин можно сравнить со счетом ходов. В отличие от человека, искусственный интеллект способен «видеть» партию до последнего перемещения фигуры с самого начала матча.
Шахматные достижения искусственного интеллекта вынуждают ученых задуматься о пределах возможностей машин. Сможет ли компьютер однажды заменить человека в качестве создателя литературных произведений, музыки, шедевров живописи?
Американские эксперты по нейросетям уверены, что текущий уровень развития технологий не позволит создать столь сложную машину. Искусственный интеллект остается средством решения прикладных задач. Иллюстрации, музыкальные треки или рассказы, сгенерированные суперкомпьютером, легко отличить от творений человека. Мозг ребенка или взрослого обладает уникальным свойством — абстрактным мышлением. Благодаря этому люди понимают шутки, импровизируют, реализуют свои творческие способности. Компьютеры пытаются имитировать работу живых нейронов, но не справляются с этой задачей должным образом.
В будущем искусственный интеллект сможет преодолеть программные и аппаратные ограничения. Машины научатся обрабатывать и интерпретировать информацию по аналогии с человеческим мозгом. Отдельные проявления творческих способностей ИИ-устройств мы наблюдаем в смарт-гаджетах: голосовые помощники Google Assistant, Siri от Apple или Amazon Alexa способны вести осмысленный диалог с пользователями.
В отдельных областях прогресс искусственного интеллекта замедлился. Качество машинного перевода текстов значительно выросло во второй половине 2010-х годов. Компьютеры научились строить ассоциативные ряды слов и использовать большие массивы данных. Несмотря на это, профессиональные лингвисты-переводчики по-прежнему востребованы. Нейросети игнорируют стиль текстов и допускают значительное количество ошибок в переводе идиом, фразеологизмов и шуток.
Вероятно, путь к полной замене человека компьютером окажется очень долгим. Шахматы — логическая игра, а логика — основа машинных алгоритмов. В этой сфере машина смогла превзойти человеческий мозг. В остальных областях Homo sapiens всё ещё вне конкуренции.
Как компьютер обыграл в шахматы
Эхом припоминая уловки шахматных автоматов 18 и 19 веков, Каспаров заявил, что компьютером управлял настоящий гроссмейстер. Он и его сторонники полагали, что игра Deep Blue была слишком человечной, чтобы принадлежать машине. Между тем для многих убежденных в производительности компьютера стало очевидно, что искусственный интеллект достиг той стадии, когда может превзойти человечество — по крайней мере в игре, которая долгое время считалась слишком сложной для машины.
Реальность же заключалась в том, что победа Deep Blue была обеспечена именно жесткой, нечеловеческой приверженности холодной, жесткой логике против эмоционального поведения Каспарова. Не то чтобы искусственный (или настоящий) интеллект продемонстрировал собственный творческий стиль мышления и обучения, нет, именно применение простых правил в широких масштабах обеспечило результат.
Тот матч стал сигналом к социальному сдвигу, который набирает скорость по сей день. Глубокая обработка данных, на которую опирался Deep Blue, сегодня присутствует почти во всех уголках нашей жизни — от финансовых систем, которые доминируют в экономике, до сервисов онлайн-знакомств, которые пытаются найти нам идеального партнера. То, что начиналось как студенческий проект, помогло вступить в эпоху больших данных (big data).
Достижения Deep Blue
Deep Blue сыграл два матча против Каспарова в 1990-х годах. В матче 1996 года Deep Blue проиграл 2-4, но все же добился того, чего раньше не делал ни один шахматный компьютер: он победил в игре Чемпиона мира среди людей — беспрецедентное достижение. Несмотря на это, Каспаров по-прежнему считается величайшим игроком всех времен.
В период между матчами 1996 и 1997 годов в Deep Blue было сделано много улучшений. Когда они встретились в матче-реванше 1997 года, Deep Blue победил Каспарова со счетом 3,5: 2,5 в турнирных условиях при стандартном контроле. Эта невероятная победа стала революционной и ознаменовала собой достижение мира искусственного интеллекта.
Игра на доске 6×6
Через год в ядерной лаборатории Лос-Аламосана компьютере MANIAC была разработана шахматная программа для игры без слонов на доске 6×6. Первая партия продолжалась около 10 часов и завершилась победой сильного шахматиста.
А вот девушку, которая была новичком в игре, машина одолела на 23-м ходу. Тогда, это считалось большим достижением для машины.
Карпов или Каспаров? 35 лет главному спору шахмат: играли без флагов, матч обрывали – а Гарри протестовал уже тогда
Дальше последовали три ничьи – к последней партии человек и компьютер подошли с равными шансами: 2,5:2,5. Deep Blue играл белыми, а Каспаров пошел ва-банк – выбрал нетипичный для черных дебют. Поражение случилось уже на 19-м ходу – самое быстрое в его карьере.
После матча Каспаров был в ярости – снова утверждал, что компьютеру помогали гроссмейстеры, иначе странную игру в первых партиях не объяснить. IBM даже получила от чемпиона мира запрос расшифровки отдельных ходов.
«После невероятного напряжения того матча, которое усугублялось подозрительным поведением IBM и моей склонностью к сомнениям, я не был готов легко признать поражение. Честно говоря, я никогда не умел проигрывать. Человек, который легко смиряется с поражением, никогда не станет настоящим чемпионом, и этот принцип, конечно, справедлив и в моем случае. Но я верю в честную борьбу. Тогда же я считал, что IBM обманула меня – а также весь мир, пристально следивший за нашим матчем», – писал Каспаров в книге «Человек и компьютер: Взгляд в будущее».
По одной из версий, именно эмоции помешали Гарри выиграть. После нестандартных ошибок в первых партиях он переоценил машину и начал ее бояться. В книге «Сигнал и шум» журналиста The New York Times Нейта Силвера один из создателей Deep Blue Мюррей Кэмпбел объяснил ошибку в первой партии обычным багом.
То, что Каспаров принял за дальновидность (а потом – за человеческий фактор), оказалось ошибкой в программе. По условиям матча разработчики вносили изменения в код компьютера, поэтому баг исправили после первой же партии. Вот только чемпион мира об этом не знал и напряженно ждал непредсказуемых ходов.
«Каспаров решил, что неожиданная игра была признаком высшего интеллекта. Он никогда не думал, что дело – просто в сбое. Машина не проявляла упорства не потому, что видела новый вариант развития партии, а всего лишь из-за того, что в проигрышной ситуации делала выбор случайным образом – компьютеру все равно, на каком ходу закончится партия, если вариантов для победы нет. А Каспаров не просчитал этот вариант», – объяснял Кэмпбел.
Гроссмейстер еще долго не мог смириться с поражением. Появлялись разные объяснения: недостаток подготовки, начало политической деятельности (в книге «Мой шахматный путь» Каспаров писал, что весной помогал генералу Александру Лебедю). Конечно, досталось и IBM:
«Я столкнулся с могучим противником, обладающим неограниченными ресурсами, который поставил перед собой задачу любой ценой выиграть матч у Каспарова. При этом IBM одновременно является спонсором, арбитром, организатором. IBM дала мне понять, что идет война. При этом весь военный антураж они контролировали от начала до конца. Все, что находилось в этом здании, принадлежало IBM, оплачивалось IBM. И если отвлечься от необъяснимых моментов в игре машины, то человеку в таких условиях очень трудно нормально сосредоточиться. Я так и не смог настроиться на нормальный матч».
Спустя годы Гарри поменял мнение, согласившись, что был частью важнейших перемен. Он принял результат матча, а будущее видел уже не в противостоянии человека и машины, а в их сотрудничестве.
Бесконечные клики
Там, где обычный человек даже не успеет оценить ситуацию, Тан может сделать по 10-15 ходов. А пока любитель будет вспоминать, какой пешкой ходить – от короля или от ферзя – он уже закончит свою партию. 21-летний американец, который научился играть в шахматы в четыре года, стал одним из лучших, если не лучшим в мире специалистом по игре в сверхбыстрые шахматы. Эта разновидность древней игры называется «пуля». У каждого из соперников всего по минуте на все ходы. Без добавления времени. И это смотрится просто поразительно!
Есть вариант сверхскоростной пули, в котором у каждого из соперников всего по 15 секунд. И вот в этом варианте Тан бросил вызов мощной шахматной программе StockFish. Ну ладно, загнал ты комп в ситуацию, когда решение нужно принимать не просто мгновенно, а ещё быстрее. А сам как будешь фигуры двигать? Ведь это же в любом случае движение мышкой и клик.
Но Тан прокачал свои навыки в клике мышью до невероятных высот. Он рассказывал, что его с детства интересовали онлайн-шахматы, в которых совершенно неважно, кто сидит напротив – ты всё равно не видишь. И Эндрю тренировался, тренировался и тренировался. Он сменил массу мышек и перепробовал множество программ, которые развивают реакцию.
В итоге остановился на Aim Booster. С её помощью можно тренировать реакцию, скорость и точность владения компьютерной мышью.
Шахматный киборг
Альтерман давно перестал пытаться обыграть компьютер. «Все это похоже на попытку состязаться с машиной в легкой атлетике — люди не могут с ними играть», — говорит он. Но неужели соревновательная игра против компьютеров в результате этого умерла? Вовсе нет. Дэвид Леви указывает, что сегодня существуют так называемые «odds matches», в которых компьютер начинает, к примеру, без одной пешки, и они весьма популярны. Komodo сыграл серию с гроссмейстерами в таких условиях.
Стоит отметить, что существует даже спортивный интерес в просмотре игр компьютеров друг против друга. Любители компьютерных шахмат даже отслеживают и обсуждают баталии машин на онлайн-форумах.
Но что, если компьютер не всегда будет соперником? Что, если спроектировать его для помощи игроку-человеку, чтобы преимущества обоих типов мозга можно было использовать одновременно? Такая система — своего рода шахматные киборги — могла бы продвинуть даже новичков до небывалых высот.
Именно это произошло с двумя любителями в 2005 году. Стивен Крамтон и Захария Стивен были приятелями по шахматам, познакомившимися в местном клубе в Нью-Гемпшире в США. Несколько лет они провели, оттачивая свои навыки в игре, и Стивен, в частности, увлекался шахматным программированием.
Они приняли участие в «свободном» турнире, который в том году привлек несколько команд гроссмейстеров, которым помогали компьютеры. Турнир игрался дистанционно, онлайн, на серверах Playchess.com.
Крамтон и Стивен были любителями, ходили на ежедневную работу и были практически неизвестны в мире соревновательных шахмат. Но в рукаве у них было несколько крутых трюков. Они разработали базу данных персональных стратегий, которые показывали, какой из двух игроков обычно имеет больший успех, когда сталкивается с похожими ситуациями.
«У нас была весьма обширная база данных, над которой я работал в течение четырех или пяти лет, — вспоминает Стивен. — Стив тоже сделал в нее вклад».
У них было три ПК, которые пропускали цифры и были специально подготовлены Стивеном. Но что самое главное, любители знали, как на самом деле играть в игру киборга.
«У нас была хорошая методология, когда использовать компьютер, а когда собственное человеческое суждение, что повышало наше преимущество», — говорит Стивен.
Перспективы шахматных программ
При игре человека с компьютером, есть некая несправедливость – компьютер имеет доступ к множеству баз: дебютных, эндшпильных, партий ведущих игроков. Логично такой доступ дать и шахматисту-человеку. В этом случае борьба искусственного интеллекта с биологическим будет идти в более равных условиях: нестандартность мышления человека против счетных способностей машины. Во многих движках уже реализована возможность игры в шахматы Фишера. В этом случае влияние дебютных наработок также сводится к нулю.
Но человеку не обязательно соперничать с компьютером – память (дебютная, эндшпильная и пр.) и безупречный счет вариантов машины в симбиозе с позиционным и творческим мышлением человека могут обогатить и усилить игру. Вспомним матч Каспарова с Deep Blue, где «человечная» игра машины вызвала подозрение, что ее направлял шахматист.
Создатель Рыбки считает, что его программа – это, в первую очередь, аналитический инструмент для самоподготовки шахматиста. И в самом деле, подавляющее большинство серьезных игроков уже используют компьютеры для просчета дебютных вариантов, анализа сыгранных в сильнейших турнирах партий.
Сотрудничество или мошенничество? В крупных турнирах организаторы контролируют отсутствие компьютерных подсказок, но на менее важных турнирах это не всегда реально, что открывает читерам простор для «творчества». Если легализовать использование шахматных программ на турнирах, в партиях, без сомнения, будет намного меньше счетных ошибок, но будет ли интересной такая игра?
И такая легализация уже произошла: интересным шагом в плане развития компьютерных шахмат стали турниры по переписке. По сути, это уже соединение возможностей человеческого интеллекта и математического анализа компьютерной техники. При этом шахматист не должен выполнять функцию оператора ЭВМ, а может активно включаться в анализ вариантов развития партии, помогая компьютеру выбрать лучший.
Казалось бы, если основная схватка происходит между программами, партии будут предопределены и скучны. И действительно, очень много партий по переписке заканчивается вничью. Но не будем забывать, что лишь человек способен играть ярко, рискованно, неожиданно. Пока – лишь человек. А что будет дальше – увидим.
