Шах и мат, искусственный интеллект: чему нас учит опыт Гарри Каспарова (внесен в реестр иностранных агентов)
1997 год, Нью-Йорк. Чемпион мира по шахматам Гарри Каспаров (внесен в реестр иностранных агентов) проигрывает компьютеру «Deep Blue» фирмы IBM, и это сражение становится величайшей шахматной партией всех времён и народов. Об этой игре будут говорить как о «последней битве человеческого разума», многие будут сравнивать её с первым полётом братьев Райт и высадкой астронавтов на Луну.
20 июля — в международный день шахмат — расскажем вам о том, что было дальше. А также о том, в чём искусственный интеллект уступает человеческому, и при чём здесь Алан Тьюринг. Слово Гарри Каспарову (внесен в реестр иностранных агентов), чемпиону мира по шахматам и автору книги «Человек и компьютер. Взгляд в будущее».
Парадоксально, но во время сеанса одновременной игры с лучшими профессиональными шахматистами роботу труднее всего было бы перемещаться между столами и переставлять шахматные фигуры, а не рассчитывать ходы. Хотя научные фантасты вот уже несколько веков придумывают автоматы, которые выглядят и движутся как люди, и роботы сегодня успешно занимаются физическим трудом, надо признать, что наши машины гораздо лучше воспроизводят человеческое мышление, чем человеческие движения.
В шахматах, как и во многих других сферах деятельности, машины сильны в том, в чём слабы люди, и наоборот.
Этот известный принцип в области искусственного интеллекта и робототехники сформулировал в году Ханс Моравек, который отметил, что «относительно просто добиться того, чтобы компьютеры выполняли тест умственного развития или играли в шашки на уровне взрослого человека, однако, сложно или невозможно привить им навыки годовалого ребёнка в том, что касается восприятия или мобильности».
В ту пору я не был в курсе этих теорий; к тому же Моравек говорил о шашках, а не о шахматах, но десять лет спустя стало очевидно, что этот принцип распространяется в том числе и на мою сферу деятельности. Гроссмейстеры отлично справлялись с оценкой позиции и стратегическим планированием — слабыми местами шахматных компьютеров, зато те могли за секунды просчитать тактические последствия, на что даже лучшим человеческим умам потребовались бы многие дни.
Это подало мне идею. После того как мои матчи с Deep Blue привлекли столь пристальное внимание, я хотел продолжать шахматные эксперименты, несмотря на то, что IBM от них отказалась.
Мой план, попросту говоря, был таков: если вы не можете их победить, то присоединитесь к ним.
Я подумал: что если человек и машина будут не противниками, а партнёрами? Замысел воплотился в году в испанском Леоне, где состоялся первый матч по продвинутым шахматам (advanced chess). Оба партнёра имели под рукой персональный компьютер и могли использовать во время партии любую программу по своему выбору. Цель заключалась в том, чтобы выйти на новый, высочайший уровень игры — благодаря синтезу самых сильных сторон человеческого и машинного интеллекта. Хотя, как мы увидим далее, не всё прошло так, как задумывалось, поразительные результаты этих «битв кентавров» убедили меня в том, что шахматы по-прежнему могут предложить очень многое в такой области, как взаимодействие человеческого разума и искусственного интеллекта.
К этому убеждению я пришёл далеко не первым. Шахматные машины были святым Граалем задолго до того, как люди научились их создавать. И вот наука наконец получила доступ к этой чаше — а я оказался тем человеком, который держит её в руках. Передо мной стоял выбор: отклонить вызов или принять его. Как я мог устоять? Это был шанс ещё больше поднять популярность шахмат и расширить аудиторию, завоёванную ими после знаменитого матча между Бобби Фишером и Борисом Спасским во времена холодной войны и после моих поединков за мировую корону с Анатолием Карповым. Это позволило бы привлечь в мир шахмат армию щедрых спонсоров, особенно из числа высокотехнологичных компаний. Так, корпорация Intel в середине 1990-х годов спонсировала целую серию турниров по быстрым и классическим шахматам и полный цикл чемпионата мира, включая мой титульный матч с Вишванатаном Анандом, проходивший на верхнем этаже Всемирного торгового центра. К тому же мной управляло непреодолимое любопытство. Неужели машины действительно могут научиться играть в шахматы так же хорошо, как чемпион мира? Неужели они и вправду способны мыслить?
Интересно, что первая шахматная программа появилась раньше, чем первый компьютер.
Её разработал гениальный британский математик Алан Тьюринг, взломавший код нацистской шифровальной машины «Энигма». В 1952 году он написал на бумаге алгоритм, с помощью которого машина могла бы играть в шахматы, — только в роли центрального процессора выступал сам математик. «Бумажная машина Тьюринга» оказалась вполне компетентным игроком. Причина её конструирования выходила за рамки личного интереса Тьюринга к шахматам. Умение играть в шахматы издавна считалось частью человеческого интеллекта, и создание устройства, способного победить человека в этой игре, должно было знаменовать появление действительно умной машины.
Имя Алана Тьюринга также навсегда связано с названием предложенного им мысленного эксперимента, позднее проведённого в реальности и получившего название «тест Тьюринга». Суть его в том, чтобы определить, сможет ли компьютер обмануть человека таким образом, чтобы тот думал, что имеет дело с человеком, и если сможет — тест считается пройденным. Ещё до моего первого матча с Deep Blue компьютеры начали проходить то, что можно назвать «шахматным тестом Тьюринга». Они по-прежнему играли довольно плохо и часто делали явно нечеловеческие ходы, но иногда им уже удавалось разыгрывать партии, которые выглядели бы вполне уместно и в приличном человеческом турнире. С каждым годом машины становились всё сильнее и сильнее, но в процессе их эволюции мы узнавали больше о самих шахматах, чем об искусственном интеллекте (ИИ).
Нельзя утверждать, что кульминация 45-летних поисков, ставшая событием всемирного масштаба, обернулась разочарованием, но она со всей очевидностью показала, что сконструировать шахматный суперкомпьютер — вовсе не то же самое, что создать искусственный интеллект, способный сравниться с человеческим разумом, о чём мечтали Тьюринг и другие.
По сути, «ум» Deep Blue ничем не отличался от «ума» программируемого будильника.
Мысль об этом только усугубляла для меня горечь поражения — проиграть программируемому будильнику, пусть даже стоимостью $10 млн?!
Так называемое ИИ-сообщество, безусловно, радовалось результату и привлечённому вниманию, но в то же время учёные были явно обескуражены тем фактом, что Deep Blue ничуть не напоминает искусственный интеллект, о котором мечтали их предшественники. Вместо того чтобы играть в шахматы как человек — демонстрируя человеческую интуицию и нестандартное творческое мышление, он играет в шахматы как машина: оценивает до 200 млн возможных ходов в секунду и побеждает благодаря грубой вычислительной силе. Разумеется, это нисколько не умаляет самого достижения. В конце концов, Deep Blue — творение человеческого разума, и проигрыш человека созданной им машине одновременно означает его победу.
После невероятного напряжения того матча, которое усугублялось подозрительным поведением IBM и моей склонностью к сомнениям, я не был готов легко признать своё поражение. Честно говоря, я никогда не умел проигрывать. Полагаю, что человек, который легко смиряется с поражением, никогда не станет настоящим чемпионом, и этот принцип, конечно, справедлив и в моём случае. Но я верю в честную борьбу. Тогда же я считал, что IBM обманула меня — а также весь мир, пристально следивший за нашим матчем.
Должен признать, что повторный анализ каждого аспекта того бесславного поединка с Deep Blue оказался нелёгким делом.
В течение лет я намеренно избегал любых разговоров на эту тему, касаясь лишь того, что уже было известно широкой публике.
Публикаций, посвящённых Deep Blue, великое множество, но данная книга — первая и единственная, где собраны все факты и вся история рассказывается так, как её вижу я. Несмотря на болезненность воспоминаний, это был поучительный и благотворный опыт. Мой великий учитель Михаил Ботвинник, шестой чемпион мира по шахматам, учил меня искать истину в каждой позиции. И я попытался выполнить его завет и поискать истину в самой сути Deep Blue.
Иллюстрация: Shutterstock