Кто сильнее в шахматах компьютер или человек
Обновлено: 02.07.2024
Люди проигрывают искусственному интеллекту на собственной территории — компьютеры уже выигрывают у нас в шахматы, го, покер и даже Dota 2. Мы составили краткий обзор таких противостояний и попробовали разобраться, какие прикладные задачи могут решать игровые алгоритмы в будущем.
В 1914 году испанский инженер и математик Леонардо Торрес-и-Кеведо, который изобрел одну из первых систем радиоуправления, представил шахматный автомат. Он был достаточно примитивным и умел разыгрывать только эндшпиль — финальную стадию партии — но ни один из мастеров того времени не смог выиграть у автомата Торреса.
Начавшаяся в том же году Первая, а вскоре после нее и Вторая мировые войны остановили дальнейшие разработки. Следующий важный этап для искусственного интеллекта наступил только в 1955 году — тогда и появился сам термин «искусственный интеллект». Его придумал американский ученый Джон Маккарти, а через три года он создал язык программирования Lisp, который стал основным в работе с ИИ.
В 1956 году другой инженер Артур Сэмюэл создает первый в мире самообучающийся компьютер, который играет в шашки. Сэмюэл выбрал именно шашки из-за элементарных правил, которые при этом требуют определенной стратегии. Компьютер обучался на простых гидах по игре, которые можно было купить в магазине. В них описывались сотни партий с хорошими и плохими ходами. Через три года Сэмюэл ввел понятие машинного обучения.
Артур Сэмюэл играет в шашки с компьютером IBM 701, 1959 годИнтересный факт: в 1966 году Джозеф Вейценбаум представил Элизу, первого в истории чат-бота. Элиза могла говорить на английском на любые темы. Вейценбаум разработал ее, чтобы сымитировать прием у психотерапевта. Он специально выбрал сложную ситуацию, в которой многое опирается на умение слушать и распознавать главное в репликах собеседника — компьютер того времени этого не мог. Разработчик таким образом хотел показать, насколько ненатуральным будет общение человека и компьютера, но при тестах оказалось, что люди испытывали в разговоре с Элизой чувства и эмоции, как с полноценным собеседником.
В 1985 году университет Карнеги-Меллон начал разработку ChipTest, компьютера для игры в шахматы. В 1988 к проекту присоединилась IBM и прототип переименовали в Deep Thought. Через год его решили проверить в деле и пригласили Гарри Каспарова, который без труда победил в обеих играх.
В 1995 IBM представила Deep Thought II, который позже назвали Deep Blue, сделав отсылку к прозвищу компании, Big Blue. Через год состоялся первый матч Каспарова и улучшенного компьютера. Человек снова выиграл: в шести партиях Каспаров три раза победил и один раз проиграл, два матча закончились вничью.
Еще через год, в мае 1997, сильно улучшенный Deep Blue одержал в ответном матче две победы, один раз проиграл и трижды сыграл вничью, став первым компьютером, выигравшим у действующего чемпиона мира по шахматам.
Уже в начале 2000-х компьютеры стабильно выигрывали у мировых чемпионов, и шахматы стали первой игрой, в которой люди уступили компьютерам.
Разработчики искусственного интеллекта начали искать новый вызов в более сложных и непредсказуемых играх, для которых нужны более комплексные алгоритмы. После победы Deep Blue астрофизик из университета Принстона заявил, что «пройдет 100 лет перед тем, как компьютер сможет обыграть человека в го — может, даже больше». Ученые приняли вызов и начали разрабатывать машины для этой игры с простыми правилами, в которой тем не менее очень сложно стать мастером.
Первые компьютеры, которые действительно могли составить конкуренцию человеку, появились только в этом десятилетии. В 2014 году Google DeepMind представила алгоритм AlphaGo, который два года соревновался с людьми на равных, но одержал первую значимую победу только в октябре 2015, одолев чемпиона Европы.
Через год на популярном азиатском сервере Tygem, где играют и мировые чемпионы, появился пользователь под ником Master. За несколько дней он провел 60 матчей и ни разу не потерпел поражения, чем вызвал возмущения и подозрения в нечестной игре. 4 января 2017 года Google раскрыла, что все это время под ником скрывалась улучшенная версия AlphaGo.
В мае 2017 AlphaGo — все тот же, который прославился в сети под ником Master — сразился с Кэ Цзе, первым игроком го в мировом рейтинге, и победил в трех матчах из трех, а уже в октябре Google DeepMind выпустила версию, которая была мощнее Master. AlphaGo Zero самообучался вообще без участия человека, просто бесконечно играя сам с собой. Через 21 день он достиг уровня Master, а через 40 уже был лучше всех предыдущих версий.
В декабре 2017 вышел AlphaZero, еще более мощный вариант AlphaGo Zero. Он смог стать лучше предшественника за 8 часов, одновременно достигнув уровня гроссмейстера в шахматах. Так го стала второй игрой, в которой люди больше не могут выиграть.
Го и шахматы подчиняются строгим правилам, и тренировка искусственного интеллекта в них — дело времени. Но есть игры, в которых человеческий фактор выходит на первый план. Например, покер — во многом психологическая игра, построенная на эмоциях, неверабальной коммуникации, умении блефовать и распознавать блеф.
В 2017 году, после более чем 10 лет попыток и неудач, две команды независимо друг от друга разработали свои модели ИИ, способные обыграть профессионалов в покер. Университет Альберты представил DeepStack, нейросеть, обладающую искусственной формой интуиции, а исследователи уже знакомого университета Карнеги-Меллон показали Libratus AI. Нейросеть за 20 дней провела 120 тысяч игр против профессионалов, которые собирались каждый вечер, чтобы обсудить возможные лазейки и недоработки в Libratus. Каждый игровой день анализировала и нейросеть, совершенствуясь по его итогам.
Меньше чем за месяц Libratus выиграла у профессионалов $1,7 млн (пока что виртуальных), а один из участников эксперимента так описал свои впечатления: «Это как играть с кем-то, кто видит все твои карты. Я не обвиняю нейросеть в нечестной игре, просто она действительно настолько хороша».
В 2015 году Илон Маск и Сэм Альтман, президент Y Combinator, основали компанию OpenAI, чтобы создать открытый и дружественный искусственный интеллект.
В 2017 году в рамках эксперимента команда разработчиков решила натренировать свою нейросеть в Dota 2 — игре, в которой две команды по пять человек сражаются друг с другом, используя множество комбинаций более сотни героев. У каждого из них есть свой набор навыков, а игроки могут собирать предметы для усиления персонажа. Это крупнейшая игра в современном киберспорте.
За две недели нейросеть смогла обучиться и победить нескольких лучших игроков мира в режиме один на один, и сейчас ее создатели готовятся выпустить версию для основного режима, пять на пять.
В начале 2018 алгоритмы от Alibaba и Microsoft превзошли человека в тесте на понимание прочитанного текста.
В марте 2018 года небольшой робот собрал кубик Рубика за 0,38 секунды. Рекорд среди людей — 4,69 секунды.
В мае 2018 искусственный интеллект стал лучше людей распознавать рак кожи.
По данным опроса более чем 350 экспертов в области искусственного интеллекта, скоро алгоритмы смогут победить нас в любой игре, через 10 лет научатся водить лучше нас, а к 2050 году будут проводить операции точнее нас.
Сами же исследователи, создав нейросети, которые за несколько дней достигают сверхчеловеческих способностей в играх, теперь пытаются найти им применение в реальной жизни. Google DeepMind использует AlphaGo Zero для исследования сворачивания белка, пытаясь найти лекарство от болезней Альцгеймера и Паркинсона.
«Наша конечная цель — использовать прорывы вроде AlphaGo для решения всех видов насущных проблем в реальном мире», — говорит Демис Хассабис, СЕО компании. «Если такие алгоритмы можно применить и в других ситуациях, как, например, изучение сворачивания белка, снижение уровня потребляемой энергии, или создание новых революционных материалов, то это сильно продвинет вперед все человечество и положительно скажется на наших жизнях».
Искусственный интеллект активно идет и в бизнес — не только в лабораториях Google, но и в российских компаниях: «Тинькофф» использует искусственный интеллект для одобрения кредитов, а «Газпромбанк» распознает улыбки клиентов с помощью компьютерного зрения.
В прошлом веке матчи между компьютером и человеком были очень популярны. Профессионалы шахмат любили показывать своё превосходство над машинами. Но в XXI веке, вместе с приходом нейронных сетей, всё изменилось.
«Механический турок»
История машин, играющих в шахматы, намного старше истории компьютеров. Она датируется восемнадцатым веком.
К 1769 году относится появление шахматного автомата «Механический турок». Его создал венгерский барон Вольфганг Кемпелен.
Автомат восторженно встретила публика, он обыгрывал сильнейших шахматистов. Но «Механический турок» был мистификацией. Внутри ящика прятался человек. Так, с французским императором Наполеоном сражался венский мастер Альгайер.
Непобедимого механического игрока поместили в 1836 году в филадельфийский музей, где он и сгорел через пару десятилетий.
Шахматные компьютеры появляются в теории.
Реальную историю компьютерных шахмат принято вести с 1951 года. Тогда произошло два события.
Английским математиком Аланом Тьюрингом был написан алгоритм, при помощи которого машина смогла бы играть в шахматы, но только в ее роли выступал сам изобретатель.
Тогда же американский математик Клод Шеннон опубликовал первую статью о шахматном программировании. Ученый отмечал теоретическое существование в шахматах лучшего хода, а также практическую невозможность его нахождения.
А вот девушку, которая была новичком в игре, машина одолела на 23-м ходу. Тогда, это считалось большим достижением для машины.
Дальнейший прогресс компьютеров
Первую программу для игры на обычной шахматной доске со всеми фигурами создал ученый Алекс Бернштейн в 1957 году.
Через год команда американских ученых во главе с Алленом Ньюэллом, Клиффом Шоу и Гербертом Саймоном разработала так называемый алгоритм уменьшения дерева поиска. Функции всех современных шахматных программ построены на его основе.
Первый матч шахматных программ
В 1967 году произошло знаковое событие. Созданная в советском Институте теоретической и экспериментальной физики шахматная программа в матче из четырех партий со счетом 3-1 победила программу Стэнфордского университета. Гроссмейстеры полагали, что она играла в силу третье разрядника.
Первый чемпионат движков
В августе 1974 года случилось еще одно важное событие. В шведском Стокгольме состоялся первый Чемпионат мира по шахматам среди компьютерных программ. Победу одержала советская «Каисса». Она победила во всех четырех партиях.
Всего в турнире приняли участие 13 машин. Ходы передавались по телефону.
Машина достигает уровня мастера
В 1983 году пионер компьютерной науки Кен Томсон при поддержке Джо Кондона создал машину Belle. Она была предназначена исключительно для игры в шахматы. Официальный рейтинг Эло машины был 2250, таким образом она достигла мастерского уровня.
Шахматный компьютер вступает в битву с человеком
Еще 50 лет назад был актуален вопрос: когда машина победит человека? Международный гроссмейстер Дэвид Леви в 1968 году заключил пари, заявив, что ни один компьютер не сможет в течение ближайших десяти лет обыграть его.
Шахматист выиграл спор, но он даже не подозревал, что пройдет немного времени, и машина начнет побеждать чемпионов мира. Сам Леви в 1989 году проиграл программе DeepThought.
У этой машины спустя пару лет выиграл Гарри Каспаров.
Каспаров против компьютера
Компьютер побеждает чемпиона мира
В 1996 году разработчики компьютера DeepBlue праздновали успех. Впервые в истории при стандартном часовом контроле шахматная программа победила чемпиона мира. Правда, Гарри Каспаров матч в итоге выиграл.
Но уже через год усовершенствованная версия программы DeepBlue одолела чемпиона. Общий счет: 3,5-2,5.
В новом, 21-м веке, компьютеры стали недосягаемы для человека, и матчи между ними прекратились. Шахматные программы превратились в незаменимого помощника, как маститого гроссмейстера, так и обычного любителя.
В чем программа сильнее человека и в чем шансы гроссмейстера?
Шахматные компьютеры заметно опережают «белковых» оппонентов в тактических маневрах. Особенно опасным в их «руках» является ферзь. Поэтому гроссмейстеры стараются как можно быстрее разменять самую сильную фигуру.
Еще одной тактикой игры против машины являются долгосрочные маневры. Их программа может и не заметить в рамках глубины поиска. Так, Владимир Крамник победил DeepFritz при помощи долгосрочного продвижения проходной пешки, выгоды этого маневра компьютер обнаружил слишком поздно.
Также, все шахматные движки оснащены дебютными и эндшпильными базами, что делает игру против них невероятно трудной.
Крамник против компьютера
На сцену выходят нейронные сети
Сейчас сильнейшим шахматным движком считаются нейронные сети. Так LeelaChessZero (LC0) уверенно победила Stockfish. Еще можно вспомнить знаменитую AlphaZero.
Нейронные сети способны в целом оценивать обстановку на доске, они предпочитают позиционный стиль, захват пространства и контроль над доской. LC0 сначала знала только основные правила движения фигур. Нейросеть, самообучаясь, провела с самой собой миллионы партий и стала лучшей в мире и скорее всего сохранит лидерство в обозримом будущем.
В целом, нейро-алгоритмы способны решать важнейшие исследовательские задачи, включая разработку новых материалов и лекарств.
Насколько движок сильнее человека?
В недавнем небольшом матче один из лучших гроссмейстеров мира Хикару Накамура играл с одной из сильнейших программ Komodo. Американец получал различные форы: пешку, пешку и ход, качество и четыре хода, не пересекая фигурами середины доски.
Накамура три партии свел вничью и одну проиграл.
А вот обычный гроссмейстер уверенно обыгрывал машину с форой в две пешки. Поэтому, можно сделать грубую оценку. Преимущество лучших программ над ведущими гроссмейстерами где-то между одной и двумя пешками форы.
Последние 5 лет рейтинг компьютера продолжает расти, в то время как у человека остается на одном уровне.
В чем гроссмейстеры обвиняют программы?
По мнению экс-чемпиона мира Владимира Крамника, его любимые шахматы стали менее творческой игрой. Бездушные расчеты движков привели к появлению библиотеки дебютов и защит, которые гроссмейстеры сейчас знают наизусть.
Владимир Борисович сетует на то, что на высшем уровне иногда вся партия проводится по памяти. Получается, что гроссмейстер, чтобы выиграть, воспроизводит рекомендации компьютера.
Крамник призвал использовать движки в тандеме с людьми для творческих исследований.
Продвинутые шахматы. Человек играет в команде с компьютером.
В чем привлекательность шахмат и почему они не умрут?
С годами древняя игра только набирает популярность, она пережила пандемию коронавируса, переместившись в интернет. Интерес к шахматам не ослабевает, потому что людям нравится соревноваться, и они всегда ищут новые интеллектуальные стимулы.
Фото взято из занятий в школе шахмат EduChess.
Всегда интересно играть с человеком, который имеет свои стратегии, приемы и мысли.
На написание этого обзора натолкнул пост «Секрет древней игры го. Почему компьютер до сих пор не обыграл человека?», опубликованный 25 мая. В самом посте, и, тем более, в комментариях, было много сказано по поводу компьютерных шахмат вообще и матча Deep Blue — Каспаров (1997) в частности. Понятно, что сейчас, спустя уже без малого двадцать лет, мало кому интересны все подробности того матча: компьютеры развиваются с колоссальной скоростью, современные смартфоны легко дадут фору компьютерам того времени, да и возможно, сами шахматы несколько утратили популярность последнее время — по каким причинам — это уже тема отдельного разговора.
Впрочем, некоторые подробности, судя по всему, действительно неизвестны, а подробности эти таковы, что заголовки о “падении последнего интеллектуального бастиона” — не более, чем газетный прием, ибо случившийся по итогам матча, по сути, скандал, в силу своей шахматной специфичности вряд ли был бы интересен широкой публике. Нет, я, несмотря на то, что всегда являлся поклонником Гарри Кимовича Каспарова (исключительно в шахматном плане), не собираюсь его оправдывать за то поражение и пытаться доказать, что все было совсем не так, как сейчас общеизвестно. И уж тем более целью не является опровержение некоторых комментариев на шахматную тему к посту хабраюзера alizar. Единственная цель — рассказать некоторые подробности того, что именно произошло в Нью-Йорке в начале мая 1997 года, и почему результат этого противостояния, по мнению автора, на самом деле никому ничего не доказал.
Сразу оговорюсь: автор не является высококвалифицированным шахматистом. Возможно, некоторые, чисто шахматные моменты в данном материале, могут быть раскритикованы людьми, занимающимися шахматами профессионально. Также, увы, автор не силен ни в теории игр, ни в шахматном программировании, и попытается лишь высказать мнение частично шахматиста, частично знакомого с компьютерами, а не создать Всемирную и всемерную энциклопедию Шахматного Программирования.
Недостаточно быть хорошим игроком; вы также должны хорошо играть
(З.Тарраш)
История шахматного программирования началась, по сути, сразу же с обычным программированием. Искусственный интеллект, возможность его создания, волновали людей издавна, и программируемая вычислительная техника оказалась более подходящим средством для поиска такой возможности, чем человек, который обыгрывал Наполеона, сидя в тумбочке. Первые шахматные программы были, впрочем, соперниками лишь друг другу: в силу огромного количества вариантов шахматных партий, речи о полном переборе не было, и нет, кстати, и по сей день. (И не предвидится (с) Швондер.) Это не мешало шахматным программам периодически удивлять профессиональных шахматистов как неожиданно лучшими ходами (что объясняется в первую очередь тем, что форсированные варианты компьютер считает все же быстрее и точнее), так и внезапными просмотрами мата в пару-тройку ходов ради спасения ферзя. Однако, если в тактике даже сравнительно слабые компьютеры были вполне себе сильны, то вот в позиционной игре все было очень печально — если еще как-то можно было научить программу, что ферзь дороже пешки (что в некоторых случаях приводило к вышеупомянутым просмотрам мата), то научить оценке позиции, на которой, собственно, вся партия и держится, возможным не представлялось. Это и неудивительно — правильная оценка позиции — это задача непростая даже для шахматистов-разрядников, единого рецепта нет, даже две практически одинаковые позиции, отличающиеся лишь положением одной пешки, могут иметь противоположные оценки.
С течением времени, впрочем, прогресс стал брать свое. Дебютные библиотеки позволили программам не “плавать” в начальной стадии партии — такие “плавания” нередко приводили к окончанию партии еще в дебюте — все же, несколько столетий опыта и рост дебютной теории с начала ХХ века давали человеку немалую фору. Дебютные библиотеки эту фору не просто устранили — в отличие от человека, компьютер теперь мог разыграть абсолютно любой дебют, уйти от любой дебютной ловушки, да и сам, соответственно, мог в любую ловушку поймать! Шахматистов, знающих все дебюты, не бывает — есть понятие “дебютный репертуар” — это некоторое количество начал, использующихся шахматистом. Человек может этот репертуар расширять, пополнять, готовить, например, новые дебюты к новому турниру, но с появлением у компьютеров в памяти дебютной энциклопедии человек стал проигрывать в этом компоненте. Кстати, фора тут вышла двойная: в отличие от компьютера, который по сути, играет по дебютной библиотеке, человек в ходе партии подсмотреть в дебютную энциклопедию не может. Единственный вариант уравнять тут шансы — неправильные начала, не внесенные в энциклопедии, причем, максимум шансы получится именно уравнять — человек ведь также не имеет возможности применить багаж своих дебютных знаний.
Надо сказать, что проблема дебютных знаний и их чрезмерной распространенности и доступности волновала и самих шахматистов. Так, совершенно нормальными в профессиональных шахматах стали ситуации, когда игроки сделали по 30-40 ходов, и ничего нового в них не было — все эти ходы уже были в другой партии. (Тут, конечно, дело касается не только дебюта, но, как правило, такие ситуации были связаны в первую очередь с дебютными спорами, и некий вариант мог отстаиваться и в глубоком миттельшпиле, и даже в эндшпиле!) Либо ситуации из партий гросс- и супергросс- мейстеров — партия до 20 ходов, обычно — 16-18, все “из книжки” и соглашение на ничью — потому что позиция теоретически ничейна. Спасением виделись Шахматы Фишера, они же Шахматы-960, где фигуры в начальной позиции могут располагаться произвольным образом. Увы (или к счастью?), обычные шахматы этот вариант вытеснить не смог. Почему — сказать сложно, но рискну предположить, что профессиональным шахматистам он не был вполне интересен, им и в стоковых дебютах хватало, чем заняться, а остальным — не давал никаких преимуществ — см. комментарий Каспарова. В самом деле, дебютные принципы не поменялись — “развивай фигуры как можно быстрее и безопаснее и мешай делать то же самое сопернику”, и тот, кто эти принципы понимал в стандартных шахматах — не перестал их понимать и в фишеровских, а кто двигал фигуры исключительно по памяти из справочника и при любом отклонении впадал в панику — стал в эту самую панику впадать гораздо быстрее, на 2-3 ходу.
Гораздо лучше в теории дела обстояли с эндшпилем. Особенно с малофигурными окончаниями — чем меньше фигур — тем лучше. Такие ситуации, в отличие от дебютов, просчитывались куда как проще: фигур-то гораздо меньше! Да и ограничения по количеству ходов способствовали (см. Правило 50 ходов). Так или иначе, компьютеры получили возможность пользоваться Эндшпильными таблицами Налимова и это, пожалуй было еще большей победой, нежели дебютные библиотеки. Впрочем, человек тут имел свои козыри — например то, что множество вариантов шахматных окончаний можно было играть, практически не считая варианты, а пользуясь известными алгоритмами, самый знаменитый пример (первый этюд, вероятность возникновения подобных мотивов в реальной партии достаточно высока).
А вот в миттельшпиле человек оставался хозяином положения. Да, совершенствовались алгоритмы для оценки позиции, да, компьютеры считали все дальше и глубже, но оставалось одно, то, из-за чего компьютеры так пока что и не стали ни писателями, ни композиторами: план. Если в дебюте компьютер мог двигать фигуры исключительно “по книжке”, а в эндшпиле — придерживаться неких алгоритмов, то с планом были трудности. Да, очевидно, если при оценке позиции машина находила у соперника слабые места — то могла делать ходы, направленные на их использование. Если слабые места были у машины — то она могла предпринимать действия для защиты. Однако, живой шахматист не будет руководствоваться только своим планом — он попытается определить планы соперника. Замечательная задача для ИИ. Вот только выполнимая ли?
В 1996 году представители компании IBM предложили Гарри Каспарову сыграть матч против их шахматной программы «Дип Блю» с призовым фондом в $500 тыс. «Дип Блю» — суперкомпьютер на базе системы RS6000, состоящий из 32 узлов, каждый из которых состоял из 512 процессоров, аппаратно оптимизированных для шахматной программы. Производительность «Дип Блю» соответствовала 11,38 GFLOPS, и компьютер мог оценивать до 200 млн позиций в секунду (Википедия).
Тринадцатый чемпион мира Гарри Каспаров всегда считал свое занятие прежде всего творчеством. То есть, тем, что машине недоступно и не будет доступно никогда. Каспаров говорил:
“Если компьютер сможет превзойти в шахматах лучшего из лучших, это будет означать, что ЭВМ в состоянии сочинять самую лучшую музыку, писать самые лучшие книги. Не могу в это поверить. Если будет создан компьютер с рейтингом 2800, то есть равным моему, я сам сочту своим долгом вызвать его на матч, чтобы защитить человеческую расу.”
По иронии судьбы, именно Каспаров стал первым чемпионом мира, проигравшим компьютеру. Первая же партия матча Deep Blue — Каспаров (Филадельфия, февраль 1996 г.) принесла сенсацию — Чемпион Мира повержен машиной. Увы для поклонников ИИ — уже во второй партии чемпион мира реваншировался, а после еще двух партий, завершившихся вничью, выиграл дважды, доказав таким образом, что чемпион мира — это чемпион мира. Все же, было уже понятно, что компьютерные шахматы — это реальная сила, и что во втором матче, который IBM предложила спустя чуть более года, чемпиону-человеку придется постараться, чтобы защитить человеческую расу.
Второй матч Каспарова с “Темно-синим” начался, наверное, даже с огорчительного для любителей интриги результата — Каспаров выиграл белыми легко, избрав неправильное начало (точнее, этот дебют вполне можно классифицировать, как Дебют Рети). Казалось, все ясно, идея Каспарова проста — лишить соперника первого козыря, дебютной библиотеки, и играть просто в шахматы, что машине не дано. Конечно, отойти от теории при игре черными гораздо сложнее, тон ведь задают белые, и тут Каспаров, вероятно, надеялся на Испанскую партию, ту самую, которую в количестве восемнадцати штук играл сам Остап Бендер — старинный дебют, где отыграть по книжке сам дебют мало, надо уметь играть миттельшпиль. И тут-то и началось.
Тот не шахматист, кто, проиграв партию, не заявляет, что у него было выигрышное положение
(И.Ильф)
Итак, сначала — только игровые факты. Партии игрались с контролем 2 часа на 40 ходов (классический контроль времени). Играя черными, Каспаров попытался оживить позицию с помощью жертв, машина эти жертвы отклонила, и в итоге, чемпион мира, оказавшийся в сложнейшей позиции, сдался. Все просто и ясно. Далее часть описания и цитат заимствована отсюда (там же можно посмотреть всю партию №2), часть — описана автором.
По мнению чемпиона, первый звоночек прозвенел на 35 ходу — суперкомпьютер, до этого тративший не более трех минут на ход, задумался на четверть часа. Еще шесть минут — над следующим ходом. Результат был еще более неожиданным — компьютер отклоняет жертву пешек черными.
По условиям, после каждой партии IBM предоставляла распечатки анализов, которые компьютер производил во время каждой партии. По словам Каспарова, вариант, избранный машиной, ей же был оценен, как неясный, в отличие от принятия жертвы, которое машина оценивала как выгодное для себя. “Очень мило. Мы имеем дело с уникальным событием, Машина отказывается от выигрыша трех пешек, потому что ей якобы “неясно” — Г.Каспаров.
Партия продолжалась, и двигалась к логическому финалу, который в конце концов и наступил — Каспаров сдался. Однако чудеса на этом не закончились. Как выяснилось практически сразу — чемпион мира сдался в ничейной позиции. Казалось бы, обвинять тут некого, кроме самого потерпевшего. Но все не так просто. Каспаров сдался, просто поверив, что машина непогрешима. И ошибся. Своим последним ходом в партии машина допустила грубейшую тактическую ошибку, после чего черные могли закончить партию вничью. Удивление Каспарова после партии вполне понятно: машина, нашедшая сильнейший позиционный ход, который оказался не под силу даже многим белковым шахматистам, то есть, обошедшая людей на их же территории — в позиционной игре, тут же проиграла на своей территории, где она не может ошибаться — допустив элементарный тактический зевок?
Эти вопросы до сих пор остаются вопросами, а матч, тем не менее, продолжался. Три партии завершились вничью. Была ли шестая партия для Каспарова своеобразным финалом? Финалом в матче за честь и ум человеческой расы.
В шахматах выигрывает тот, кто ошибается предпоследним
(С.Тартаковер)
Пожалуй, с точки зрения компьютерных шахмат, в шестой партии не произошло ничего интересного. Вопросы в этой партии в основном к чемпиону мира — каким образом он мог сделать ход 7.… h6? Компьютер тут же пожертвовал коня и позиция черных покатилась под откос. После 19-го хода белых Каспаров сдался. Единственное его достижение в данной партии — это то, что официально она не стала самым быстрым поражением в его карьере — шахматные статистики не учитывают партии человека с компьютером. Хотя формально, как вы поняли, это именно такая партия.
Дальше было менее интересно — якобы, IBM отказалась предоставлять логи анализов этой партии, что, судя по всему, неправда (см. ссылки внизу), а предложение Каспарова сыграть еще один матч было встречено корпорацией оригинально — герой матча (Deep Blue) был демонтирован и сдан в утильмузей. Впрочем, это как раз легко объяснить тем, что так или иначе, но чемпион мира был побежден, цель достигнута, а выкладывать еще раз круглую сумму для утешения Каспарова в IBM как-то не очень хотели.
И все же, что доказали эти матчи? Что человек повержен? Если брать оба матча Каспарова с DB — то счет остался в пользу Каспарова — 6,5-5,5. Если даже брать только второй — то во-первых, наверное, статистически результат 2-1 в пользу одной стороны (без учета ничьих) ничего не доказывает. Во-вторых, поражение Каспарова в шестой партии — из-за явного зевка — вряд ли на основании такой грубейшей ошибки (я молчу про сдачу Каспаровым второй партии в ничейной позиции) можно доказывать силу шахматной программы.
После переезда Deep Blue в музей, люди, разумеется, не перестали играть в шахматы с компьютером. Однако, о подобных матчах вообще не слышно, гроссмейстеры теперь предпочитают более экзотические виды использования компьютера. Может, ведущие гроссмейстеры просто боятся поражений от машины? Почему тогда владельцы суперкомпьютеров, авторы мощных шахматных программ, не заявляют, мол, вот мы предложили матч, а чемпион мира отказался? Скорее всего дело действительно в падении интереса к шахматам, интереснее сейчас ставить другие задачи перед ИИ, а поражение от машины в шахматы, пусть даже и чемпиона мира — кому оно интересно, ведь “уже давно машина выиграла у чемпиона мира”.
Сейчас у человека нет никаких шансов против приличной шахматной программы – обыграть компьютер можно, лишь прыгая по уровням сложности.
Но еще 20 лет назад все было иначе: человек на равных сражался с машиной и даже побеждал – за счет творческого подхода и неординарных ходов.
Переломным оказался 1997 год – лучший шахматист мира Гарри Каспаров уступил компьютеру Deep Blue.
Хотя не обошлось без теории заговора.
Каспаров не верил, что компьютер может его обыграть (сначала так и было)
В 1997-м Каспаров был главным шахматистом планеты. Он еще не ушел в политику, обладал титулом чемпиона мира по версии Профессиональной шахматной ассоциации (ПША) и часто представлял человечество в играх против шахматных программ.
Еще в 1989-м Каспаров легко выиграл две блиц-партии у суперкомпьютера Deep Thought, пообещав, что машина никогда не обыграет человека в шахматы.
«Если компьютер сможет превзойти в шахматах лучшего из лучших, это будет означать, что ЭВМ в состоянии сочинять лучшую музыку, писать лучшие книги. Не могу в это поверить. Если будет создан компьютер с рейтингом 2800, то есть равным моему, я сам сочту долгом вызвать его на матч, чтобы защитить человеческую расу», – уверял Гарри.
В первой игре с Каспаровым Deep Thought находился на шахматном уровне в 2552 пункта – далеко до рейтинга чемпиона мира. На помощь искусственному разуму пришел компьютерный гигант IBM, предложивший сотрудничество команде Deep Thought. Проект начинался как диссертационная работа в университете Карнеги-Меллон, а со временем перерос в подготовку первой машины, способной бороться с чемпионом на равных.
IBM поменяла название шахматной программы с поэтичного Deep Thought (Глубокая Мысль), навеянного романом Дугласа Адамса «Автостопом по галактике», на Deep Blue. Причина была проста – носившая неофициальное название Big Blue компания решила увековечить себя в названии шахматного компьютера.
Разработчики постоянно наращивали скорость машины, параллельно совершенствуя программное обеспечение. Работа компьютера основывалась на переборе всевозможных действий после хода соперника и просчете вариантов ответных ходов до тех пор, пока есть время на принятие решения.
Чтобы выстраивать так называемое древо ходов, машина перебирала миллионы вариантов – для этого требовалась максимально высокая скорость. Deep Thought просчитывал около 700 тысяч позиций в секунду, а усовершенствованная версия Deep Blue 1997-го – уже до 200 млн позиций.
Каспаров возвращается спустя 12 лет. И это большой сюрприз
Над машиной работали не только программисты, но и шахматисты. Спаррингом компьютера и разработчиком дебютной книги был американский гроссмейстер Джоэл Бенджамин, позже к нему присоединились другие профессионалы.
Первый матч между Каспаровым и обновленным Deep Blue прошел в 1996-м. Турниру благодаря IBM выделили щедрый призовой фонд: 500 тысяч долларов, из которых победителю доставалось 400. Формально партии проходили в Филадельфии, хотя компьютер находился в Нью-Йорке, а ходы за него делал оператор, получивший сигнал онлайн. На случай проблем со связью IBM привезла две резервные машины с чуть меньшей мощностью.
Первая партия завершилась сенсационной победой Deep Blue – впервые в истории компьютер выиграл у чемпиона мира партию с классическим контролем времени. Но Каспаров быстро отыгрался, без особых проблем сведя матч к победе – 4:2 в пользу человека.
Радостный Каспаров после матча хвалил IBM, но уже не был так категоричен в отношении его перспектив:
«Впервые в истории человечества мы имеем что-то очень близкое к искусственному интеллекту. Уже есть возможность уменьшить число ошибок и достичь уровня игры, который определяется интуицией человека. Сейчас – там где я интуитивно чувствую, играю ли я правильно или ошибочно, – машина просто перебирает миллиарды и миллиарды вариантов. Но не исключено, что в дальнейшем удастся создать алгоритм, который был бы сравним с интуитивным мышлением человека».
Создатели компьютера согласились с Каспаровым и предложили ему реванш через год.
Реванш: машина победила, но Гарри считал, что ей помогали гроссмейстеры
Второй матч Каспарова и Deep Blue назначили на май 1997-го.
Разработчики оперативно правили ошибки, делая мысли машины более гибкими, а к работе привлекли нового топ-гроссмейстера Мигеля Ильескаса. Ожидалось, что Каспаров выберет антикомпьютерную тактику – нестандартные решения и неожиданные ходы.
Матч проходил на 35-м этаже нью-йоркского небоскреба Equitable Building. В этот раз Каспарова и Deep Blue разделяли не километры, а несколько стен – компьютер из двух блоков находился в отдельном помещении. Призовой фонд вырос до 1,1 млн – 400 тысяч получал уже проигравший, а не победитель, как год назад.
IBM поработала и над пиар-составляющей матча: пригласила журналистов, организовала трансляцию и отдельный зрительный зал.
Регламент сохранился – 6 партий за 6 дней. Каспаров начал белыми и выиграл – компьютер оказался не готов к нестандартному подходу человека. В конце партии машина грубо ошиблась: вместо того, чтобы продлить партию еще на десяток ходов, пришла к безнадежной позиции намного быстрее.
Но уже во второй партии Каспаров, уверенный, что компьютер просчитывает дальновидные схемы, в какой-то момент остановил партию и поздравил машину с победой. Оказалось, что Гарри переоценил возможности машины: атакующий маневр, с которым он смирился, машина просто не видела, а значит, партия легко сводилась к ничьей. В этом момент чемпион мира заподозрил владельцев в махинациях, обвинив IBM в том, что компьютеру помогает живой человек, а связка машина-гроссмейстер превосходит даже лучшего шахматиста мира в несколько раз.
«Я думал, раз машина, которая так сильно провела всю партию, уверенно делает ход, значит, она видит, что вечный шах черные объявить не могут. И не стал проверять. А ничья там была! Вот у меня и возникло подозрение: больно уж некомпьютерная ошибка. Элементарный человеческий зевок», – сетовал Каспаров в интервью «Коммерсанту» после матча.
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.
Deep Blue больше никогда не играл в шахматы. А по его матчу с Каспаровым даже поставили пьесу
Матч Каспарова против Deep Blue поджег интерес к шахматам – за поединком следил весь мир.
Гроссмейстер, отойдя от болезненного поражения, предложил IBM реванш, а на кон ставил чемпионский титул, но компания ожидаемо отказалась – благодаря победе над чемпионом мира акции IBM устремились вверх. Новый успех уже не повлиял бы на котировки, зато поражение могло испортить ситуацию.
После матча в Нью-Йорке Deep Blue никогда не участвовал в официальных матчах – ни против людей, ни против других машин. Сейчас один из блоков компьютера хранится в Музее компьютерной истории в Калифорнии, второй – в Национальном музее Американской истории в Вашингтоне. Платы остались в исследовательском центре IBM.
Каспаров позже садился за стол против других компьютеров: в январе 2003-го разошелся миром с программой Deep Junior, а в ноябре участвовал в мачте с использованием 3D-технологии против программы Fritz (и снова ничья). Дальше Гарри не играл с машинами на публику, а через пару лет завершил карьеру.
После него шахматисты несколько лет сражались с программами, но с каждым разом все с меньшими шансами на победу. Последней точкой стало поражение чемпиона мира Владимира Крамника в конце 2006-го программе Deep Fritz (2:4).
Интерес к противостоянию людей и машин пропал, когда шансов против компьютера уже не осталось. Сейчас подготовку гроссмейстера не представить без компьютера, но игра на результат с ним бесполезна: рейтинговый рекорд действующего чемпиона мира Магнуса Карлсена составляет 2882 пункта, а сильнейшая шахматная программа набрала 3534. Для сравнения: разрыв между Карлсеном и 100-м номером шахматного рейтинга – всего 213.
В 2003 году вышел документальный фильм Game Over: Kasparov and the Machine. Первое поражение чемпиона мира в матче с компьютером привлекло внимание и поп-культуры: в 2013-м в Нью-Йорке поставили театральную пьесу «Машина» по мотивам поединка. В том же году Disney приобрела права на экранизацию этой пьесы.
Благодаря сериалу Netflix «Ход королевы» шахматы снова в топе обсуждений у массового зрителя.
Казалось бы, шахматные состязания человека с компьютером остались в прошлом. Даже чемпион мира Магнус Карлсен не может на равных соперничать с современными программами. А вот американец Эндрю Тан, который занимает место в седьмой сотне мирового рейтинга, легко справился с компьютерным монстром. Никакой постановки и фокусов – «железка» проиграла живому шахматисту в «пулю». Всего за 15 секунд. Постойте, а видео точно не ускорено?!
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.
«Пуля» — не дура
В общем, Тан решил сыграть с компьютером, поскольку с людьми ему стало не так уж и интересно. Он ведь и в классические шахматы сыграть совсем не прочь. И в классике в 17 лет он выполнил норматив гроссмейстера.
В битве на скорость мысли и кликов человек обыграл машину. Когда все мы смотрим, как лучшие китайские мастера играют в настольный теннис, не верится, что хотя бы на один удар можно среагировать. А у них розыгрыши по минуте! В партии со StockFish был натуральный пинг-понг. В результате у компьютера оставалось 13,5 секунды до истечения времени, но программа была повержена.
Тан поставил машине мат, когда на его часах оставалось 0,33 секунды! Так даже действующий чемпион мира не может. Кстати, Магнус Карлсен и Эндрю Тан пересекались на чемпионате мира по быстрым шахматам и блицу в Сочи, и тогда норвежец в «рапид» нанёс американцу сокрушительное поражение. Но в сверхбыструю «пулю» Тан проигрывает крайне редко.
«Это не шахматы? А что же тогда это такое?!»
Многие классические шахматисты считают «пулю» не шахматами, а развлечением. При этом лучшими игроками являются те, кто и в классику играет здорово. Например, американец Хикару Накамура и француз Алиреза Фируджа. Присутствие Тана, затерявшегося в рейтинге ФИДЕ, в топе самых быстрых шахматистов мира – исключение.
Турниры в «пулю» заканчиваются очень быстро, в отличие от классики.
«Те, кто сейчас скептически относится к сверхбыстрым шахматам, сами узнали об этой игре только после победы Бобби Фишера в чемпионском матче 1972 года. И они считают, что «пуля» — не шахматы, потому что они не такие глубокие и правильные, как классика. Но это всего лишь другой набор навыков.
Неразумно называть «пулю» ненастоящими шахматами. Если это не шахматы, что же это такое? Мы же играем по тем же самым правилам, только в крайне ограниченное время. Нельзя здорово играть в скоростные шахматы, но при этом быть совсем уж слабаком в классических. Именно за «пулей» — будущее шахмат. В эту разновидность проще вовлечь новых игроков», — подчеркнул Эндрю Тан.
Молодой шахматист даже после таких побед, как над компьютером, или турнирных триумфов не уверен, что будет продолжать развиваться в этом же направлении:
«Все хотят стать чемпионами мира, но это легче сказать, чем сделать. Пока моя цель – стать безоговорочно лучшим в мире в игре в «пулю», а дальше посмотрим».
Читайте также: