Часть II. Чему способны научить нас игры

Компьютерные игры — от Angry Birds и Tetris до Grand Theft Auto и EverQuest — один из круп- нейших коммерческих успехов электронной экономики. Компьютерные игры являют собой более значимую часть нашей культурной экономики, чем голливудские фильмы, пусть даже и не получая сопоставимую долю внимания со стороны журналистов, освещающих культурные события, или хотя бы экономистов. Игры эти иногда рассматриваются в качестве развлечения для детей или бесполезного времяпрепровождения, однако игнорировать их было бы ошибкой. Игры отражают в себе и сводят воедино современные тенденции в познавательных процессах, развлечениях, образовании и скоростной обработке информации. Развлечения и информация все в большей и большей степени связаны с компьютерными играми. Игры меняют нашу манеру общения друг с другом и то, каким образом мы проводим свое свободное время. То, чему они учат нас, проявится и в нашей трудовой деятельности, что, впрочем, уже и происходит.

Даже мало зарабатывающие люди могут позволить себе невероятно сложные компьютерные игры, требующие гораздо больших расчетных мощностей чем те, существование которых можно было предположить одно-два десятилетия тому назад. Помните то время, когда мы задавались вопросом, сможет ли компьютер когда-нибудь победить шахматного гроссмейстера? Сегодня хорошая компьютерная шахматная программа для персонального компьютера, которую можно приобрести за сорок долларов плюс почтовые расходы или даже бесплатно скачать в Интернете, намного превосходит возможности любого человека. Одними из лучших программ в данном сегменте являются Rybka, Fritz, Junior, Houdini, Stockfish и Komodo.

Шахматы — особенно удачный пример. Несмотря на то что это древняя игра, шахматные программы составляют процветающую категорию компьютерных игр, основанную на десятилетиях обширных технических исследований и развития и предлагающую программы для лиц любого возраста и любого уровня мастерства (и побеждающие их всех). Подобный успех сделал компьютерные шахматы богатым источником данных о процессах принятия решений человеком.

Уже тысячи лет мы учимся на играх. Они развивают нас физически. Их используют учителя для облегчения процесса преподавания алгебры, грамматики и химии. А теперь они используются, в виде программных приложений, чтобы помогать нам избавляться от лишнего веса. Такие игры, как Twister и Olympics учили нас легче уживаться друг с другом. Теперь же мы узнаем из них нечто совершенно новое о границах наших возможностей и о нашей логике. Это радикально новый шаг в будущее нашего рынка труда и глобальной экономики. Я полагаю, что то, каким образом мы играем в шахматы с компьютером сейчас, представляет собой модель, которая будет взята на вооружение работниками верхнего сегмента зарплат в ближайшие годы и десятилетия.

Чтобы лучше разобраться в вопросе умных машин и их влияния на наше будущее, можно обратиться к определению, которое дал Александр Кронрод: «Шахматы — это дрозофила искусственного интеллекта». Другими словами, шахматы позволяют понять более широкую картину, как в свое время плодовая мушка (дрозофила) помогла нам в расшифровке человеческого генома.

Еще в период после Второй мировой войны пионеры компьютерной науки Алан Тьюринг и Клод Шеннон предвидели, что однажды компьютеры смогут играть в шахматы, и описали это в своих новаторских работах. Гений Тьюринга позволил ему предсказать, каким образом компьютеры будут играть в шахматы, еще до того, как многие ученые вообще задумались о создании компьютеров. Позднее шахматы были выбраны в качестве проверочного средства при разработке компьютерного разума и получили значительную финансовую подпитку со стороны компьютерного гиганта, корпорации IBM, преследующей собственные рекламные цели. Детищу корпорации, компьютеру Deep Blue, удалось победить Гарри Каспарова — возможно, лучшего игрока в шахматы. В то время, в 1997 г., Каспаров был, вероятно, еще более сильным игроком, чем сейчас, а проиграл он компьютеру во многом из-за того, что потерял самообладание. Однако с тех пор многое изменилось. В 2005 г.— последний раз, когда проводилось серьезное публичное состязание между машиной и человеком, компьютер Hydra разгромил Майкла Адамса со счетом 5,5 : 0,5. Полбалла указывает на то, что Адамсу удалось вырвать ничью, и здесь ему еще повезло. В других партиях он ничего не смог противопоставить компьютеру, несмотря на то что занимал в то время седьмую строчку в мировом рейтинге гроссмейстеров.

Шахматные «движки», как называют эти программы, с тех пор получили широкое распространение. Небольшие компании-разработчики этих программ предлагают свою продукцию в Интернете за сумму меньше стоимости кроссовок.

В качестве примера взаимодействия между техническим развитием и человечеством шахматы хороши тем, что мы в состоянии весьма точно измерить результаты данного взаимодействия. Нам известно, кто выиграл, а кто проиграл. Здесь нельзя срезать трассу или выиграть за счет того, что ветер дует в спину. Мы в состоянии достаточно точно определить относительную силу игроков и программ. Потратив немного времени, мы в состоянии определить, был ли тот или иной ход правильным или нет. Данные характеристики облегчают понимание того, где применение машинного разума окажется удачным, а где — нет. Шахматная игра с компьютером позволяет точно выявить пробелы в подготовке даже необычайно талантливых, хорошо подготовленных и обладающих отличным логическим мышлением гроссмейстеров. В конечном счете это — дверь в стратегии, которые работники верхнего сегмента зарплат будут использовать в своем взаимодействии с умными машинами.

В технологическом развитии компьютерных игр произошло важное и значимое событие. Теперь мы можем наблюдать за шахматными состязаниями между компьютерами. Однако постойте! Что мы можем узнать, наблюдая за игрой двух машин? И как это вообще выглядит?

23 мая 2011 года. Программа Stockfish версии 2.11 против программы Spark версии 1.0. Эти две программы пытаются «перехитрить» одна другую — слишком трудно отказаться от определений, используемых в отношении человека. Мастерство программ превосходит мастерство любого из игроков-людей.

Моему слабому человеческому разуму казалось, что исход партии, изобилующей до невозможного сложными тактическими ходами, продуманными в ходе целых цепочек логических рассуждений, постоянно висит на волоске. К двадцать пятому ходу игра потеряла свою стройность, и с каждым новым ходом казалось, что наступил поворотный момент игры и развязка уже близка. К тридцатому ходу большая часть фигур покинули свои исходные позиции и их расстановка не напоминала игру, которую ведет опираю -щийся на логические размышления гроссмейстер.

Мне было несложно определить, кто именно выигрывает, но только благодаря тому, что другой компьютер, использующий более раннюю версию Stockfish, «наблюдал» за игрой в Интернете и подсказывал мне, что происходит, посредством цифровой оценки меняющейся расстановки фигур. Естественно, меня одолевали сомнения. Если более слабая версия Stockfish уверяет вас, что более мощная версия Stockfish выигрывает — против другой компьютерной программы, — стоит ли ей верить? Слишком уж это напоминает постоянные самозаверения человека в том, что он прав. Однако вдвоем программам Stockfish удалось убедить меня в том, что одна их них имеет значительное преимущество.

К пятидесятому ходу у Stockfish, играющей белыми, оказалось явное численное превосходство в фигурах, однако по-прежнему оставалось неясным, смогут ли белые пробиться сквозь оборонительные порядки противника и закончить игру победой. Следившие за игрой зрители стали задаваться в своих комментариях вопросом, не оказались ли черные в позиции цугцванга. Другие комментаторы начали использовать в отношении программы Stockfish местоимение «она» (в английском языке для шахматных программ обычно используется местоимение «он») и злословить на тему того, а достаточно ли Stockfish хороша для разворачивающегося финала. Сама программа хранила молчание.

Я был готов поставить хорошие деньги на победу Stockfish, однако я не был полностью в ней уверен. Обычно компьютеры не используются в тех областях, где особенности их оценочных функций делают их слабее человека. При этом оценочные функции не всегда позволяют верно судить о том, возможен ли прорыв в игре в более долгосрочной перспективе. Горизонты прогнозирования данных программ ограничены определенным количеством ходов. Иногда оценочная функция компьютера предсказывает победу, хотя нет никакой возможности избежать ничейного исхода. Это один из пока еще не исправленных недостатков шахматных «движков». Компьютер может рассмотреть множество дополнительных вариантов, но он не в состоянии понять, что некоторые построения противника просто-напросто не могут быть взломаны, независимо от числа и сочетания ходов, которые можно было бы для этого предпринять. К шестьдесят первому ходу я уже разуверился в том, что Stockfish сможет взломать оборону своего оппонента. Я был настроен весьма скептически, несмотря на заверения младшего Stockfish, наблюдавшего за игрой в Интернете, в том, что его старший брат обладает подавляющим преимуществом. У меня засосало под ложечкой — словно от страха. Две черные ладьи оппонента казались непробиваемой защитой...

Однако на шестьдесят втором ходу Spark убедился в неминуемом поражении и в соответствии со своими программными командами сдался. Но действительно ли позиция белых была выигрышной? Чтобы выяснить это, я воспроизвел сделанные в ходе игры ходы в установленной на моем ноутбуке программе Rybka и просчитал игру на несколько ходов вперед. Судя по всему, Spark оказался прав. Что означало, что Stockfish и его младший брат также были правы. И они предугадали исход игры задолго до того, как это сделал я. Тем временем на том же турнире спустя всего мгновение после поражения Spark другая программа, Junior, начала еще один развеселый матч — против программы Naum.

У шахматных гроссмейстеров в ходу фраза: «Так ходят компьютеры». Ею описываются неуклюжие, противоречащие здравому смыслу решения компьютеров и их кажущиеся безусловно неправильными ходы. Однако машины, принимающие эти неуклюжие решения, практически всегда побеждают гроссмейстеров. С тех пор как получили развитие компьютерные шахматы, мы, люди, тоже стали играть немного лучше — в основном за счет того, чему научились у компьютеров,— но все же недостаточно хорошо, чтобы быть способными вновь померяться силой с машинами. И, вновь возвращаясь к процессам принятия решений, можно говорить о том, что в данном конкретном случае мы сильно отстаем от лучших в мире «умов».

Соревнования между машинами уже отличаются такой искрометностью, такой глубиной и такой тактической изощренностью, что даже лучшие игроки среди людей могут с трудом уследить за игрой. Ходы, которые делаются машинами, регулярно демонстрируют, насколько логическое мышление человека слабо и ненадежно даже после десятилетий изучения им игры в шахматы.

Это заставляет задуматься: а не так ли обстоят наши дела и в остальном?

Представьте себе, каково это было бы — использовать машины, чтобы они подсказывали нам решения в нашей повседневной жизни. Например, Siri, программа для iPhone, велит Мэри бросить Джона. Другая программа велит вам продать свои акции или дом. Подобная сторона машинного разума — не для слабовольных.

В игре компьютеров друг против друга одна наступательная концепция тактики и стратегии зачастую наталкивается на другую, и игра приобретает неожиданные повороты. У человека от такой игры зачастую волосы встают дыбом, он не в состоянии уследить за ее ходом, или она просто наводит на него ужас. Представьте себе, что в самый разгар гонки вы вдруг оказались на месте пилота «Формулы-1». Стресс может убить вас раньше, чем вы потеряете контроль над болидом мощностью 980 лошадиных сил, мчащегося со скоростью 320 км/час. Это не слишком отличается от того, что происходит, когда шахматист-человек вдруг оказывается в эпицентре шахматного сражения между компьютерами,— ему часто будет казаться, что игроки неоправданно рискуют, не соблюдают сбалансированность позиций и теряют контроль над игрой. «Человек так не пошел бы» — типичный комментарий на рекомендации шахматной программы.

Люди, способные воспринимать рекомендации машинного разума оперативно, будут опережать остальных как в шахматах, так и в личной жизни или профессиональной деятельности. Во многих ситуациях ценной окажется такая особая черта характера, которая не всем нам дается легко,— способность бороться с проявлениями стрессовых ситуаций или же попросту игнорировать их. Например, во время переговоров умная машина заверяет вас: «Не заключай эту сделку» — чаще, чем вы привыкли слышать подобные ее советы. Пока вы ждете звонка от партнеров по переговорам с предложением новых, более выгодных условий, вы будете испытывать напряжение. Возможно, не всякий согласится идти на поводу у компьютера, даже если это и означало бы возможность получения лучшей работы и даже успех на свидании. Далеко не каждый захочет, чтобы во время свидания его iPhone загудел в кармане подсказкой: «Поцелуй ее» — за целый час до того, как можно было бы пойти на такой шаг согласно вашему пониманию ситуации. «Коснись ее плеча, дубина» — такая подсказка многими из нас будет проигнорирована. Воспользоваться преимуществами, которые дают подсказки компьютера, способны будут только самые стойкие из нас, те, кто способен справиться со стрессом и неловкостью, но не обязательно те, кто действует подобно роботу.

Когда оба участника шахматной игры пользуются помощью компьютеров, перед ними отрываются новые возможности. Иногда ответ машины предельно прост: программой выдается единственный ход, решающий исход партии. По мере расширения использования умных машин подобные простые победы станут лишь одним из многих подвидов взаимодействия между людьми. Поединки же гениальных машин друг с другом — независимо от того, задействован ли и здесь человек — способны поразить нас сложностью происходящего. Разве не это уже происходит на Уолл-стрит, где торговые операции производятся за долю секунды, вернее, за долю миллисекунды?

Компьютеры могут рисковать еще больше, если запрограммировать их на участие в активной игре тактического характера. Компьютер программируется на победу, а не ничью. Легко предположить, что разработчиками умных машин будут предлагаться программы, способные выявлять активные преимущества в типично жизненной ситуации. Никто не способен вознестись на вершину делового мира, заключая сделки, из которых он не может извлечь максимальной выгоды, и никто не может пользоваться успехом у женщин или жениться именно на той из них, которую желает, действуя в пассивном или нейтральном ключе. Люди знают, что в сложных ситуациях им следует рисковать, и они будут покупать тактические компьютерные программы, которые помогут добиться им в этом успеха. Оперативный анализ данных и компьютерный разум приведут к возникновению множества чреватых опасностью, чрезвычайно сложных межличностных ситуаций. Компьютеры будут использоваться нами для контроля над предпринимаемыми нами рискованными шагами и поиска решающих преимуществ — точно так же, как это происходит на шахматной доске.

Среднего более не дано. Некоторые взаимоотношения реального мира упростятся и потребуют определенного консерватизма и просто соблюдения правил поведения, другие же будут отличаться большей сложностью и крайностями. Инструкция к применению крайне проста: делай то, что говорит машина; избегай ошибок; держись за свою работу, отношения, вложения и все, что тебе хотелось бы сохранить; полагайся на мнение чудища с исключительной интеллектуальной силой.

Однако несложно вообразить, что, изменив наши взаимодействия друг с другом, умные машины сделают важные составляющие нашего мира более непредсказуемыми и в большей мере подверженными страстям. Вполне вероятно, что нам следует готовиться к наиболее интенсивным, наиболее приятным и наиболее опасным формам хаосов — финансовых, эмоциональных и прочих.

Наблюдать за игрой компьютеров друг с другом — огромное удовольствие, во всяком случае для такого любителя шахмат, как я. Однако это не та модель, которая, по моему мнению, пригодилась бы в ближайшие годы для работников верхнего сегмента зарплат. Жизнеспособная модель — это взаимодействие людей и машин и применение каждым из них способностей, которые ранее рассматривались в качестве второстепенных и использовались в недостаточной мере.

То, что люди, руководствующиеся лишь рациональностью, ведут себя спокойно и бесстрастно — подобно мистеру Споку из сериала «Звездный путь»,— уже давно стало клише. Однако на шахматных турнирах ситуация с вдумчивыми, рациональными игроками, которым разрешено пользоваться подсказками компьютеров, свидетельствует о противоположном. Риск, особенно когда речь идет о жаркой схватке и экстремальном напряжении своих возможностей, обычно заставляет соперников потеть и отдаваться эмоциям. Данный вид шахмат называется «адванс», и, глядя на игроков этого стиля, видишь проявления нового, эмоционального будущего игры в шахматы.

Покойный Герберт Саймон, лауреат Нобелевской премии по экономике, знаковая фигура в области разработки компьютерного моделирования и отец современной поведенческой экономики, крайне серьезно относился к возможностям игр. По словам одного из его коллег, Фернана Гобе, Саймон начинал их еженедельные заседания словами: «Какие новости о шахматах?»

Сегодня в новостях стиль «адванс». Это именно та модель, которая нужна вам, если вы собираетесь в ближайшем будущем принадлежать к числу работников с высокой заработной платой.