Конкуренция человека и машин тревожит людские умы едва ли не с момента изобретения первых механизмов. Терминология регулярно обновляется, но лейтмотив остается неизменным: люди проигрывают гонку машинам и остаются не у дел. Идея противостояния человека и машины стала особенно актуальной во времена промышленной революции, когда появились паровые машины и началась масштабная механизация промышленности и сельского хозяйства.

Проблема приобрела более зловещие очертания с приходом эры автоматизации и робототехники в 1960–1970-е годы, когда все более умные и точные машины стали посягать на рабочие места людей, представленных такой мощной социальной и политической силой, как профсоюзы. Последовавшая за этим информационная революция привела к устранению еще миллионов рабочих мест, в том числе в сфере обслуживания и сопутствующих отраслях.

Сегодня мы подошли к следующей главе в истории соперничества человека и машин, когда последние начинают «угрожать» образованному классу: каждый день мы слышим о том, что автоматы отнимают работу у юристов, банкиров, врачей и других белых воротничков. Не сомневайтесь, все до единой профессии ощутят на себе это давление, в противном случае это бы означало, что человечество остановилось в своем развитии. Представьте руку робота, которая либо сжимается на нашей шее, либо поднимает нас на новые высоты, которых мы бы никогда не могли достичь лишь собственными силами.

Сетовать на то, что технологии лишают нас рабочих мест, — все равно что жаловаться на антибиотики, которые оставляют без работы могильщиков. Процесс, в ходе которого люди перекладывают работу на свои изобретения, повышая тем самым качество жизни и улучшая ситуацию с правами человека, и есть история цивилизации. Разве не глупо сидеть в комнате с кондиционером и миниатюрным смартфоном в руках, дающим вам доступ к колоссальному массиву человеческих знаний, и причитать, что технологии портят вам жизнь? В мире все еще много мест, где люди вынуждены заниматься тяжелым физическим трудом и не имеют доступа к современной медицине и даже к чистой воде. Они буквально умирают от отсутствия технологий.

Сегодня давление ощущают на себе не только специалисты с высшим образованием. Сотрудники колл-центров в Индии теряют работу из-за внедрения сис­тем искусственного интеллекта. Рабочие на линиях по сборке электроники в Китае заменяются роботами со скоростью, которая шокировала бы даже Детройт. Нынешнее поколение работников в развивающихся странах — в основном люди, которые первыми в своих семьях перебрались в город и избежали участи заниматься тяжелым крестьянским трудом. Они что, должны вернуться на поля? Некоторые так и поступят, но подавляющее большинство не согласится. Это все равно что требовать от юристов и врачей «вернуться на заводы», которых больше не существует. Пути назад нет — только вперед.

Мы не можем остановить технический прогресс или выбрать отдельные отрасли, где он должен остановиться. С глобализацией экономики труд становится почти таким же текучим, как капитал. Люди, чьи рабочие места уже лежат на плахе автоматизации, боятся, что нынешний поток технологий сделает их бедными, но они также зависят от следующей волны как источника экономического роста — единственного фактора создания новых рабочих мест. Даже если было бы возможно каким-то образом (каким?) замедлить развитие и внедрение интеллектуальных машин, это лишь ненадолго облегчило бы боль немногих и сделало бы ситуацию гораздо хуже для всех в будущем.

К сожалению, у политиков и руководителей компаний существует давняя традиция пренебрегать долгосрочными целями и бóльшими выгодами ради краткосрочного удовле­творения узких групп поддержки. Обучение и переподготовка работников, чтобы те могли приспособиться к переменам, — гораздо более эффективная стратегия, чем попытка сохранить их под неким луддитским колпаком. Но это требует планирования и жертв — слова, которые больше ассоциируются с игрой в шахматы, чем с сегодняшними лидерами.

Дональд Трамп победил на президентских выборах в 2016 году благодаря обещаниям «вернуть рабочие места из Мексики и Китая в США», как будто американские рабочие могут и должны конкурировать за рабочие места на производствах со странами, где зарплаты в разы меньше американских. Повышение тарифов на продукцию иностранного производства значительно удорожит практически все потребительские товары, и многие люди вряд ли смогут вынести такой удар по своему карману. Если айфоны, сделанные в США, будут стоить в два раза больше, чем те же модели китайского производства, сколько их сможет продать Apple? Невозможно исключить негативные аспекты глобализации, при этом сохранив ее преимущества.

Нет смысла сосредоточиваться на отрицательном потенциале прорывных, меняющих мир технологий, таких как искусственный интеллект. При всей реальности этих проблем существует лишь единственный способ решить их — продолжать идти по пути инноваций и делать это еще более решительно и смело, ставя перед собой все новые проблемы и находя новые решения. Соединенным Штатам не нужно пытаться вернуть потерянные рабочие места из прошлого — им следует создавать новые рабочие места, нацеленные в будущее. Так всегда происходило раньше, и так можно сделать сейчас. В 1920 году 30% американцев занимались фермерством, сегодня же, почти сто лет спустя, их количество сократилось до 2% — и все «лишние» люди успешно нашли рабочие места за пределами сельского хозяйства.

После того как 4 октября 1957 года был запущен небольшой спутник, созданный Сергеем Королевым, космическая гонка превратилась в спринт, продолжавшийся несколько десятилетий. Президент Эйзенхауэр немедленно приказал ускорить работу над американскими космическими программами, что, вероятно, и стало причиной неудачного запуска первого спутника Vanguard в декабре 1957 года.

СМИ окрестили безуспешную попытку вывести спутник на орбиту Земли «Капутником». Катастрофу можно было видеть в прямом эфире по телевидению. Провал заставил администрацию усилить давление на руководителей проекта с тем, чтобы они поскорее добились достойных результатов.

Впоследствии выражение «момент спутника» вошло в американский лексикон — под ним стало пониматься любое достижение иностранных государств, напоминающее США о том, что у них есть сильные соперники. Например, нефтяное эмбарго ОПЕК в 1970-е годы явилось «моментом спутника», подтолкнувшим страну к активному развитию альтернативной энергетики. Потом были развитие японских производственных технологий в 1980-е годы, расширение Европейского союза в 1990-е и подъем стран Азии в последние десятилетия.

Еще одним тревожным звонком для Соединенных Штатов должно было бы стать то, что в 2010 году дети в Шанхае показали в стандартизированных тестах по математике, естествознанию и чтению гораздо более высокий уровень, чем их сверстники из других стран. И 13 октября 2016 года газета The Washington Post вышла под заголовком: «Китай опережает США в исследованиях в области ИИ». Не может ли этот факт быть связан с результатами тестирования 2010-го? Не является ли это очередным «моментом спутника»? Как мы видим, Америка вяло принимает брошенные ей вызовы такого рода (если не считать самый первый из них).

Естественно, со временем запуск первого советского спутника перестал казаться столь значимым событием, но тогда этот металлический шар диаметром чуть больше полуметра воплотил в себе все реальные и вымышленные страхи американского общества. От статей, публиковавшихся на первых полосах газет, веяло удивлением и ужасом, вызванными столь шокирующим сочетанием коммунистической идеологии и непревзойденной технологии. Момент спутника подтолкнул Америку к активным действиям, воззвав к ее первородным инстинктам: он пробудил у нее страх и гнев, бросил вызов нацио­нальному эго и гордости.

И страна ответила. В 1958 году, за три года до того, как президент Джон Кеннеди пообещал отправить человека на Луну, сенат принял Закон об образовании для нужд нацио­нальной обороны, целью которого было расширение возможностей получения образования в стратегически важных областях науки. Впоследствии поколение инженеров, техников и ученых, сформировавшееся благодаря этому закону, разработало и построило тот самый цифровой мир, в котором мы живем сегодня.

Разумеется, никто точно не знает, можно ли в случае необходимости вызвать дух нацио­нального возрождения, как джинна из волшебной лампы Аладдина. Глупо и опасно считать, что война и страх — единственная сила, способная вдохновить нацию на подъем, ведь чем меньше мы воюем и боимся, тем, очевидно, лучше нам живется. Однако осознание угроз своему существованию замечательно способствует сосредоточению мыслей, как заметил Сэмюэл Джонсон в своем известном высказывании о человеке, приговоренном к повешению. А любые общественные усилия, нацеленные на серь­езные преобразования, требуют от политиков, бизнес-­лидеров и подавляющего большинства граждан высочайшей концентрации мыслей и сил.

В 1970-х годах американские потребители начали охотно покупать превосходные японские автомобили. Китайских студентов с энтузиазмом приветствовали во всех американских университетах и компаниях. В современном глобализованном мире жесткая технологическая конкуренция уступила место идее, что на самом деле не важно, где создаются инновации, — мы все выигрываем от того, что кто-то где-то сделает нашу жизнь лучше. Безусловно, здесь есть зерно истины, но это не означает, что Соединенные Штаты должны отказаться от стремления к научному превосходству. Америка по-прежнему обладает уникальным потенциалом для инноваций в таких масштабах, чтобы стать двигателем всей мировой экономики. Если же она позволит себе довольствоваться вторыми ролями, мир обеднеет.

Отвечая на вопрос конгрессменов о причинах советских успехов в технической области, советник президента Эйзенхауэра по науке и технологиям Джеймс Киллиан, в то время также президент Массачусетского технологического института, указал на культурные особенности: «Можно утверждать, что Советам удалось привить в своем обществе уважение и энтузиазм в отношении науки и техники, и именно это обеспечивает их большим количеством образованных специа­листов в этих областях». В декабре 1957 года слова Киллиана были процитированы в публикации в «Бюллетене ученых-атомщиков», чьи редакторы придерживались еще более критичного мнения об американском менталитете, позволившем СССР вырваться вперед в космической гонке. «Мы предпочитаем удовлетворять наши потребности в спокойной, комфортной жизни, вместо того чтобы сосредоточиваться на более значимых целях и развивать наши возможности», — говорится в редакционном комментарии к статье.

Это был корректный способ сказать, что американцы стали ленивыми и недальновидными и подрастеряли свою легендарную готовность к риску, необходимую для того, чтобы оставаться на переднем крае научно-технического прогресса. Боюсь, что сегодня Соединенные Штаты снова впали в такое состояние. Кремниевая долина по-прежнему остается ведущим центром инноваций в мире, и Америка имеет лучшие условия для успеха, чем любая другая страна, но когда вы в последний раз слышали о том, чтобы правительство приняло меры, направленные на продвижение инноваций, а не на их ограничение?

Я твердо верю в свободное предпринимательство как в силу, способную двигать мир вперед. Советская пропагандистская машина, при всей своей, мощи не могла сравниться с американской инновационной машиной, когда та была запущена в действие. Проблемы возникают тогда, когда правительство начинает сдерживать инновации посредством чрезмерного регулирования и недальновидной политики.

Противостоять распространению машинного интеллекта — все равно что бороться с электричеством или ракетами. Если использовать машины с умом, они будут продолжать делать нас богаче и здоровее — и умнее. Давайте ненадолго отвлечемся и подумаем, какое первое человеческое изобретение непосредственно способствовало углублению наших знаний и понимания мира. В XIII веке технология шлифования стекла привела к созданию очков, а затем телескопа и микроскопа — инструментов, которые значительно усилили человеческое зрение и нашу способность контролировать окружающий мир благодаря улучшенной навигации и медицинским исследованиям. Еще одно, более раннее, изобретение — компас, давший нам доступ к информации, которую без его помощи трудно или невозможно получить. Но до компаса были счеты, известные с третьего тысячелетия до нашей эры. Они стали первым устройством, увеличившим, подобно компьютеру, возможности человеческого интеллекта. Алфавит, бумага и печатный станок не создают новых знаний, но выполняют важную задачу по их сохранению и распространению, как сегодня это делает интернет.

Мой собственный опыт сражения с компьютерами за шахматной доской — скорее исключение, подтверждающее правило. Мы не конкурируем с машинами, пусть даже они способны выполнять за нас множество работ. Мы соревнуемся с самими собой, ставя себе все новые задачи, расширяя свои возможности и улучшая жизнь. В свою очередь, новые задачи требуют еще более способных машин — и, соответственно, людей, чтобы создавать их, обучать и содержать в исправности до тех пор, пока не будут созданы автоматы, которые смогут сами делать все это для себя и таким образом обес­печивать продолжение цикла. Если мы считаем, что наши собственные технологии берут над нами верх, то это только потому, что мы не стремимся вперед и наши цели и мечты недостаточно амбициозны. Вместо того чтобы беспокоиться о том, что машины могут делать, нас должно гораздо больше волновать то, что им пока недоступно.

Еще раз говорю: я сочувствую людям, пострадавшим от новых прорывных технологий. Мало кто лучше меня знает, каково это, когда машина угрожает делу всей твоей жизни. Никто не мог сказать, что случится, если и когда шахматная машина сможет обыграть чемпиона мира. Будут ли и дальше проводиться профессио­нальные шахматные турниры? Продолжат ли спонсоры выделять деньги, а СМИ — освещать мои матчи за шахматную корону, если всем станет известно, что лучший шахматист в мире — машина? Будут ли люди вообще играть в шахматы?

К счастью, жизнь дала утвердительный ответ на все эти вопросы, но возможные сценарии конца света во многом объясняли, почему многие в шахматном сообществе критиковали меня за согласие участвовать в состязаниях человека с машиной. Но я убежден, что своим отказом лишь ненадолго отсрочил бы неизбежное, заставив программистов бросить вызов другим ведущим игрокам. Если бы машина победила Ананда и Карпова, которые на момент моего матча-реванша с Deep Blue в мае 1997 года были следующими после меня в мировом рейтинге шахматистов, все бы непременно захотели узнать: «А сможет ли она обыграть Каспарова?» Но этот вопрос мог интересовать людей, только пока я оставался чемпионом мира (до осени 2000 года) или пока продолжал шахматную карьеру (до весны 2005-го). Но я не уклонился от вызова и вошел в историю как первый чемпион мира, проигравший матч компьютеру. Думаю, это гораздо почетнее, чем запомниться как первый чемпион мира, испугавшийся играть с компьютером.

Более того, я охотно принял этот вызов. Я был воодушевлен возможностью попробовать свои силы, внести собственный вклад в науку и открыть новые пути популяризации шахмат — а также, честно говоря, тем вниманием и деньгами, которые этот поединок мог привлечь. Почему я должен отказываться от уникальной и исторической роли и вместо участника становиться простым зрителем?

Я не верил в апокалиптические сценарии того, что может случиться, если я проиграю машине. Я всегда был оптимистичен по поводу будущего шахмат в цифровую эпоху, и не только из-за распространенного аргумента, что «у нас есть быстрые и комфортные автомобили, но люди по-прежнему занимаются бегом». Действительно, автомобили не сделали бег устаревшим занятием и не оставили бегунов без работы. На Земле есть много существ, которые могут перемещаться быстрее Усейна Болта, способного развить максимальную скорость 44,72 км/ч, — начиная от койотов (65 км/ч) и кенгуру (больше 70 км/ч). Ну и что?

Шахматы отличаются от физических видов спорта тем, что шахматные машины могут прямо и косвенно влиять на игру человека. Их можно сравнить со стероидами и другими стимулирующими препаратами, которые в состоянии значительно повысить спортивные результаты или, наоборот, снизить их при неправильном применении. Шахматы — конкретная игра; любой ход или стратегия, использованные компьютером, могут быть в точности повторены человеком. Что если машины покажут нам, что некоторые из самых популярных шахматных дебютов в действительности плохи, и подскажут, чем их заменить? Не превратятся ли сами люди в автоматы, которые просто следуют тактикам и стратегиям, придуманным машинами? Не станет ли сильнейшим игроком тот, у кого дома самый мощный компьютер? И не охватит ли шахматные турниры эпидемия компьютерного мошенничества? Все это реалистичные и серьезные вопросы, которые по-прежнему остаются актуальными, но мрачные прогнозы, что компьютеры сделают шахматы раз и навсегда решенной задачей или сделают игру человека против человека устаревшей, так и не сбылись.

Как это происходит почти с любой новой технологией, рост возможностей и доступности шахматных машин принес с собой не только потенциальные риски, но и множество преимуществ. Я признаю, что сам осознал это относительно поздно. Первые несколько поколений шахматных программ для ПК, которые в просторечие назывались шахматными движками, были слишком слабы для того, чтобы принести значимую пользу профессио­нальным игрокам. Популярные шахматные программы предназначались скорее для любителей, и в них больше внимания уделялось красивой 3D-графике и анимированным фигурам, чем игре как таковой. Даже в начале 1990-х годов, когда эти «движки» стали превращаться в более сильных и опасных противников, их игра по-прежнему оставалась нечеловеческой и временами откровенно нелепой, не очень полезной для серьезной тренировки.

Мой первоначальный интерес к компьютерам был связан с разработкой инструментального программного обеспечения, которое я или другие серьезные игроки могли бы использовать для подготовки. База данных с тысячами партий, с возможностью поиска за несколько секунд и легкого обновления избавила бы нас от необходимости перерывать горы справочной литературы и делать собственные записи. В 1985 году я начал обсуждать вопрос создания такого приложения с немецким автором научно-технических книг Фредериком Фриделем, увлеченным энтузиастом компьютерных шахмат. Вместе со своим другом программистом Маттиасом Вюлленвебером они основали в Гамбурге фирму ChessBase и в январе 1987-го выпустили на рынок первую программу под тем же названием. Так эта древняя игра вступила в информационную эру, по крайней мере если у вас был компьютер Atari ST. Появление возможности собирать, сис­тематизировать, анализировать, сравнивать и просматривать партии за несколько кликов стало в 1987 году таким же революционным событием, каким в свое время было изобретение печатного станка.

Что касается шахматных движков, то к началу 1990-х годов я уже проиграл несколько блицпартий лучшим программам ПК, и не приходилось сомневаться, что они будут становиться только сильнее. До того как персо­нальные компьютеры получили широкое распространение, возможности машин зачастую значительно переоценивались или недооценивались. Некоторые ранние теории, с моей точки зрения, оптимистичные, утверждали, что резко растущий характер ветвления дерева вариантов в какой-то момент положит конец дальнейшему усилению машинного шахматного анализа. Однако на практике совершенствование программ и появление все более мощных процессоров позволяло машинам неуклонно повышать свое шахматное мастерство.

Я начал понимать, что распространение сильных программ может значительно демократизировать шахматы во всем мире. Успехами в этой игре я обязан природному таланту и настойчивости моей мамы, а также, не в меньшей степени, месту рождения. В Советском Союзе я мог с легкостью найти шахматную литературу, тренеров и сильных соперников. Нигде больше в мире не было таких благоприятных условий, пожалуй, за исключением бывшей Югославии. Другие страны, особенно не имевшие многолетних шахматных традиций, заметно отставали.

Появление шахматных программ, способных играть не хуже гроссмейстеров на доступных и недорогих персо­нальных компьютерах, позволило устранить это неравенство. Хотя программы не могут сравниться с опытным тренером, это лучше, чем ничего. А в сочетании с возможностями интернета, позволяющего соединить игроков всей планеты, это открыло совершенно новые перспективы. Чтобы вырастить настоящий шахматный талант, его нужно обнаружить в как можно более раннем возрасте, а сильные шахматные программы вкупе со Всемирной сетью значительно упростили выявление таких дарований в любой точке земного шара. Неслучайно сегодня список сильнейших шахматистов мира включает много представителей тех стран, где практически нет устоявшейся шахматной школы. В значительной степени это заслуга информационной эры, устранившей множество традиционных барьеров. В Китае и Индии шахматы являются довольно популярной игрой, чему способствуют государственная поддержка и местные звезды, но именно возможность тренироваться с машинами гроссмейстерского уровня помогла шахматистам этих стран в последние годы ворваться в мировую шахматную элиту. Раньше этим странам нужно было приглашать советских тренеров, проводить у себя дорогостоящие международные турниры или отправлять своих игроков за границу, чтобы они могли сразиться с сильными соперниками. Теперь все стало гораздо проще. В настоящее время шесть китайских шахматистов входят в список 50 сильнейших игроков мира. Русских там по-прежнему больше всех (11 игроков), но их средний возраст — 32 года, тогда как китайских — всего 25 лет.

Действующий чемпион мира Магнус Карлсен из Норвегии родился в 1990-м. Он не жил в те времена, когда шахматные программы были слабее людей. Но он сумел стать игроком с очень ярким «человеческим стилем», чья интуитивная позиционная игра практически не несет в себе следов влияния машин. К сожалению, как мы узнаем чуть дальше, этого нельзя сказать о многих его современниках.

Прежде чем перейти к моему собственному опыту игры с шахматными машинами, давайте совершим краткий экскурс в историю этого давнего соперничества. Могу сказать, что его спортивный аспект гораздо менее интересен, чем то, что мы можем благодаря ему узнать об искусственном интеллекте, человеческом мышлении и особенно конкуренции машин и людей как таковой.

Существенно не то, каким образом компьютерам удалось превзойти человека в шахматной игре. И не столь уж много поединков между человеком и машиной способны увлечь неспециалистов. Самые интересные партии — те, в которых так или иначе видны успехи в развитии способностей машины к игре, поскольку они свидетельствуют о прогрессе науки. Результаты шахматного сражения неизбежно оказываются в центре внимания, но важнее видеть то, что скрыто за выигрышем и проигрышем. Если мы хотим с помощью шахмат лучше понять сильные и слабые стороны человеческого разума и искусственного интеллекта, отдельные ходы значат больше, чем исход партии.

Благодаря международной рейтинговой сис­теме, ранжирующей шахматистов по уровню мастерства, простой график может показать нам, как машины неуклонно наращивали свою шахматную силу, начиная с первых ЭВМ и специализированных шахматных машин и заканчивая лучшими современными программами. В 1960-е годы они играли как новички, в 1970-е — как сильные шахматисты, поднялись до гроссмейстерского уровня в 1980-е годы и до уровня чемпиона мира — в конце 1990-х. Не было никаких гигантских скачков — просто медленная и устойчивая эволюция по мере того, как мировое сообщество программистов училось и соревновалось друг с другом, а оборудование неуклонно совершенствовалось в соответствии с законом Мура.

Аналогичное направление развития — с начального уровня до экспертного — наблюдается и во многих других областях применения искусственного интеллекта. Сис­темы ИИ сначала превратились из смехотворно слабых в интересные, но бесполезные устройства, затем стали несовершенными, но полезными и наконец превзошли человека.

Мы видим эту эволюцию в сис­темах распознавания и синтеза речи, беспилотных автомобилях, виртуальных помощниках наподобие Siri от Apple. Всегда наступает переломный момент, после которого сис­темы ИИ трансформируются из развлечения в полезнейшие инструменты. Дальнейшее их совершенствование приводит к тому, что эти инструменты преобразовываются в нечто большее, чем даже замышляли их создатели. Зачастую это происходит вследствие объединения технологий, как, например, в случае интернета, который в действительности представляет собой результат совместной работы полудюжины различных технологий.

Просто поразительно, как быстро мы меняем скептическое отношение к новой технологии на восприятие ее как чего-то само собой разумеющегося. Несмотря на то что стремительные темпы технического прогресса являются нормой на протяжении всей нашей жизни, мы по-прежнему встречаем любое новшество с настороженностью и страхом — только лишь для того, чтобы через пару лет «не мыслить себе жизни» без него. Разве не мудрее было бы сохранять хладнокровие, чтобы как можно лучше подготовиться к проникновению в нашу жизнь очередной новой технологии?

За девять дней до моего рождения, за 22 года до моего сеанса одновременной игры с 32 компьютерами в Гамбурге и за 34 года до моего рокового матча-реванша с Deep Blue в Москве состоялся первый официальный матч между шахматной машиной и гроссмейстером. Сегодня мало кто помнит об этом поединке, однако он стал важной вехой в развитии компьютерных шахмат.

Советский гроссмейстер Давид Бронштейн, скончавшийся в 2006 году, был близок мне по духу во многих отношениях. Он всегда отличался пытливым умом и готовностью к экспериментам на шахматной доске и за ее пределами, а его неустойчивый характер нередко приводил к столкновениям с советской властью. Бронштейн разработал ряд новаторских подходов к популяризации шахмат и даже несколько новых вариаций самой игры. Его сразу же заинтересовали искусственный интеллект и компьютерные шахматы, и он охотно играл с каждым новым поколением программ. Бронштейн тоже видел в шахматных машинах потенциал для углубления нашего понимания природы человеческого мышления и написал на эту тему множество статей.

В 1963-м, спустя 12 лет после сыгранного вничью матча за мировую корону с могущественным Ботвинником, Бронштейн по-прежнему оставался одним из сильнейших шахматистов мира. И 4 апреля 1963 года в Московском институте математики он сыграл полную партию с шахматной программой, созданной советскими учеными и работавшей на советской ЭВМ М-20. Я бы очень хотел спросить у Бронштейна, что он чувствовал, когда делались первые ходы. Он не знал, на каком уровне играет машина, и не имел возможности подготовиться к встрече с уникальным соперником, поэтому для него это было прыжком в неизвестность.

Однако быстро выяснилось, что главный сюрприз, если перефразировать знаменитое изречение Сэмюэла Джонсона, состоял не в том, что машина хорошо играла в шахматы, а в том, что она вообще в них играла. Бронштейн просто забавлялся с откровенно слабым соперником. Он пожертвовал ей часть материала, а взамен расставил фигуры на атакующие позиции и обрушился на ее короля. Затратив на партию всего 23 хода, он напрочь разгромил машину.

Победа Бронштейна над М-20 не удивляет. В поединках более-менее сильных игроков с машинами первого поколения компьютеры слишком жадничали, за что нещадно наказывались. Ранние программы уделяли чрезмерное внимание количественной оценке материала, то есть числу фигур у каждого игрока. Это самый простой оценочный фактор — присвоить значение каждой фигуре на доске и определить их совокупную ценность, а кто справляется с расчетами лучше компьютеров? Базовое значение фигур было определено еще два века назад: за единицу стоимости принимается пешка, следовательно, слоны и кони стоят по три пешки, ладья — пять пешек, ферзь — десять.

С королем дело обстоит сложнее, поскольку эта фигура слаба с точки зрения мобильности и дальнобойности, но ее необходимо защищать любой ценой. Король не может находиться под шахом, и если он не может уйти от шаха, партия окончена: это мат. Одно из решений — задать королю значение миллион, чтобы программа знала, что этой фигурой нельзя рисковать. Мат — однозначное и конечное событие, еще одна вещь, которую хорошо понимают компьютеры. И если есть способ поставить мат в четыре хода, компьютер с глубиной просмотра в четыре хода обязательно его найдет, независимо от того, насколько сложной может выглядеть позиция для человеческого глаза.

Начинающие игроки, особенно дети, также сосредоточиваются в основном на материале. Они заботятся только о том, чтобы «съесть» побольше фигур противника, и не обращают внимания на другие аспекты позиции, такие как активность фигур и относительная безопасность короля. В конце концов они узнают на личном опыте, что, хотя материал — существенный фактор, не важно, сколько вражеских фигур вы взяли, если мат неминуем.

Даже стои­мость фигур может меняться в зависимости от ситуации на доске. Например, конь в благоприятной позиции может стоить столько же, сколько ладья с ограниченной областью действия, или даже больше. В миттельшпиле — динамичной, тактической стадии игры — слон, скорее всего, будет ценнее трех пешек, хотя в эндшпиле все может измениться. Программу можно научить присваивать фигурам разные значения в процессе игры, но добавление знаний в алго­ритм замедляет поиск.

Первые шахматные машины не могли учиться на опыте, как это делают люди. Дети учатся каждый раз, когда получают мат: несмотря на проигрыш, они накапливают в памяти полезные навыки и знания. Между тем компьютеры снова и снова повторяли одну и ту же ошибку, и их одушевленные соперники быстро это улавливали и начинали использовать. Еще в 1980-е годы можно было, запомнив ходы и хронометраж, повторить всю предыдущую партию с компьютером и обыграть его точно так же, как в прошлый раз.

Хронометраж имеет значение, поскольку в каждую дополнительную микросекунду поиска компьютер может избрать другой ход. Человек, тратящий на ход одну минуту, вряд ли сыграет иначе, если дать ему на обдумывание не 60 секунд, а 61. А вот у компьютера каждая лишняя микросекунда уходит на углубление поиска, и в итоге машина делает более качественные ходы.

Кажущееся сходство между ранними шахматными программами и начинающими игроками — ловушка, частично обусловленная присущим людям желанием наделить компьютеры человеческим мышлением. Согласно парадоксу Моравека, компьютеры очень хорошо справляются с тем, что у людей вызывает больше всего проблем, — с шахматными расчетами. Но в то же время машины слабы в распознавании образов и оценке по аналогии, что, напротив, особенно хорошо удается нам. За исключением мата, почти каждый фактор, учитываемый при оценке позиции, зависит от множества других условий. Это обстоятельство наряду с низкой скоростью ранних компьютеров убедило экспертов в невозможности создания сильной программы типа А, основанной на грубой силе.

Они ошибались, хотя, чтобы понять это, потребовалось некоторое время. Многие первые программы представляли собой попытки использовать стратегию типа B для того, чтобы грамотно сократить дерево поиска так же, как это делают люди. Другие исследовательские группы решили взяться за более конкретную задачу — увеличение скорости поиска и, следовательно, его глубины, что всегда позволяет повысить шахматную силу машины предсказуемым образом.

Первая программа, способная компетентно играть в шахматы, была разработана в Массачусетском технологическом институте в конце 1950-х годов, на несколько лет раньше советской программы, побежденной Бронштейном. Программа Котока–Маккарти работала на машине IBM-7090 и использовала ряд методов, которые стали основой для всех последующих сильных алгоритмов, включая отсекающий алгоритм «альфа-бета» для ускорения поиска.

Ведущая советская команда разработчиков выбрала подход А, что довольно интересно, поскольку, в отличие от американцев, она была окружена сильными шахматистами. Алан Коток и Джон Маккарти оба играли довольно слабо и имели весьма романтические представления о шахматах. Для меня же выбор советскими программистами метода типа А, напротив, отражал глубокое понимание того, как построена сильная игра. Шахматы — очень точная игра, когда в нее играют на высоком уровне. Преимущества в одну пешку, как правило, бывает более чем достаточно для победы в партии между сильными игроками. Слабые игроки смотрят на игру сквозь призму собственных ограничений. Для новичков и профанов игра, с ее неожиданностями и обоюдными ошибками, похожа на американские горки, где маятник фортуны качается то в одну, то в другую сторону.

Если вы разрабатываете шахматную машину с таким романтическим видением игры, научная точность для вас менее важна, чем моменты озарения. Вы считаете, будто случайные промахи не так уж страшны, поскольку противник ответит вам тем же, — предположение, которое может обернуться самореализующимся пророчеством. Подход типа B предполагает, что вся сис­тема непредсказуема, поэтому нужно как можно раньше выбрать ходы, на которых следует сосредоточиться. Вместо того чтобы найти 20 или даже десять лучших ходов и исследовать их, программа Котока–Маккарти начинала всего с четырех. То есть она смотрела вперед на один полуход и выбирала четыре лучших варианта, затем находила по три лучших ответа на каждый из этих вариантов; далее искала на них по два лучших ответа и т.д., постепенно углубляя и сужая поиск.

Внешне это похоже на то, каким образом сильный человеческий игрок проводит шахматный анализ, но здесь игнорируется тот факт, что мастер осуществляет данный процесс настолько эффективно лишь потому, что способен мгновенно оценить тысячи образов и благодаря колоссальной вычислительной мощности человеческого мозга с замечательной точностью выбрать три-четыре наиболее перспективных хода-кандидата. Ожидать, что машина сможет выбрать эти несколько наиболее пригодных ходов, опираясь только на расчеты, без вышеупомянутой способности к вычленению и сравнению образов, — это даже не игра в шахматы вслепую, это больше похоже на дартс с завязанными глазами.

Использовать шахматы как средство изучения ИИ удобно, в частности, потому, что шахматная доска служит отличным инструментом для измерения прогресса и проверки конкурирующих теорий. Русские начали позже американцев, но их программа типа А — названная ИТЭФ в честь Института теоретической и экспериментальной физики, где ее разработали, — оказалась точнее программы Котока–Маккарти. В матче по телеграфу, состоявшемся в 1966–1967 годах, ИТЭФ одержала победу над американской машиной со счетом 3:1.

Примерно в это же время американский программист Ричард Гринблатт, более глубоко понимавший шахматы, взял наработки Котока–Маккарти и значительно увеличил ширину поиска. Его программа Mac Hack VI использовала процедуру поиска в ширину 15, 15, 9, 9 вместо процедуры 4, 3, 2, 2 Котока–Маккарти. Это позволило значительно снизить уровень «помех» и сделать программу гораздо более точной и сильной. Mac Hack VI также включала базу данных из нескольких тысяч дебютных ходов и стала первой компьютерной программой, сыгравшей в человеческом шахматном турнире и получившей шахматный рейтинг. Но, несмотря на все усовершенствования и достижения, дни программ типа Б были сочтены. Им на смену пришла грубая вычислительная сила.

Я познакомился с компьютерами в 1983 году, хотя и не за шахматной доской. Британская компьютерная компания Acorn — «британская Apple» — спонсировала мой матч с Виктором Корчным в Лондоне, и в помещениях, где проходило состязание, разумеется, была выставлена ее продукция. Компании, программисты-любители и другие ранние поклонники цифровой техники по всей Европе были готовы платить большие деньги за первые поколения персо­нальных компьютеров, и Acorn процветала. Я выиграл матч, вплотную приблизившись к моему первому матчу на первенство мира с Анатолием Карповым, состоявшемуся в следующем году, и Acorn подарила мне персо­нальный компьютер. Я летел домой в Баку на самолете «Аэрофлота», сидя рядом с советским послом, а мой хрупкий трофей, укутанный в одеяло, занимал отдельное VIP-кресло.

Для меня, уроженца СССР, обладать собственным компьютером означало нечто из области научной фантастики. Во-первых, я посвятил всю свою жизнь восхождению на шахматный Олимп, и у меня было очень мало времени на хобби. Во-вторых, за пределами научно-исследовательских институтов СССР оставался компьютерной пустыней. В 1983 году был выпущен советский клон компьютера Apple II 1977 года — AGAT, который начал постепенно появляться в учебных учреждениях по всей стране, но он был недоступен для большинства граждан, поскольку его стои­мость составляла примерно 20 среднемесячных окладов. И, как и большинство советских пиратских клонов, это была не очень хорошая копия, к тому же устаревшая на шесть лет. В 1984 году американский журнал BYTE написал, что «AGAT был бы неконкурентоспособен на сегодняшнем международном рынке, даже если бы его продавали по дешевке».

Это был не просто пропагандистский укол времен холодной войны. К тому времени революция ПК в Америке шла уже полным ходом. Компьютеры все еще стоили не­оправданно дорого, но были вполне доступными для среднего класса. В августе 1982 года на рынке появился чрезвычайно популярный Commodore 64, в начале 1983-го — РС ХТ со стандартными параметрами, произведенный IBM. К концу 1984 года больше 8% американских семей имели дома компьютер. Для сравнения: количество персо­нальных компьютеров в Баку, столичном городе с населением свыше миллиона человек, было равно нулю — или единице, когда я сошел с трапа самолета с моим драгоценным подарком от Acorn в руках.

К сожалению, я не могу сказать, что мое первое знакомство с компьютером перевернуло всю мою жизнь. Как я уже говорил, у меня практически не было времени. Подозреваю, что мои родственники и друзья использовали эту 8-битную модель, разработанную Acorn для BBC, в основном для видео­игр. То конкретное событие, которое навсегда изменило мое отношение к компьютерам и во многом повлияло на мою дальнейшую жизнь, не касалось шахмат. Оно было связано с маленьким прыгающим зеленым лягушонком.

Однажды в начале 1985 года я получил посылку от человека по имени Фредерик Фридель, заядлого любителя шахмат и компьютеров из Гамбурга. Он прислал мне замечательное письмо и дискету с несколькими компьютерными играми, в том числе Hopper — игрой с прыгающими лягушками. Я увлекся Hopper и, надо признаться, в течение следующих нескольких недель проводил за ней почти все свободное время, устанавливая все новые рекорды.

Спустя несколько месяцев я полетел в Гамбург на несколько шахматных мероприятий, включая вышеупомянутый сеанс одновременной игры с 32 компьютерами, и по приглашению Фредерика Фриделя посетил его загородный дом. Он познакомил меня со своей женой и двумя сыновьями — десятилетним Мартином и трехлетним Томми. В гостях у этой дружелюбной семьи я чувствовал себя как дома и упомянул о своих успехах в компьютерных играх.

— Вы знаете, я лучший игрок в Hopper во всем Баку, — сказал я, опуская тот факт, что у меня попросту не было конкурентов. Я сообщил, что набрал 16 000 очков, и почувствовал легкое разочарование, не увидев никаких признаков удивления в ответ.

— Неплохо, — сказал Фредерик, — но у нас в семье есть игроки посильнее.

— Что? Вы можете набрать больше очков?! — изумленно воскликнул я.

— Нет, не я.

— Значит, это Мартин — гений видеоигр?

— Нет, и не Мартин.

И тут по улыбке Фредерика я понял, что домашним чемпионом в Hopper был трехлетний Томми.

— Вы хотите сказать, что это Томми? — недоверчиво спросил я.

Мои опасения подтвердились, когда мальчик ловко забрался на стул перед компьютером и стал ждать, когда загрузится игра. Как гостю, мне позволили играть первым, и я установил свой личный рекорд — 19 000 очков.

Но триумф мой длился недолго. Маленькие пальчики Томми так стремительно забегали по клавиатуре, что я не мог за ними уследить, и вскоре малыш набрал 20 000 очков, потом 30 000. Я признал свое поражение, чтобы не просидеть за игрой весь ужин.

Конечно, проигрыш в Hopper трехлетнему ребенку отозвался на моем самолюбии не так болезненно, как любой проигрыш Карпову, но дал мне пищу для размышлений. Как моя страна собирается конкурировать с поколением маленьких компьютерных гениев, воспитанных на Западе? Что будет дальше, если сегодня немецкий малыш ловко обыгрывает в компьютерную игру взрослого советского человека, такого как я, надо сказать, далеко не глупого и к тому же имеющего дома компьютер?

Поэтому, когда в 1986 году я подписал спонсорский контракт с компьютерной компанией Atari, я взял в качестве оплаты 50 новейших компьютеров и привез их в Москву, чтобы создать первый в Советском Союзе молодежный компьютерный клуб. Я продолжал снабжать его аппаратным и программным обеспечением, которое покупал во время своих зарубежных поездок, и этот клуб превратился в место, где собирались многие талантливые ученые и любители компьютеров. Они сообщали мне, какое оборудование требуется для их проектов, и я возвращался домой, как Дед Мороз, с мешком подарков. В аэропорту меня обычно встречали любители шахмат, а вместе с ними — и специалисты по компьютерам, сгоравшие от нетерпения узнать, нашел ли я нужные им вещи. Иногда из толпы раздавались возгласы, которые сегодня заставили бы насторожиться службы безопасности любого аэропорта: «Гарри! Ты привез мне винчестер?!» (винчестерами на профессио­нальном жаргоне назывались жесткие диски для компьютеров).

Мы с Фредериком обсуждали возможность применения компьютеров в профессио­нальных шахматах. Компании активно адаптировали персо­нальные компьютеры для работы с текстовыми редакторами, электронными таблицами и базами данных, так почему бы не изобрести нечто подобное Hopper для шахмат? Это стало бы мощным оружием, дающим весомое преимущество, и я не мог позволить себе стать последним, кто получит к нему доступ.

Как уже говорилось выше, наши разговоры привели к созданию первой версии программы ChessBase — название, которое вскоре стало синонимом профессио­нальных шахматных программ. В январе 1987 года я опробовал раннюю версию ChessBase при подготовке к сеансу одновременной игры против команды сильных соперников — восьми профессио­нальных игроков западногерманской бундеслиги. В 1985 году я едва им не проиграл. Тогда меня переполняла усталость и чрезмерная самоуверенность, к тому же я ничего не знал о большинстве своих соперников и не успел как следует подготовиться к матчу.

Готовясь с помощью ChessBase к матчу-реваншу, я осознал, как сильно компьютеры могут изменить профессио­нальные шахматы и нашу жизнь в целом. Благодаря Atari ST и дискете с программой ChessBase за номером 00001, которую мне дали Фредерик и Маттиас, я смог за несколько часов найти и просмотреть прежние партии моих соперников — процесс, который без компьютера занял бы несколько недель. Потратив на подготовку всего два дня, я чувствовал себя в ходе матча вполне уверенно и выиграл с разгромным счетом 7:1. Именно тогда я понял, что отныне на протяжении всей своей карьеры буду проводить много времени за компьютером. Но я и представить себе не мог, сколько часов проведу в сражениях с ним!

Как быстро и безоговорочно компьютеры стали главным инструментом для тренировки шахматистов, наглядно демонстрирует случай, произошедший несколько лет спустя. Ко мне в гостиницу пришли за интервью журналисты, и фотограф захотел снять меня за шахматной доской. Но как раз шахматной доски у меня не было! Я готовился к матчу с помощью своего ноутбука Compaq. Конечно, его с трудом можно было назвать «переносным», поскольку он весил больше пяти с половиной килограммов. Но все равно возить его с собой было гораздо проще и удобнее, чем стопки шахматных книг и блокнотов с записями. Преимущества стали еще очевиднее с появлением интернета: теперь я мог изучить последние партии, как только те были сыграны, вместо того чтобы несколько недель или месяцев ждать их публикации в шахматных журналах.

Вскоре почти все гроссмейстеры стали ездить на турниры с ноутбуками, хотя в этом отношении между поколениями существовал серьезный разрыв. Многие пожилые шахматисты, привыкшие к традиционному обучению и методам подготовки, находили этот способ слишком сложным и чуждым. Кроме того, ноутбуки все еще были довольно дорогим удовольствием, а мало кто из советских шахматистов имел, подобно мне, спонсорские контракты и получал вознаграждение из призового фонда чемпионатов мира.

Перемены, происходившие в профессио­нальных шахматах с пришествием компьютеров и баз данных, хорошо иллюстрируют процесс приспособления любой сферы деятельности и общества в целом ко всякой новой технологии. Это устоявшийся феномен, который, на мой взгляд, недостаточно хорошо изучен на мотивационном уровне. Когда вы молоды и ваши привычки еще не укоренились, ваша готовность попробовать что-то новое, безусловно, выше. Но возраст не единственное, что мешает открытости. Еще один фактор — успешность. Если вы добились успеха и статус-кво вполне вас устраивает, очень трудно добровольно изменить свои обычные подходы.

В лекциях для бизнес-аудитории я называю это «силой тяжести прошлых успехов» и часто привожу болезненный пример из своей карьеры: потерю титула чемпиона мира из-за проигрыша матча Владимиру Крамнику (Лондон, 2000). В то время я был на пике успеха: я одержал беспрецедентную серию побед в турнирах высшего уровня и мой шахматный рейтинг достиг рекордной отметки. Я находился в прекрасной форме и хорошо подготовился к нашему октябрьскому матчу на большинство из 16 партий. Я понимал, что Крамник — мой самый опасный противник: он был на 12 лет моложе меня и в последние годы показывал в партиях со мной очень хорошие результаты. Но он участвовал в матче за корону впервые, а я — в седьмой раз. У меня были большой опыт, лучшие результаты и масса энергии. Как я мог проиграть?

Оказывается, мог — не учитывая сильных сторон соперника и отказываясь изменить свою манеру игры. Крамник подготовился к матчу очень тщательно, особенно за черных, и ему удалось втянуть меня в утомительное затяжное маневрирование, которое я так не любил. Это была полностью его заслуга, и мне следовало найти правильную стратегию на оставшуюся часть матча. Но вместо того, чтобы исключить развитие неблагоприятного для меня сценария и создавать позиции, позволяющие играть в полную силу, я продолжал бросаться в бой, как бык на красную тряпку. В итоге я проиграл матч, не одержав ни одной победы и потерпев два поражения при 13 ничьих.

Мне было 37 лет, то есть не так уж и много. И я никогда не боялся принимать новые вызовы, чтобы оставаться на переднем крае, в том числе и в области технологий. Я проявил слабость, отказавшись признать, что Крамник подготовился лучше меня, — ведь подготовка всегда была моей сильной стороной. К этому моменту я уже практически «забронзовел» — каждое достижение накладывалось на предыдущее подобно очередному слою бронзы, делая меня все более негибким, неспособным быстро измениться и, что еще важнее, не видящим необходимости меняться.

Этот так называемый тяжелый груз прошлых успехов — проб­лема не только отдельных людей и их эго. Попытка противостоять прорывным технологиям и переменам — стандартная бизнес-практика, которую используют лидеры рынка, чтобы защитить свое положение. Тому есть бесчисленное множество примеров в реальном мире, но я напомню вам абсурдную историю из фантастического фильма «Человек в белом костюме» (1951) с Алеком Гиннессом в главной роли. Главный герой, увлеченный химик, изобретает чудо-ткань из полимерного волокна, которая никогда не пачкается, не мнется и не изнашивается. Однако вместо ожидаемых славы, богатства и Нобелевской премии это приносит ученому одни лишь неприятности. Он становится объектом преследования со стороны много­численных заинтересованных групп, быстро осознавших, чем чревато его изобретение: спрос на новые ткани упадет, поэтому текстильная промышленность будет уничтожена вместе с сотнями тысяч рабочих мест; исчезнет нужда в работниках прачечных и химчисток, и они также включаются в охоту.

Преувеличение? Конечно. Но, предположим, если бы изобрели вечную, неперегорающую электрическую лампочку, согласились бы изготовители ламп запустить ее в производство? Между тем сопротивление изменениям и попытка отсрочить их, чтобы выжать еще несколько долларов из существующей бизнес-модели, только лишь усугубляют неизбежные тяжелые последствия. В 1999 году я снялся в ролике, рекламирующем поисковую сис­тему AltaVista, но я ни в коем случае не хотел бы повторить ее участь и кануть за ней в Лету, когда появился Google.

Мне было чуть больше 20, когда шахматный мир начала захлестывать цифровая информационная волна, но это был постепенный процесс, а не цунами. Искать и просматривать партии на экране оказалось гораздо удобнее, чем рыться в горах книг и журналов, и это давало реальное конкурентное преимущество, но не было ядерной бомбой. Появление интернета несколько лет спустя также оказало большое влияние, сделав более ожесточенными информационные войны, которую гроссмейстеры ведут за шахматной доской. Новая блистательная дебютная идея, реализованная в партии в Москве во вторник, уже в среду могла быть повторена десятками шахматистов по всему миру. Это сократило срок жизни секретного оружия, которое мы называем дебютными новинками, от нескольких недель и месяцев до нескольких часов. И уже нельзя было надеяться поймать в свою хитрую ловушку больше одного игрока.

Разумеется, это касалось только тех соперников, кто также находился онлайн и чутко держал руку на пульсе, а так действовали далеко не все. Требовать от 50-летнего гроссмейстера отказаться от использования своего любимого блокнота в кожаном переплете, напечатанных турнирных бюллетеней и других устоявшихся с годами привычек было все равно что предлагать успешному писателю сменить ручку и бумагу на текстовый редактор или художнику — отставить мольберт и начать рисовать на мониторе. Но в шахматах нельзя было выжить, не адаптируясь к новым технологиям. Те, кто быстро овладевал новыми методами, процветали; не сумевшие приспособиться к переменам быстро скатились вниз в рейтинг-листе.

Хотя это невозможно доказать, я уверен, что стремительный закат многих шахматных ветеранов в период между 1989 и 1995 годами, когда использование ChessBase стало нормой, во многом был связан с их неспособностью освоить новые технологии. В 1990 году в первой сотне сильнейших шахматистов мира насчитывалось больше 20 активных игроков, родившихся до 1950-го. К 1995 году их осталось всего семеро, и только один по-прежнему входил в шахматную элиту: нестареющий Виктор Корчной, родившийся в 1931-м и противостоявший мне в лондонском матче претендентов в 1983 году. Еще одним исключением был мой великий соперник Анатолий Карпов 1951 года рождения — он продолжал занимать высокие позиции в рейтинге, несмотря на нежелание принимать компьютеры и интернет. Однако Карпов полагался не только на свой огромный талант и опыт. Как экс-чемпион мира, он располагал значительными ресурсами и мог позволить себе в ходе исследований опираться на помощь коллег — преимущество, имевшееся далеко не у всех шахматистов. То, что возможность обеспечить себе поддержку «секундантов» (так в шахматном мире называют ассистентов в память об эпохе дуэлей) перестала быть значимым фактором, представляет собой еще один показатель демократизирующего влияния технологий на мир шахмат.

Возможно, компьютеры укоротили карьеру некоторых более пожилых шахматистов, зато они позволили быстрее расти молодым игрокам — благодаря не только игре с шахматными движками, но и тому, что компьютерные базы данных сделали огромные объемы шахматной информации доступными для молодых гибких умов. Даже я бываю поражен тем, как эти юные дарования в мгновение ока переключаются с одной партии на другую, переходят от одной ветви анализа к другой. Компьютерное обучение имеет свои недостатки, о которых я расскажу чуть позже, но нет никаких сомнений в том, что оно еще больше изменило баланс сил на игровом поле, или на шахматной доске, в пользу молодежи. На протяжении моей профессио­нальной карьеры мне приходилось отстаивать свой чемпионский титул в сражениях не просто с новым поколением игроков, а с поколением, которое росло, используя передовые инструменты, не существовавшие во времена моего детства.

Я родился как раз вовремя, чтобы оседлать эту волну, вместо того чтобы быть сметенным ею. Но я также оказался главной мишенью для нового врага, день ото дня стремительно наращивавшего силу. Шахматные машины наконец-то вплотную подобрались к тому, чтобы завладеть шахматной короной, которая принадлежала мне с 9 ноября 1985 года.

Сможет ли шахматная машина победить чемпиона мира? Этот вопрос волновал умы шахматных программистов на протяжении нескольких десятилетий. Как и следовало ожидать, первые прогнозы на заре компьютерной эры были чересчур оптимистичны. Тем не менее группу из Университета Карнеги–Меллона, пообещавшую обыграть чемпиона мира к 1967 году, можно считать в некоторой степени ото­мщенной, поскольку команда из того же учебного заведения впоследствии создала компьютер Deep Blue, благодаря которому предсказание их коллег сбылось — пусть даже спустя 40 лет, а не десять.

На 12-м ежегодном Северо-Американском чемпионате по шахматам среди компьютерных программ (Лос-Анджелес, 1982) сильнейшие в мире машины боролись друг с другом за чемпионский титул. Belle, детище Кена Томпсона и Джо Кондона, вновь подтвердила свое превосходство над остальными, доказав преимущества специализированной аппаратной архитектуры и шахматных процессоров, впоследствии реализованные в Deep Blue. Томпсон работал в знаменитом исследовательском центре компании Bell Laboratories. На его счету множество научных достижений, в том числе участие в создании операционной сис­темы Unix.

Если говорить о результатах, Belle окончательно ответила на вопрос, поставленный в 1950 году Клодом Шенноном: что эффективнее — «быстрые, но глупые» программы типа А или «умные, но медленные» программы типа Б? Стало ясно, что грубой силы — вместе с быстрым поиском — достаточно для очень сильной игры. Несмотря на относительное отсутствие знаний и другие недостатки оценочной функции, Belle с ее чистой скоростью вычислений 160 000 позиций в секунду давала результаты, позволявшие ей громить более умные программы, даже работавшие на суперкомпьютерах Cray. По поводу того, когда машины смогут победить чемпиона мира (тогда им был Анатолий Карпов), крупные специалисты в области компьютерных шахмат демонстрировали в кулуарах сдержанный оптимизм.

Монти Ньюборн, один из организаторов чемпионата и инициаторов развития компьютерных шахмат, высказал наиболее оптимистичное предположение: через пять лет. Другой эксперт — Майк Валво, имевший звание международного мастера, — склонялся к десяти годам. Создатели популярной программы для ПК Sargon дали самый точный прогноз — 15 лет. Томпсон, как и другие представители обширного лагеря пессимистов, считал, что это может случиться не ранее 2000-го. Несколько человек полагали, что такого никогда не произойдет, учитывая проблемы, с которыми столкнутся даже самые быстрые машины в соответствии с законом убывающей отдачи при добавлении шахматных знаний. Но это было в последний раз, когда звучал вопрос «Смогут ли?». Отныне спрашивали только «Когда?».

В конце 1980-х, спустя десятилетие стабильного прогресса, компьютерное шахматное сообщество поняло, что в противо­стоянии «человек — машина» время находится на его стороне, и уверенно скорректировало свои прогнозы. Результаты опроса 43 экспертов, проведенного в 1989 году на чемпионате мира по шахматам среди компьютерных программ в канадском Эдмонтоне, отражали последние достижения машин в соперничестве с людьми. За год до этого компьютер впервые в истории победил гроссмейстера в турнирной партии, и дорожная карта дальнейшего совершенствования программ стала совершенно ясна: немного больше знаний и намного больше скорости. Тем не менее всего один эксперт правильно указал, что это судьбоносное событие случится в 1997 году; большинство прогнозировали различные сроки в пределах десятилетия. Мюррей Кэмпбелл, один из создателей Deep Blue, назвал 1995 год, а сам Клод Шеннон — 1999-й.

Возможно, немного несправедливо напоминать компьютерному шахматному сообществу о его ранних ошибочных прогнозах и предположениях. В конце концов, люди традиционно слабы в предвидении будущего, но крепки задним умом. Но в этом есть смысл, поскольку во многих случаях эти неправильные выводы, как слишком оптимистичные, так и чересчур пессимистичные, характеризуют сегодняшний поток предсказаний касательно искусственного интеллекта.

Переоценка потенциала каждой зарождающейся технологии — такое же обычное дело, как и преуменьшение ее недостатков. Богатое воображение мгновенно рисует нам картины того, как та или иная инновация практически в одночасье пере­вернет нашу жизнь. Подобные устойчиво неверные оценки обусловлены в том числе тем, что мы, как правило, игнорируем технические препятствия, которые неизбежно возникают. Дело в том, что человеческая природа подчиняется другим законам развития, чем природа технического прогресса. Мы рассматриваем прогресс как линейное, постепенное улучшение. В действительности же это верно только для зрелых технологий, уже прошедших стадию разработки и внедрения. Например, таких как полупроводники, развитие которых хорошо описывается законом Мура, или солнечные батареи, чья производительность повышается медленно, но верно.

Но прежде, чем будет достигнута эта предсказуемая фаза прогресса, должны быть пройдены две предшествующие фазы: зарождение и прорыв. Это хорошо отражено в аксиоме, сформулированной Биллом Гейтсом: «Мы всегда пере­оцениваем изменения, которые произойдут в ближайшие два года, и недооцениваем перемены, которые случатся в ближайшие 10 лет». Мы ожидаем линейного прогресса, однако вместо этого получаем несколько лет неудач и трудностей. Затем достигается некий порог или же происходит объединение технологий — и кривая взлетает почти вертикально вверх, вызывая всеобщий шок, после чего достигает стадии зрелости и выравнивается. В нашем представлении технический прогресс есть движение по диагонали вверх, но обычно его траектория — это S-образная кривая.

Шахматные машины в 1950–1960-е годы находились в стадии зарождения. Исследователи экспериментировали с новыми подходами, пытались выяснить, стратегия какого типа — А или Б — наиболее перспективна, при этом их инструменты программирования были весьма примитивны, а компьютерные комплектующие работали невероятно медленно. Что важнее — шахматные знания или скорость? В атмо­сфере, полной неопределенности и разнообразных концепций, казалось, каждая новая идея скрывает в себе потенциал большого прорыва.

Разумеется, нашелся человек, который решил, что на оптимизме ученых можно неплохо заработать. Задолго до того, как я стал «заветной целью» для создателей шахматных машин, шотландский шахматист по имени Дэвид Леви, имевший звание международного мастера, превратил противостояние с машинами в источник дохода. В 1968 году, когда два видных эксперта в области ИИ предсказали, что в ближайшее десятилетие машина победит чемпиона мира по шахматам, Леви заключил знаменитое пари о том, что в течение десяти лет его не сможет обыграть ни один компьютер. Учитывая более чем скромный прогресс, достигнутый шахматными машинами за предыдущие 20 лет, после того как в 1949-м Клод Шеннон описал «дорожную карту», смелость Леви была вполне оправданна.

(Немного информации, чтобы вы четче представляли себе, о чем идет речь: на тот момент международный мастер имел рейтинг примерно 2400 пунктов, что выше уровня мастера — 2300, но ниже гроссмейстерского — 2500 и выше. Сегодня шахматисты с рейтингом выше 2700 считаются «элитой», и таких в мире насчитывается около сорока человек. Рейтинг-рекорд в 2882 пункта принадлежит Магнусу Карлсену. Мой личный рекорд — 2851 пункт в 1999 году, а на момент матча-реванша с Deep Blue мой рейтинг составлял 2795 пунктов. Следует отметить, что за последние десятилетия общий уровень рейтингов вырос: в 1972-м рекорд Бобби Фишера в 2785 пунктов казался непреодолимым. Сегодня довольно много игроков преодолели эту планку, хотя я не могу сказать, что они превзошли самого Фишера.)

В начале 1970-х годов Леви играл гораздо сильнее любых программ, и ни одна из них не сумела приблизиться к мастерскому уровню до истечения срока пари. Более того, Леви хорошо знал о сильных и уязвимых сторонах шахматных машин: они довольно опасны в сложных тактических ситуациях из-за своей растущей скорости и глубины поиска, но плохо справляются со стратегическим планированием и тонкостями эндшпиля. Леви терпеливо маневрировал, используя проверенную антикомпьютерную стратегию «ничего не делай, но делай это хорошо» до тех пор, пока машина не создавала слабые места в своей позиции. Тогда Леви опустошал доску — и призовой фонд.

До появления программы Chess Северо-Западного университета все шло как по маслу. Программа Ларри Аткина и Дэвида Слейта стала первой шахматной машиной, которая демонстрировала последовательную сильную игру, необходимую для того, чтобы одолеть шахматиста, не делающего грубых ошибок. В 1976 году версия 4.5 этой программы стала выигрывать отдельные партии в слабых человеческих турнирах. В следующем году версия 4.6 победила на опен-турнире в Миннесоте, достигнув рейтинга пусть не мастера, но кандидата в мастера.

Итак, начальная фаза закончилась — и началась фаза быстрого роста. Сочетание более мощного аппаратного обес­печения и более совершенных программ создало условия для прорыва, и после десятилетий разочарований и трудностей скорость прогресса превысила все ожидания. Когда в 1978 году Леви встретился с компьютерным чемпионом мира, программа Chess 4.7 оказалась гораздо сильнее, чем он предполагал. Хотя Леви все равно выиграл матч из шести партий, машине удалось записать на свой счет одну ничью и одну победу.

Леви продолжал оставаться важной фигурой в мире компьютерных шахмат и написал на эту тему несметное количество книг и статей. В настоящее время он президент Между­народной ассоциации компьютерных игр (ICGA), которая курировала мой матч с программой Deep Junior в Нью-Йорке в 2003 году. В 1986-м Леви написал статью в ICGA Journal под названием «Когда грубая компьютерная сила победит Каспарова?». Я думаю, он был рад перевесить мишень на кого-то другого.

Леви забрал свой выигрыш в пари и бросил новую перчатку, пообещав щедрое вознаграждение в размере $1000 создателям компьютерной программы, которая сумеет его победить. Американский научный журнал Omni подсластил приз, добавив $4000. Прошло еще десять лет, прежде чем группа студентов из Университета Карнеги–Меллона со своей специализированной шахматной машиной Deep Thought смогла забрать этот приз.