Шахматы в Питере Шахматы в Питере

Введение.

Шестого июня 1985 года в Гамбурге стояла чудесная летняя погода, но шахматистам редко удается насладиться ласковыми солнечными лучами. Почти весь день я провел в тесной аудитории, шагая между столами, на которых помещались 32 шахматные доски с расставленными фигурами. За каждой доской меня ожидал противник, и при моем приближении он быстро делал ход. Шел сеанс одновременной игры — известная веками форма шахматных состязаний, позволяющая любителям бросить вызов чемпиону. Но тот гамбургский сеанс был уникальным: мои 32 противника — все до единого — являлись компьютерами.

 Я вышагивал от одной машины к другой и делал ходы более пяти часов. В сеансе участвовали лучшие модели четырех ведущих производителей шахматных компьютеров, в том числе восемь машин под брендом Kasparov от компании Saitek, выпускающей электронику. Один из организаторов заранее предупредил меня, что игра против машин отличается от игры против людей: ЭВМ никогда не устают и не отчаиваются. Они бьются до победного конца. Но я с удовольствием принял этот вызов и наслаждался вниманием СМИ к необычному бою. Мне было 22, и в конце того года я стал самым молодым в истории чемпионом мира по шахматам. Я не чувствовал страха, и в данном случае моя уверенность в себе была полностью оправданна.

О тогдашнем уровне развития шахматных компьютеров говорит тот факт, что профессиональные шахматисты совсем не удивились, когда я закончил сеанс с сухим счетом — 32:0. Но, хотя я и выиграл все партии, один неприятный момент все-таки был. В ходе сражения с одной из моделей Kasparov я понял, что мне могут грозить неприятности: если машина одержит победу или даже добьется ничьей, все станут говорить, что я поддался специально, чтобы сделать рекламу компании. Поэтому мне пришлось как следует подумать. В конце концов я нашел способ обмануть компьютер: предложил ему жертву, которую не следовало принимать, и таким образом обеспечил себе победу. Если не для всех, то хотя бы для меня это были старые добрые времена, когда человек мог противостоять шахматному компьютеру. Золотой век, оказавшийся безжалостно коротким…
Двенадцать лет спустя в Нью-Йорке я сражался за свою шахматную честь с машиной нового поколения — суперкомпьютером Deep Blue компании IBM стоимостью больше $10 млн. Этот матч-реванш стал самым известным в истории сражением человека и машины. На первой странице журнала Newsweek поединок окрестили «последней битвой человеческого разума», и многие авторы сравнивали его с первым полетом братьев Райт и высадкой астронавтов на Луну. Разумеется, эти утверждения были преувеличением, но они вполне соответствовали духу наших отношений любви-ненависти с так называемыми умными машинами.
Спустя еще 20 лет, в 2017 году, можно скачать на смартфон любое количество бесплатных шахматных приложений и побороться с противником, играющим не хуже настоящего гроссмейстера. А на моем месте в Гамбурге легко представить робота, двигающегося по кругу от стола к столу и одерживающего победы над 32 сильнейшими шахматистами мира. В вечном соревновании с собственными технологиями мы вновь терпим поражение.
Парадоксально, но во время сеанса одновременной игры с лучшими профессиональными шахматистами роботу труднее всего было бы перемещаться между столами и переставлять шахматные фигуры, а не рассчитывать ходы. Хотя научные фантасты вот уже несколько веков придумывают автоматы, которые выглядят и движутся как люди, и роботы сегодня успешно занимаются физическим трудом, надо признать, что наши машины гораздо лучше воспроизводят человеческое мышление, чем человеческие движения.
В шахматах, как и во многих других сферах деятельности, машины сильны в том, в чем слабы люди, и наоборот. Этот известный принцип в области искусственного интеллекта и робототехники сформулировал в 1988 году Ханс Моравек, который отметил, что «относительно просто добиться того, чтобы компьютеры выполняли тест умственного развития или играли в шашки на уровне взрослого человека, однако сложно или невозможно привить им навыки годовалого ребенка в том, что касается восприятия или мобильности». В ту пору я не был в курсе этих теорий; к тому же Моравек говорил о шашках, а не о шахматах, но десять лет спустя стало очевидно, что этот принцип распространяется в том числе и на мою сферу деятельности. Гроссмейстеры отлично справлялись с оценкой позиции и стратегическим планированием — слабыми местами шахматных компьютеров, зато те могли за секунды просчитать тактические последствия, на что даже лучшим человеческим умам потребовались бы многие дни.
Это подало мне идею. После того как мои матчи с Deep Blue привлекли столь пристальное внимание, я хотел продолжать шахматные эксперименты, несмотря на то, что IBM от них отказалась. Мой план, попросту говоря, был таков: если вы не можете их победить, то присоединитесь к ним. Я подумал: что если человек и машина будут не противниками, а партнерами? Замысел воплотился в 1998 году в испанском Леоне, где состоялся первый матч по продвинутым шахматам (advanced chess). Оба партнера имели под рукой персональный компьютер и могли использовать во время партии любую программу по своему выбору. Цель заключалась в том, чтобы выйти на новый, высочайший уровень игры — благодаря синтезу самых сильных сторон человеческого и машинного интеллекта. Хотя, как мы увидим далее, не все прошло так, как задумывалось, поразительные результаты этих «битв кентавров» убедили меня в том, что шахматы по-прежнему могут предложить очень многое в такой области, как взаимодействие человеческого разума и искусственного интеллекта.
К этому убеждению я пришел далеко не первым. Шахматные машины были святым Граалем задолго до того, как люди научились их создавать. И вот наука наконец получила доступ к этой чаше — а я оказался тем человеком, который держит ее в руках. Передо мной стоял выбор: отклонить вызов или принять его. Как я мог устоять? Это был шанс еще больше поднять популярность шахмат и расширить аудиторию, завоеванную ими после знаменитого матча между Бобби Фишером и Борисом Спасским во времена холодной войны и после моих поединков за мировую корону с Анатолием Карповым. Это позволило бы привлечь в мир шахмат армию щедрых спонсоров, особенно из числа высокотехнологичных компаний. Так, корпорация Intel в середине 1990-х годов спонсировала целую серию турниров по быстрым и классическим шахматам и полный цикл чемпионата мира, включая мой титульный матч с Вишванатаном Анандом, проходивший на верхнем этаже Всемирного торгового центра. К тому же мной управляло непреодолимое любопытство. Неужели машины действительно могут научиться играть в шахматы так же хорошо, как чемпион мира? Неужели они и вправду способны мыслить?
Люди мечтали об умных машинах на протяжении многих столетий. В конце XVIII века в Вене был создан шахматный автомат под названием «Турок». Это чудо века представляло собой деревянный манекен, который передвигал фигуры и, что самое удивительное, демонстрировал невиданно сильную игру. «Турка» возили по Европе и Америке, где он громил чуть ли не всех подряд — по слухам, даже Наполеона Бонапарта и Бенджамина Франклина. В 1854 году автомат сгорел во время пожара.
Разумеется, это была мистификация. Внутри ящика под столом скрывался человек, невидимый благодаря хитроумной системе раздвижных перегородок и механизмов. По иронии судьбы сегодня бичом шахматных турниров стали мошенники, которые пытаются обыграть соперника с помощью сверхмощных компьютерных программ. Они применяют сложные сигнальные системы для общения со своими сообщниками, прячут в головных уборах наушники Bluetooth, а в обуви — электронные приборы или же просто пользуются смартфонами в туалете.
Интересно, что первая шахматная программа появилась раньше, чем первый компьютер. Ее разработал гениальный британский математик Алан Тьюринг, взломавший код нацистской шифровальной машины «Энигма». В 1952 году он написал на бумаге алгоритм, с помощью которого машина могла бы играть в шахматы, — только в роли центрального процессора выступал сам математик. «Бумажная машина Тьюринга» оказалась вполне компетентным игроком. Причина ее конструирования выходила за рамки личного интереса Тьюринга к шахматам. Умение играть в шахматы издавна считалось частью человеческого интеллекта, и создание устройства, способного победить человека в этой игре, должно было знаменовать появление действительно умной машины.
Имя Алана Тьюринга также навсегда связано с названием предложенного им мысленного эксперимента, позднее проведенного в реальности и получившего название «тест Тьюринга». Суть его в том, чтобы определить, сможет ли компьютер обмануть человека таким образом, чтобы тот думал, что имеет дело с человеком, и если сможет — тест считается пройденным. Еще до моего первого матча с Deep Blue компьютеры начали проходить то, что можно назвать «шахматным тестом Тьюринга». Они по-прежнему играли довольно плохо и часто делали явно нечеловеческие ходы, но иногда им уже удавалось разыгрывать партии, которые выглядели бы вполне уместно и в приличном человеческом турнире. С каждым годом машины становились все сильнее и сильнее, но в процессе их эволюции мы узнавали больше о самих шахматах, чем об искусственном интеллекте (ИИ).
Нельзя утверждать, что кульминация 45-летних поисков, ставшая событием всемирного масштаба, обернулась разочарованием, но она со всей очевидностью показала, что сконструировать шахматный суперкомпьютер — вовсе не то же самое, что создать искусственный интеллект, способный сравниться с человеческим разумом, о чем мечтали Тьюринг и другие. По сути, «ум» Deep Blue ничем не отличался от «ума» программируемого будильника. Мысль об этом только усугубляла для меня горечь поражения — проиграть программируемому будильнику, пусть даже стоимостью $10 млн?!
Так называемое ИИ-сообщество, безусловно, радовалось результату и привлеченному вниманию, но в то же время ученые были явно обескуражены тем фактом, что Deep Blue ничуть не напоминает искусственный интеллект, о котором мечтали их предшественники. Вместо того чтобы играть в шахматы как человек — демонстрируя человеческую интуицию и нестандартное творческое мышление, он играет в шахматы как машина: оценивает до 200 млн возможных ходов в секунду и побеждает благодаря грубой вычислительной силе. Разумеется, это нисколько не умаляет самого достижения. В конце концов, Deep Blue — творение человеческого разума, и проигрыш человека созданной им машине одновременно означает его победу.
После невероятного напряжения того матча, которое усугублялось подозрительным поведением IBM и моей склонностью к сомнениям, я не был готов легко признать свое поражение. Честно говоря, я никогда не умел проигрывать. Полагаю, что человек, который легко смиряется с поражением, никогда не станет настоящим чемпионом, и этот принцип, конечно, справедлив и в 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.
Должен признать, что повторный анализ каждого аспекта того бесславного поединка с Deep Blue оказался нелегким делом. В течение 20 лет я намеренно избегал любых разговоров на эту тему, касаясь лишь того, что уже было известно широкой публике. Публикаций, посвященных Deep Blue, великое множество, но данная книга — первая и единственная, где собраны все факты и вся история рассказывается так, как ее вижу я. Несмотря на болезненность воспоминаний, это был поучительный и благотворный опыт. Мой великий учитель Михаил Ботвинник, шестой чемпион мира по шахматам, учил меня искать истину в каждой позиции. И я попытался выполнить его завет и поискать истину в самой сути Deep Blue.

Между тем моя карьера и мои исследования взаимодействия человеческого разума с искусственным интеллектом не заканчиваются на Deep Blue или на этой книге. На самом деле мы лишь в начале пути. Моя борьба один на один с компьютером — особый случай, хотя она и символична с точки зрения тех странных отношений соперничества и партнерства с творением наших собственных рук — точнее, нашего разума, в которые мы все чаще вступаем в повседневной жизни. Моя идея «продвинутых шахмат» завоевала популярность в виртуальном мире, и сегодня объединенные команды людей и компьютеров достигают потрясающих результатов. Разумеется, мощные компьютеры чрезвычайно важны для успеха, но гораздо более значимым фактором оказывается совместная работа людей и машин.
Эти исследования привели меня в такие компании, как Google, Facebook и Palantir, чье существование всецело зависит от алгоритмов. Получил я и несколько удивительных приглашений, в том числе в штаб-квартиру крупнейшего в мире хеджевого фонда, где с помощью алгоритмов можно ежедневно зарабатывать — или терять — миллиарды долларов. Познакомился и с создателями суперкомпьютера Watson, победителя игры Jeopardy![2], который можно назвать преемником Deep Blue. Я принял участие во встрече высших руководителей банковского дела в Австралии, на которой обсуждалось влияние ИИ на рабочие места в их отрасли. Хотя у этих людей и компаний совершенно разные интересы, все они хотят быть на переднем крае революции искусственного интеллекта — или по крайней мере не остаться от нее в стороне.
Уже много лет я выступаю перед представителями деловых кругов с лекциями на темы, связанные с разработкой стратегии и улучшением процесса принятия решений. Но в последние годы ко мне все чаще стали обращаться с просьбой рассказать об искусственном интеллекте и о том, что я называю отношениями между человеком и машиной. Такие выступления дают мне возможность не только поделиться своими мыслями, но и понять, что именно интересует бизнес-сообщество относительно ИИ. В этой книге я попытался рассмотреть вопросы, вызывающие наибольшее беспокойство, и отделить бесспорные факты от вымыслов и преувеличений.
В 2013 году я удостоился чести стать приглашенным старшим научным сотрудником в Школе Джеймса Мартина при Оксфордском университете, где собралось созвездие блестящих ученых умов. В Оксфорде искусственный интеллект изучается в равной мере и как техническая, и как философская проблема, и я с удовольствием погрузился в оба этих потока. Функционирующий при школе Институт будущего человечества — идеальное место для того, чтобы понять, какими станут отношения между человеком и машиной. В этой книге я поставил перед собой задачу взять некоторые из самых сложных, зачастую очень мудреных и окутанных тайной научных концепций, исследований, прогнозов — и, выполняя функцию переводчика и гида, показать возможности их практического применения, попутно снабжая эти сведения моими собственными идеями и комментариями.
Бóльшую часть своей жизни я размышлял над тем, как думают люди, — отличный фундамент для того, чтобы выяснить, как думают машины и как они не думают. В свою очередь, это помогает нам понять, что могут — и чего не могут — делать машины… по крайней мере пока.

В легенде, бытовавшей среди афроамериканцев в XIX веке, рассказывается о чернокожем рабочем-путейце Джоне Генри. Он отличался непревзойденным умением пробивать молотом горные породы для прокладки туннелей и однажды вступил в соревнование с новым изобретением — паровым буром. Я был таким же Джоном Генри в мире шахмат: за 20 лет моего пребывания на вершине шахматного Олимпа шахматные компьютеры превратились из смехотворно слабых в практически непобедимых игроков, что стало моим благословением и моим проклятием.
Как мы увидим, на протяжении многих веков похожая ситуация повторялась снова и снова. Сначала люди смеялись над малейшими попытками заменить лошадей и волов неуклюжими, ненадежными машинами. Потом они потешались над идеей о том, что тяжелый, жесткий металл может летать, как птицы. В конце концов нам пришлось допустить, что нет такой физической работы, которую машина не могла бы выполнить так же, как человек, или даже лучше.
Мы постепенно начинаем признавать, что следует приветствовать этот неумолимый прогресс, а не бояться его, хотя тут мы делаем шаг вперед и два шага назад. Каждое новое вторжение машин в какую-либо область вызывает очередную волну паники и сомнений, и сегодня эти голоса звучат громко как никогда. Отчасти это объясняется тем, кого именно и в каких областях заменяют машины. Лошади и волы не могли писать письма редакторам газет, когда им на смену пришли тракторы и автомобили. Низкоквалифицированные рабочие тоже едва ли могли быть услышанными, и считалось, что они рады тому, что механизмы освободили их от изматывающего труда.
Так продолжалось на протяжении большей части XX века, когда в результате автоматизации многие профессии радикально изменялись или же полностью исчезали — да так быстро, что их не успевали оплакивать. Взять хотя бы машинистов лифтов. В 1920 году американский профсоюз лифтеров насчитывал 17 000 человек, и организованные им забастовки были способны парализовать целые города. Это и случилось в Нью-Йорке в сентябре 1945-го: по сообщению Associated Press, «тысячи людей были вынуждены подниматься пешком на верхние этажи небоскребов, таких как Эмпайр-стейт-билдинг, по казавшимся бесконечными лестницам»{2}. Возможно, именно поэтому мало кто горевал в связи с исчезновением этой профессии, когда в 1950-е годы лифтеров начали заменять лифты с автоматическим кнопочным управлением.
«Слава богу, сегодня у нас нет таких несговорчивых лифтеров», — вероятно, думаете вы. Но в те времена автоматические лифты вызывали у людей ничуть не меньше опасений, чем сегодня — беспилотные автомобили. Выступая в 2006 году в Otis Elevator Company (Коннектикут), я узнал один удивительный факт: оказывается, технология автоматического лифта была разработана еще в 1900-м, но люди боялись ездить в лифтах без операторов! Только забастовка 1945 года и колоссальные усилия производителей лифтов по информированию широкой общественности заставили людей изменить отношение к автоматическим лифтам — процесс, который мы наблюдаем сегодня в области самоуправляющихся автомобилей. Цикл «новая технология — страх — принятие» повторяется снова.
Разумеется, то, что сторонний наблюдатель называет свободой и технологическим прорывом, для работника означает безработицу. Образованный класс в развитом мире уже несколько столетий пытается растолковать своим собратьям из числа синих воротничков преимущества автоматизированного будущего. За последние несколько десятилетий неприятности добрались и до обслуживающего персонала, чьи приветливые лица, человеческие голоса и проворные пальцы заменяются банкоматами, ксероксами, системами автоматической обработки телефонных звонков и кассами самообслуживания. В аэропортах на смену официантам приходят смартфоны. Не успели по всей Индии появиться крупные колл-центры, как их уже начали заменять алгоритмы автоматизированной поддержки.
Куда как проще посоветовать миллионам оставшихся не у дел людей «получить новую профессию, востребованную в информационную эпоху» или «присоединиться к креативной предпринимательской экономике»; чем быть одним из пострадавших — следуйте рекомендациям. Но кто может гарантировать, что и эти новые профессии не устареют через несколько лет? Какие профессии сегодня можно назвать «компьютероустойчивыми»? Сегодня интеллектуальные машины начинают вторгаться в традиционные области белых воротничков, представителей образованной элиты, лишая их работы. Это вопрос времени.

Джон Генри выиграл состязание у машины и умер на месте «с молотом в руках». Я избежал такой участи, и люди по-прежнему играют в шахматы — более того, сегодня эта игра стала популярнее, чем когда-либо в прошлом. Пессимисты, утверждавшие, что никто не захочет играть в игру, в которой доминируют машины, оказались неправы. Мы по-прежнему любим и более простые игры, такие как шашки и крестики-нолики, но, без сомнений, такова уж человеческая натура — ни одна новая технология не обходится без пессимистических пророчеств.
Я же остаюсь оптимистом, хотя бы потому, что не вижу альтернатив тому пути развития, по которому мы идем. Сегодня искусственный интеллект меняет каждый аспект нашей жизни — ничего подобного мы не видели со времен появления интернета, а может, даже открытия электричества. Безусловно, любая новая мощная технология несет с собой потенциальные опасности, но я не боюсь открыто их обсуждать. Такие выдающиеся личности, как Стивен Хокинг и Илон Маск, тоже не скрывают, что видят в ИИ возможную угрозу существованию человечества. Эксперты менее склонны к тревожным заявлениям, но и они обеспокоены. Программируя машину, вы представляете, на что она способна. Но если машина программирует себя сама, кто знает, чего от нее ждать.
Сегодня в аэропортах с их киосками саморегистрации и ресторанами со смартфонами, заменившими официантов, по-прежнему работают тысячи сотрудников службы безопасности (большинство из которых используют различные устройства). Почему? Потому что люди могут делать то, чего не могут автоматы? Или же, как в случае с лифтами и автомобилями, мы пока боимся доверить машинам работу, от которой зависит наша жизнь? Однако следует заметить, что после замены лифтеров автоматическими системами лифты стали гораздо безопаснее. А с нашей способностью убивать себя с помощью автомобилей не сможет сравниться даже ненавидящая людей система Skynet из фильма «Терминатор». Человеческий фактор — причина более половины всех авиакатастроф, хотя с ростом автоматизации авиаперелеты становятся в целом более безопасными.
Иными словами, страховка необходима, но отвага нужна нам не меньше. Когда два десятилетия назад я сел за шахматный стол напротив Deep Blue, меня охватили необычные, тревожные чувства. Возможно, вы испытаете нечто подобное, когда впервые окажетесь в беспилотном автомобиле или получите первый приказ от своего компьютерного босса. Мы должны справиться с этими страхами, чтобы в полной мере воспользоваться возможностями новых технологий — и нашими собственными возможностями тоже.
За прошедшие 20 лет появилось много новых профессий, ставших одними из самых перспективных, и эта тенденция будет продолжаться и ускоряться. Разработчик мобильных приложений, инженер 3D-печати, пилот дронов, SMM-специалист, генетический консультант — вот лишь немногие из родов деятельности, которых совсем недавно попросту не существовало. И хотя высококвалифицированные специалисты будут востребованы всегда, умные машины начнут постепенно повышать доступность новых творческих профессий. То есть людям, чью работу забирают роботы, потребуется гораздо меньше подготовки и переобучения для овладения новыми профессиями. Это будет благотворный цикл: машины станут освобождать нас от рутинной работы и давать нам возможность более эффективно пользоваться плодами технологического прогресса.
Станки и механизмы, избавившие нас от физического труда, создали условия для того, чтобы мы могли активнее использовать главный инструмент, делающий нас людьми, — наш ум. Процесс продолжится: интеллектуальные машины возьмут на себя рутинную черновую работу и позволят нам выйти на совершенно новый уровень бытия, сосредоточившись на творчестве, познании, красоте и радости жизни. Это именно то, что действительно делает человека человеком, а вовсе не какой-либо конкретный вид деятельности или навык вроде умения пробивать молотом туннели или даже мастерски играть в шахматы.