Шахматы в Питере Шахматы в Питере

11. Человек плюс машина

Главное, что меня утешало после проигрыша машине, — мысль о том, что мое фиаско стало для человечества не поражением, а победой, поскольку именно люди придумали и изготовили Deep Blue. Я говорил об этом много раз в послематчевых интервью, поздравляя команду создателей суперкомпьютера. Несмотря на многие некрасивые вещи, происходившие во время матча-реванша, я все равно чувствовал себя частью великого эксперимента, который, к сожалению, закончился слишком рано.

 Честно говоря, тот аргумент, что все мы победили, потому что все мы люди, нисколько не смягчил для меня горечи поражения. Но я всегда оставался оптимистом, а это был наиболее оптимистичный ответ на стандартные вопросы о самом мучительном событии в моей жизни, которые мне продолжали задавать на протяжении многих лет. Интересно, думал я, если склонность повторять одно и то же действие, всякий раз ожидая другого результата, считается психическим отклонением, то что значит, когда мы задаем одни и те же вопросы в надежде получить другие ответы?

Что касается человечества, то оно восстановилось быстро, как и всегда. Несмотря на всю шумиху вокруг матча и беспокойство о его потенциальных последствиях для жизни на Земле, 12 мая 1997 года, на следующий день после окончания матча-реванша, мир для вас не изменился, если вы не были чемпионом мира по шахматам, членом команды Deep Blue или программистом, надеющимся создать машину, способную его победить. По иронии судьбы после проигрыша я вернулся к своей обычной работе, а вот команда Deep Blue сама себя сделала ненужной, когда нанесла мне поражение.
После того как Deep Blue выполнил свою узкую задачу победить меня, ему не нашли применения. Таким образом, правы оказались многие сторонники ИИ в сообществе компьютерных шахмат, которые на протяжении многих лет предупреждали, что эта победа не прибавит никаких новых знаний к тому, что нам уже и так известно: более умные программы на все более быстрых машинах победят чемпиона мира примерно к 2000 году. Это не критика, просто факт. Мистическое представление людей о шахматах исчезло так же быстро, как и компьютерная неграмотность. Если оставить в стороне кричащие заголовки в СМИ, по мере того как машины проникали в нашу жизнь и становились все более мощными, идея о том, что человек может обыграть машину в шахматы и что такая победа может иметь серьезное значение, казалась все более нелепой.
Британский исследователь в области искусственного интеллекта и нейронных сетей Игор Александер в своей книге «Как создать разум» (2000) написал следующее: «К середине 1990-х годов людей, имеющих опыт использования компьютеров, было в разы больше, чем в 1960-е годы. Они считали поражение, нанесенное машиной Каспарову, большим триумфом программистов, но не видели в этом ничего общего с человеческим интеллектом, управляющим нашей жизнью».
Это не означает, что суперсильная шахматная машина абсолютно бесполезна; ее полезность ограничена миром шахмат. Хорошая новость в том, что по тому, что происходит в шахматах, мы зачастую можем предугадать, что случится с остальным миром. В этой главе я рассмотрю три основных момента, когда, к лучшему или нет, моя любимая игра находится на переднем крае стремительной перестройки отношений между людьми и машинами. Теперь, когда десятилетия конкуренции человека и машины подошли к концу, настало время сотрудничества. Как гласит поговорка, если вы не можете победить их, присоединитесь к ним.
Определение «человек плюс машина» применимо к любой технологии, начиная с времен, когда человек впервые взял в руки камень. В основе прогресса, обеспечившего людям превосходство над животными, лежал не столько язык, сколько в первую очередь создание и использование орудий труда. Наличие умственных способностей, которые позволяли создавать вещи, значительно повышавшие шансы на выживание, привело к тому, что как следствие естественного отбора люди становились все более эффективными изготовителями и потребителями орудий труда. Действительно, многие животные, включая обезьян, ворон и даже ос, используют предметы в качестве инструментов, но существует огромный разрыв между тем, чтобы взять какой-то предмет и воспользоваться им в своих целях, и тем, чтобы смастерить именно то, что требуется для выполнения конкретной задачи.
Почти все, что делает современный человек, предполагает использование технологий. Но в последние десятилетия появились технологии, способные функционировать самостоятельно, без нашего участия. Машины неуклонно учатся имитировать все большее число видов человеческой деятельности. Они могут выполнять как физическую работу — поднимать тяжести или осуществлять операции, требующие владения тонкими моторными навыками, — так и интеллектуальную, например проводить расчет и анализ данных. Сегодня машины без проблем участвуют в наших фундаментальных мыслительных процессах, в том числе связанных с памятью, по мере того как мы перекладываем все больше задач на наши компьютеры и телефоны. Но еще до того, как смартфоны превратились в стандартный аксессуар, негативное влияние технологий на наш мозг было предметом горячих обсуждений.
Писатель-фантаст и журналист Кори Доктороу дал своему блогу на сайте Boing Boing определение «внешний мозг». Вот что он написал в 2002 году: «Этот ресурс не только стал центральным хранилищем всех плодов моего труда на информационных полях, но и способствовал увеличению объема и качества урожая. Благодаря ему теперь я знаю больше, нахожу больше и понимаю больше, чем когда-либо в прошлом». Даже если у вас нет блога, вам хорошо знакомо это чувство, если вы используете с той же целью электронную почту или социальные медиа. Просмотр электронных писем или постов в Facebook за прошедшие годы — гораздо более эффективное мнемоническое средство, чем пролистывание старого фотоальбома. Этот дневник вашей жизни в режиме реального времени хорош еще и тем, что в его создании также участвуют ваши друзья и члены семьи.
В 2007 году в журнале Wired вышла статья под названием «Ваш внешний мозг знает все», в которой данная концепция была обновлена с учетом реалий новой мобильной эры. Первый iPhone появился в продаже всего за несколько месяцев до этой публикации, поэтому описанная ее автором Клайвом Томпсоном тенденция только начала набирать обороты. Томпсон указывал на то, что технологии наподобие BlackBerry, Gmail и мобильных телефонов избавляют нас от необходимости запоминать десятки телефонных номеров, поскольку любой телефон «может хранить в памяти 500 номеров». «Кибербудущее уже настало, — утверждал он. — Мы сами не заметили, как начали выполнять функции внешнего мозгового устройства для окружающих нас кремниевых мозгов».
О еще более существенных сдвигах свидетельствует следующий пример демократизирующего влияния технологий. Раньше руководители и другие высокопоставленные лица традиционно полагались на секретарей и личных помощников, а те — на настольные календари и картотеки, когда речь шла о выполнении таких обыденных умственных задач, как, например, ведение списка контактов, планирование встреч и хранение информации. Сегодня все это могут делать маленькие компьютеры в наших карманах. Благодаря смартфонам процесс стал еще более эффективным. Теперь мы можем узнать практически все, не ограничиваясь номерами телефонов. Мы не только можем найти адрес ресторана без помощи старых телефонных справочников, но и получить рекомендации, прочитать отзывы, забронировать столик или заказать доставку еды — и все это с помощью всего нескольких команд, которые мы отдаем нашим смартфонам.
В духе великой традиции, характерной почти для любой новой технологии, никто не паниковал по поводу потенциального риска передачи когнитивных функций до тех пор, пока таким аутсорсингом не начали заниматься дети — причем в манере, абсолютно непонятной их родителям. Современные мальчики и девочки печатают большими пальцами, используя уродливый сленг и странные символы. Они быстро переключают внимание с одного на другое. Они не могут запомнить собственный номер телефона. Они тратят больше времени на социальные медиа, чем на общение с друзьями «в реале» (так у них называется реальная жизнь, как просветила меня моя дочь). Они превращаются в зомби, лишенных амбиций и свободной воли! Колумнист The New York Times Дэвид Брукс ответил на статью в Wired о передаче когнитивных функций весьма саркастически: «Я полагал, что магия информационной эпохи состоит в том, что она позволяет нам знать больше. Но все оказалось совсем наоборот: все ее волшебство состоит в том, что она позволяет нам знать меньше… Вы боитесь, что в результате передачи когнитивных функций можете потерять свою индивидуальность? Не бойтесь. Вы всего лишь потеряете свою независимость».
Десять лет спустя кто-нибудь жалеет о том, что ему не надо запоминать десятки телефонных номеров или адресов? Наверное, да, но это та же категория людей, которые в свое время сетовали по поводу отсутствия дефектов в тканях и посуде, произведенных станками, а не ремесленниками, и которым не хватает шипения и потрескивания виниловых пластинок. Не нужно путать ностальгию с потерей нашей человеческой природы. Разве мы потеряли свободную волю из-за GPS-навигаторов, рекомендаций на Amazon и персонализированных новостных лент? То, что мы перестали теряться на сельских дорогах, рыться на полках книжных магазинов и читать бумажные газеты, безусловно, может препятствовать нашему всестороннему развитию. Но никто не мешает нам делать те или иные вещи по старинке, тем более что теперь появилось гораздо больше времени и возможностей удовлетворять свои специфические потребности и желания.
Мы не потеряли свободную волю; мы получили больше свободного времени, с которым пока не знаем, что делать. Мы приобрели невероятные возможности и почти неограниченные знания, но нам не хватает понимания цели, чтобы использовать их удовлетворяющим нас образом. Мы сделали большие шаги на пути цивилизационного прогресса, значительно снизив уровень случайности и неэффективности в нашей жизни. Да, наша жизнь изменилась, и эти перемены, когда они происходят слишком быстро, могут пугать и дезориентировать, но это не делает их неблагоприятными. Весь скептицизм и сарказм канет в Лету, как только представитель поколения, выросшего со смартфонами в руках, станет колумнистом в The New York Times.
Есть ли минусы у такого ментального аутсорсинга? Не действуем ли мы в ущерб некоторым зонам нашего мозга, если оставляем их без работы, передавая когнитивные функции вовне, нашим смартфонам? «Когда я подключен к сети, я настоящий гений, — пишет Томпсон. — Но когда подключения нет, не превращаюсь ли я в умственного калеку? Чрезмерно полагаясь на машинную память, не отказываемся ли мы от других важных способов познания мира?» Это существенная проблема, и отнюдь не новая. Если мы стремимся к вершинам мудрости, нельзя приобретать знания только лишь для того, чтобы выполнить какую-то конкретную задачу или ответить на конкретный вопрос. Ваш телефон может мгновенно сделать вас экспертом в любой области благодаря Google и Wikipedia, и в этом нет вреда. Использование подобных инструментов не делает людей глупее, как их не оглупляло чтение энциклопедий, обращение к телефонным справочникам или посещение библиотек. Просто налицо очередной — и не последний — этап в процессе, который обусловлен развитием технологий и суть которого — расширение наших возможностей все быстрее и быстрее получать и обрабатывать постоянно возрастающие объемы информации. Угроза кроется не в интеллектуальном застое или одержимости моментальным информационным поиском. Реальная опасность состоит в том, что поверхностные знания могут заменить глубокое понимание и осмысление, необходимое для создания чего-то нового.
Эрудиция далеко не всегда преобразуется в понимание и уж тем более в мудрость. Эта дискуссия, начатая еще Сократом, находит отражение в «Никомаховой этике» Аристотеля и «Первоначалах философии» Декарта и продолжается до наших дней. Что такое мудрость? Накопленные знания? Смиренное признание собственного невежества? Умение хорошо жить? В использовании автоматов для приобретения и хранения знаний как таковом нет ничего плохого. Но встает вопрос: может ли такое применение машин отражаться на наших мыслительных способностях? Благодаря шахматам я имею возможность наблюдать весь этот процесс и знаю, к чему он может привести — и я думаю, что да, безусловно, может, но последствия необязательно будут негативными, если мы их осознаем. Я не согласен видеть во всем игру с нулевой суммой, где на каждый когнитивный выигрыш приходится соответствующая потеря. Значительные перемены в том, как мы управляем своим умом, могут быть и зачастую оказываются плодотворными. Я называю это модернизацией программного обеспечения человеческого разума, и, как и во многих других аспектах мыслительной деятельности, самосознание здесь является важнейшим фактором.
Как я уже говорил, возможность иметь дома или в кармане компьютер, играющий на гроссмейстерском уровне, обусловила появление сильных игроков во всем мире. Причем шахматные машины оказали влияние не только на то, кто играет в шахматы, но и на то, как играют.
Это относится не только к игре в интернете или против компьютеров, но и к игре гроссмейстеров друг с другом. Я имею в виду тех гроссмейстеров, которые всю свою жизнь тренировались с суперсильными шахматными движками. Раньше считалось, что молодые шахматисты часто перенимают стиль своих учителей. Если наставник предпочитает острые дебюты и рискованные атаки, его ученики, скорее всего, будут играть так же. Я думаю, таким же образом влияют на своих подопечных и тренеры по теннису, и преподаватели литературного мастерства.
Но что, если первым тренером был компьютер? Машину не заботят ни стиль, ни типовые приемы, ни сотни лет шахматной теории. Она подсчитывает стоимость шахматных фигур, анализирует несколько миллиардов ходов за минуты и снова оценивает позицию. Она совершенно свободна от предрассудков и доктрин, хотя некоторые программы могут быть чуть более агрессивными или консервативными в зависимости от настроек оценочной функции. Интенсивное использование компьютеров для тренировок и анализа привело к появлению целого поколения игроков, которые почти так же свободны от догм, как машины, с которыми они тренируются.
Сегодня ход все чаще оценивается как хороший или плохой не потому, что он кажется таковым, и не потому, что его никогда не делали раньше. Ход считается хорошим, если он работает, и плохим, если не приносит пользы. Хотя для того, чтобы стать успешным шахматистом, нам по-прежнему нужны развитая интуиция, знание общих принципов и логика, сегодня игра человека все больше похожа на игру компьютера.
В рамках программы «Молодые звезды» Шахматного фонда Каспарова я уже больше десятка лет работаю с детьми в возрасте от восьми до восемнадцати. Все они играют с сильными шахматными движками еще с тех пор, как делали свои самые первые ходы, и, несомненно, они развиваются иначе, чем дети, с которыми я работал в середине 1980-х годов в школе Ботвинника в Советском Союзе. Поскольку сам я в прямом и переносном смысле являюсь представителем «старой школы», мне трудно полностью принять подход этих юных шахматистов к игре и отсутствие у них структурированного, догматического шахматного мышления. Но я признаю, что с результатами не поспоришь. В таком свободном от догм обучении есть свои преимущества и недостатки. Умение объяснить, почему данный ход теоретически хорош или плох, — вовсе не то же самое, что умение продемонстрировать это на практике.
Нехорошо, когда шахматный движок и база данных превращаются из тренера в оракула, советам которого слепо следуют. Я часто прошу учеников объяснить тот или иной сделанный ими ход. Если ход сделан в начале партии, они обычно отвечают: «Потому что он соответствует основной линии». Другими словами, это ход из дебютной базы и его делали многие гроссмейстеры в прошлом. Иногда ход не входит в дебютную теорию, но ученик подготовил его с помощью шахматной программы, поэтому ответ аналогичен: «Это лучший ход». Возможно, да, но я всегда спрашиваю: почему это лучший ход? Почему его выбирали многие гроссмейстеры? Почему его порекомендовал компьютер?
И вот здесь, как правило, возникают проблемы. Ответ на вопрос «почему это хороший ход?» требует глубокого анализа и понимания. Дебютная теория развивается эмпирическим путем на протяжении нескольких десятилетий и даже столетий. Если в конкретном случае ход слоном на конкретное поле считается лучшим, то этой оценке предшествуют сотни партий, сотни экспериментов, которые в конечном итоге привели к пониманию того, что данный ход — оптимальный выбор в имеющейся ситуации.
Дети хотят пропустить все это и, прежде чем начинать думать сами, пытаются просто получить хорошую позицию, к которой им рекомендует прийти опыт, накопленный предыдущими шахматистами. Обратите внимание, что машины играют точно так же — они используют дебютные книги, где собраны партии и теоретические изыски сотен гроссмейстеров. Но игра по книге всегда сопряжена с определенным риском. Что если в книгу вкралась ошибка? Что если вы безотчетно следуете дебютной линии, а оппонент приготовил для вас неприятную новинку?
Разумеется, движущей силой может быть и прагматизм. Если данный ход рекомендуется сильными игроками и компьютерами на протяжении долгого времени, он действительно может быть лучшим. Но, в отличие от компьютеров, при слепом следовании дебютной книге люди сталкиваются с двумя проблемами. Во-первых, когда усвоенная вами дебютная линия заканчивается, вам нужно начинать думать самостоятельно. Даже если вы знаете, что пришли к хорошей позиции, без более основательной подготовки вы можете не знать, что делать дальше. Это все равно как если бы вы, находясь в лодке на середине озера, обнаружили в своем суденышке течь и вспомнили, что не умеете плавать.
А вдруг противник перестанет придерживаться основной линии, которую вы так усердно сохраняли в памяти? Компьютеры это не волнует. Они просматривают свою гигантскую дебютную базу и просто находят там подходящий ход, а если им это не удается, начинают думать самостоятельно. Но в отсутствие хорошего понимания общей позиции вы можете оказаться в более сложном положении, чем ваш противник, даже если его ход не является лучшим согласно данной дебютной теории. Это также объясняет, почему при подготовке важно использовать свой мозг, а не только шахматный движок. Машина скажет вам, какой ход она считает лучшим для обеих сторон, но не какой ход будет наиболее вероятным или на какой ход будет труднее всего ответить оппоненту. Полностью положившись на машину и некритично воспринимая все ее подсказки, вы можете ухудшить, а не улучшить свое понимание ситуации на доске. Я всегда говорю своим ученикам, что они должны не перекладывать всю подготовку и анализ на машину, а использовать ее для того, чтобы проверить качество собственной подготовки и анализа. Недостаточно знать лучшие ходы; необходимо также знать, почему эти ходы являются лучшими.
Другая проблема носит более глубокий характер и затрагивает саму суть того, как сотрудничество человека и машины может способствовать нашему творческому мышлению или же препятствовать ему в зависимости от того, каким образом мы используем наши цифровые инструменты. Некоторые базы данных включают не только дебютные линии, но и целые партии. Крайне редко случается, когда два шахматиста в точности, ход за ходом, повторяют какую-либо партию. Даже если оба игрока знают все ходы данной партии, кто-то в конце концов отклонится от взятого курса в поисках преимущества. Другими словами, если оба игрока разыгрывают партию, в которой черные однажды потерпели поражение, очевидно, что игроку черными нужно найти способ переломить ход партии в свою пользу. Но где лучше начинать поиски этого способа? Там, где черные допустили ошибку? Да, это место подходит, и, если вы сделаете лучший ход, возможно, вам удастся избежать катастрофы и привести партию к достойному исходу.
Но когда речь идет о значительных, радикальных нововведениях, вам нужно начать поиск раньше, а не там, где заканчиваются дебютные линии в базе данных. Вам нужно исследовать все дерево ходов, которые принято считать лучшими, потому что их использовали много раз в прошлом. Это один из принципов, благодаря которому мне год за годом удавалось побеждать в соревнованиях. Я всегда искал улучшения в конце популярных дебютных линий, как это делали и мои соперники, но также я старался найти новые идеи на очень раннем этапе, что порой приводило к возрождению отброшенных дебютов или вариантов. Такой подход не только благоприятно сказывался на моих спортивных результатах, но и усиливал мою креативность в самых разных областях жизни.
Нормально, особенно для молодых игроков, стоять на плечах гигантов и копировать дебюты великих шахматистов — и даже полагаться на машины, — чтобы не идти самим по тернистому пути проб и ошибок. Это эквивалентно тому, как некоторые производители электроники воспроизводят товары известных брендов, добавляя в них одну-две функции. Они не изобретают ничего принципиально нового. Они всего лишь подражатели и конкурируют с другими подражателями в том, кто лучше и быстрее скопирует чужую идею. Но если они не становятся на путь инноваций сами, их быстро вытесняют с рынка, когда появляется принципиально новый продукт, удешевляется рабочая сила или повышается эффективность производства.
Это верно для шахмат, бизнеса и инновационной деятельности в любой сфере. Чем ближе к началу дерева развития находится точка приложения ваших усилий, тем больше у вас возможностей совершить прорыв — и тем больше работы вам придется проделать, чтобы достичь своей цели. Если мы будем полагаться только на машины, которые могут научить нас лишь одному — как стать хорошими подражателями, — мы никогда не сделаем следующий шаг и не станем настоящими новаторами. Разумеется, в мире достаточно много места для всех. Например, некоторые считают, что Apple не стремится, как раньше, к революционным инновациям и что теперь она чуть больше чем имитатор с хорошим вкусом и грамотным маркетингом, поскольку инновации, содержащиеся в ее невероятно популярных продуктах, в основном созданы не самой компанией. Но не все великие певцы пишут для себя песни, и акционеры и потребители Apple, очевидно, считают, что дизайн и бренд компании обеспечивают ценность ее продуктов. Но если все будут подражать, в скором времени не останется ничего нового, чему можно будет подражать. Конечно, спрос можно стимулировать небольшой диверсификацией продукции, но лишь какое-то время.
Размышляя над тем, как эта тенденция проявляется в Кремниевой долине и технологических стартапах, предприниматель и венчурный капиталист Макс Левчин придумал для нее меткое название, которое мне очень нравится. Когда несколько лет назад мы вместе с ним работали над проектом книги, он назвал этот феномен «пограничными инновациями» (innovations at the margins). Имеется в виду склонность искать небольшие улучшения вместо того, чтобы идти на более существенный риск в основном направлении бизнеса. Левчин интересуется проблемами онлайн-платежей и альтернативных валют с 1998 года, когда стал одним из создателей PayPal. Он рассказал мне, что большинство поставщиков этих услуг пытаются заработать незначительные суммы денег на двух-трехпроцентных банковских комиссиях, оставляя основную долю риска крупным банкам. Такой подход обеспечивает удобство и эффективность, но не выводит на путь инноваций.
К нашему стыду, мы стремимся к новому не настолько сильно, чтобы использовать весь огромный потенциал для изменений. Наши все более мощные машины позволяют нам ставить перед собой более амбициозные задачи и лучше подготовиться к переменам, но мы по-прежнему предаемся сомнениям и полны нерешительности. Технологии снизили барьеры входа на рынок в десятках отраслей бизнеса, что должно стимулировать экспериментирование и инвестиции. Мощные инструменты позволяют смоделировать влияние любого сдвига лучше, чем когда бы то ни было, тем самым снизив возможный риск.
Вновь возвращаясь к нашему сравнению шахматных машин с дрозофилами, следует отметить, что многие гроссмейстеры используют при подготовке шахматные движки и базы данных для того, чтобы разыгрывать более рискованные, экспериментальные дебютные варианты. Многие члены шахматного сообщества опасались, что сверхсильные машины могут нанести непоправимый вред профессиональным шахматам, отведя гроссмейстерам роль марионеток, фактически повторяющих лучшие ходы, подсказанные шахматными движками. И, честно говоря, такое иногда можно встретить, но только на уровне ниже шахматной элиты — то есть среди подражателей, а не новаторов. На высшем уровне, за несколькими примечательными исключениями, картина иная.
Благодаря подстраховке, которую обеспечивает использование шахматных движков при подготовке, гроссмейстеры стали охотнее разыгрывать острые варианты на турнирах. Соблазн поймать противника в подготовленную смертельную ловушку перевешивает все угрозы, связанные с ответным ударом. Человеческая память не идеальна, и ваш противник тоже может быть хорошо подготовлен, или может случиться что-то еще, чего вы не предусмотрели дома. Короче говоря, каковы бы ни были причины, сегодня по-прежнему разыгрывается множество интересных вариантов и партий.
Исключением является так называемое антикомпьютерное движение в элитарных шахматах, выступающее за возрождение позиционных, стратегических дебютных вариантов, неуязвимых к новинкам, которые могут быть найдены оппонентом благодаря компьютеру. Основным таким вариантом является берлинская защита в испанской партии, очень эффективно примененная против меня Крамником в матче за мировую корону в 2000 году. В берлинской защите ферзи очень рано покидают доску, и, хотя белые обычно имеют небольшое преимущество, позиции требуют весьма тонкой игры, с которой не справляются даже самые сильные современные машины. Таким образом, в то время как одни шахматисты идут по дороге творческого поиска с помощью шахматных машин, другие — я бы назвал их шахматными луддитами — выбирают консервативный путь, пытаясь противостоять компьютерной угрозе. К сожалению, берлинская защита сегодня стала доминирующим стилем. Говорю «к сожалению» не только потому, что лично я нахожу этот дебют скучным и утомительным (недаром Крамник выбрал его для поединка со мной). Берлинская защита создает равновесие на доске и часто приводит к ничьей, что делает игру менее привлекательной еще и с точки зрения болельщиков, которые любят острую борьбу и разгромные победы и поражения.
Свободный доступ к миллионам партий в базах данных также обусловил омоложение мировой шахматной элиты. В нее вступают сегодня в гораздо более раннем возрасте, чем когда-либо в прошлом. Первый рекордсмен, Бобби Фишер вошел в элиту в 14 лет, когда выиграл чемпионат США. Официально он стал гроссмейстером в следующем, 1958 году, хотя давно играл на гроссмейстерском уровне. Этот рекорд держался 33 года, пока в 1991-м венгерская шахматистка Юдит Полгар его не побила. Но ее рекорд продержался недолго, только до 1994 года, после чего шлюзы открылись, и в настоящее время установленную Фишером планку преодолели уже не меньше 30 молодых дарований.
С 2002 года рекорд принадлежит бывшему украинскому шахматисту Сергею Карякину, ныне играющему за Россию. Он получил титул гроссмейстера в 12 лет и семь месяцев. Хотя он точно не Фишер, однако являет собой еще один пример того, как одаренность определяет судьбу человека. В ноябре 2016-го он в упорной борьбе проиграл матч на первенство мира действующему чемпиону Магнусу Карлсену, который тоже родился в 1990 году. (Карлсен занимает третье место в списке самых молодых гроссмейстеров в истории, став им в 13 лет и четыре месяца.)
Если посмотреть на даты, когда устанавливались эти рекорды, можно увидеть четкую взаимосвязь. Сначала 1958 год, затем 1991 и 1994 годы, после чего в 1997, 1999 и 2000 годах хлынул поток рекордов, и за следующее десятилетие еще больше двух десятков шахматистов получили гроссмейстерский титул в более юном возрасте, чем Фишер. Начало бума в точности совпадает с распространением профессиональных шахматных программ на мощных движках и интернета.
Есть несколько дополнительных факторов, вносящих вклад в столь невероятные темпы производства молодых гроссмейстеров, в том числе мода на получение гроссмейстерского титула в как можно более раннем возрасте и постепенная инфляция рейтингов, сделавшая преодоление планки в 2500 пунктов относительно легким делом, хотя далеко не пустячным. Получение титула гроссмейстера в подростковом возрасте, безусловно, указывает на врожденный талант. Фишер не только получил этот титул в 15 лет, но и пробился в турнир претендентов на шахматную корону, войдя в число восьми сильнейших игроков мира. Сегодня у молодых шахматистов появилось гораздо больше возможностей для того, чтобы стать гроссмейстером, и события развиваются намного быстрее. Я получил официальный титул только в 17, хотя уже в 15-летнем возрасте пробился в квалификационный отбор в финал чемпионата СССР, один из сильнейших шахматных турниров в мире. Мне присудили звание на конгрессе ФИДЕ на Мальте в декабре 1980 года, а по состоянию на январь 1981-го я занимал шестое место в мировом шахматном рейтинге. Ясер Сейраван рассказал мне одну занятную историю, показывающую, как трудно было в прошлом стать гроссмейстером. Уолтер Браун, скончавшийся в 2015 году, сетовал на резкое увеличение числа гроссмейстеров в 1990-е годы, когда на каждом конгрессе ФИДЕ стали присуждать десятки званий. Он сказал Сейравану: «Когда я получил свой титул в 1970 году, было всего два кандидата. Вторым был Карпов, но по поводу него имелись большие сомнения!»
Изучение тысяч типовых приемов и дебютных вариантов, знание которых требуется для достижения гроссмейстерского уровня игры, традиционно представляло собой медленный, многолетний процесс — вспомните утверждение Гладуэлла о «десяти тысячах часов практики», необходимых, чтобы стать экспертом. Практика показала, что технологии могут значительно сократить этот срок, делая обучение более эффективным. Сегодня все больше детей подросткового и более младшего возраста скорее усваивают теорию благодаря тому, что погружаются в мощный поток шахматной информации и в полной мере используют преимущества молодого ума, чтобы запечатлеть в памяти полученные сведения. Теперь в шахматах правильнее говорить не о десяти тысячах часов практики, а о десяти тысячах приемов и позиций.
Я работал с Карлсеном в течение всего 2009 года, когда он прокладывал путь на шахматный Олимп. У него ярко выраженный врожденный талант, и в 18 лет он занимал уже четвертое место в мировом рейтинге. Меня впечатлило, как грамотно он подходит к использованию компьютерных программ. В отличие от многих молодых шахматистов, Магнус не загипнотизирован иллюзорным совершенством машинного анализа. Он предпочитает полагаться на свой ум и свои сильные стороны и видит в машине инструмент, а не ясновидящего оракула. Поэтому он нацелен на то, чтобы тренировать свои умственные мышцы, развивая критически важные навыки решения проблем, вместо того чтобы просто подражать шахматному движку. А когда ему надо решить трудную проблему за шахматной доской, он не тянется мысленно к компьютерной мыши.
Сравните это с ситуацией, когда вы не можете что-либо вспомнить и рефлекторно тянетесь к своему смартфону. Почему бы вам на минутку не остановиться и не попробовать обойтись без своего электронного помощника? Пусть это будет такая мелочь, как название фильма или адрес электронной почты друга, но подобная тренировка когнитивных мышц очень полезна. Конечно, приобретение и сохранение знаний имеют ценность только тогда, когда мы используем их творчески — что и является главным предназначением человеческого ума. Наш ум сводит всю информацию воедино и превращает ее в понимание и идеи, причем зачастую мы этого даже не замечаем. Даже если сегодня мы перестали бродить по книжным магазинам и библиотекам, мы должны позволить нашим умам блуждать в поисках вдохновения.
Разнообразие географических регионов, где появляются одаренные шахматисты, также примечательно. Разумеется, это постсоветское пространство, но сегодня к нему присоединились Индия, Норвегия, Китай, Перу и Вьетнам. На национальном уровне аналогичную тенденцию можно наблюдать в Соединенных Штатах. В прошлом центром американского шахматного мира являлся Нью-Йорк. Сегодня Шахматный фонд Каспарова работает с молодыми дарованиями из Калифорнии, Висконсина, Юты, Флориды, Алабамы и Техаса. В последние два десятилетия, особенно благодаря распространению интернета и мобильных телефонов, технологии дали людям, где бы те ни проживали, возможность стать предпринимателями, учеными, да в общем кем угодно. И здесь опять же шахматные дрозофилы уже проложили путь. В мире много талантливых людей — им просто нужно дать инструменты и возможности, чтобы реализовать свои таланты.
Под маской безобидного хобби шахматы преодолевают все культурные, географические, технологические и экономические барьеры. Вновь и вновь они выступают моделью в широчайшем спектре областей — от искусственного интеллекта и онлайновых партий до методов решения проблем и игрофикации в образовании. Воспитание множества молодых гроссмейстеров с их уникальным образом мышления должно послужить полезным примером для традиционного образования, хотя и с теми же оговорками. Дети способны учиться значительно быстрее и эффективнее, чем позволяют им традиционные методы образования. Они уже делают это сами, живя в гораздо более сложной среде, чем та, в которой выросли их родители.
Иногда я задаюсь вопросом, стал бы я чемпионом мира по шахматам, если бы в 1960-е годы в Баку, где я вырос, у меня было столько же возможностей времяпрепровождения, сколько у современных детей. Как и каждое поколение родителей, я сетую на все эти современные увлечения и гаджеты, отвлекающие внимание моих отпрысков. Но это их мир, и мы должны подготовить детей к жизни в нем, а не пытаться оградить наших мальчиков и девочек от реальности. Дети любят общение и творчество, и благодаря современным технологиям они могут общаться и творить множеством самых разных способов. Если в школе создаются условия для творчества и сотрудничества, дети там процветают.
То, что сегодня обучение в школах мало чем отличается от обучения сто лет назад, не просто странно, а абсурдно. Как может учитель или даже стопка книг быть единственным источником информации для детей, которые могут получить доступ ко всем накопленным человечеством знаниям за считаные секунды с помощью устройств, лежащих в их кармане, причем сделать это гораздо быстрее, чем их учителя и родители? Мир меняется слишком быстро, чтобы научить детей всему, что может пригодиться им в жизни, поэтому мы должны научить их тому, как надо учиться, — творческому подходу к решению проблем, динамичному сотрудничеству в интернете и в реальной жизни, проведению исследований в режиме реального времени, а также модификации и созданию собственных цифровых инструментов.
Несмотря на более высокий уровень технологического развития и благосостояния в Соединенных Штатах, Западной Европе и некоторых экономически развитых странах Азии, наибольший потенциал для радикальных изменений в сфере образования имеется у развивающихся государств. Зачем им пытаться догонять развитый мир, перенимая устаревшие методы образования? В некоторых бедных странах люди, никогда не пользовавшиеся персональными компьютерами и традиционными банками, сразу начали использовать смартфоны и виртуальную валюту — и так же быстро они смогут внедрить у себя новые, динамические парадигмы образования, поскольку им не придется многое менять.
Достичь этой цели можно благодаря общедоступности мощнейших технологий. Сегодня дети в классе могут самостоятельно составить собственный учебный план и собственные учебники, используя свои планшеты и опираясь на сотрудничество с другими детьми и преподавателями. Такой подход уже применяется на шахматных курсах. Дети имеют возможность изучать любой новый материал, их интересующий, а преподаватели, которые могут находиться в любой точке мира, доступны 24 часа в день семь дней в неделю, а не только в часы школьных занятий.
Богатые страны подходят к образованию так же, как обеспеченные аристократические семьи к инвестированию. Если на протяжении многих лет тот или иной метод давал хорошие результаты, зачем раскачивать лодку? В последние годы я выступал во многих городах, от Парижа и Иерусалима до Нью-Йорка, на конференциях, посвященных проблемам образования, и могу сказать, что ни в одной другой сфере не встречал более консервативного мышления. Причем не только в административно-бюрократической среде, но и среди учителей и родителей. Короче говоря, у всех, кроме детей. Преобладающая идея такова: образование — слишком важная сфера, чтобы рисковать. Я же настаиваю на том, что образование — слишком важная сфера, чтобы не рисковать. Мы должны узнать, что работает, а что нет, и единственный способ это сделать — пойти путем экспериментов. Дети справятся с этим. Они уже делают это самостоятельно. Но взрослые продолжают бояться.
Мой матч с индийским претендентом на мировую корону Виши Анандом (Нью-Йорк, 1995) стал первым, при подготовке к которому использовалась компьютерная программа. Мы с тренерами решили задействовать в качестве проверочной счетной машины программу Fritz 4. Мы не доверяли ей ничего стратегического, но она позволяла значительно сэкономить время при анализе сложных тактических позиций, гарантируя, что мы не просмотрели ничего важного.
Матч с Анандом начался с восьми ничьих. Мне это было на руку, ибо при ничейном исходе матча я сохранял титул, но по мере продолжения череды наших осторожных ничьих болельщики стали задаваться вопросом, не потерял ли я свою хватку. Честно говоря, я и сам начал немного беспокоиться. Ананд был хорошо подготовлен, и я играл без особой уверенности. Затянувшаяся плохая игра может вынудить вас сомневаться в собственных решениях, что может привести к еще более плохой игре. Когда я обдумывал сложившуюся ситуацию в апартаментах в Нижнем Манхэттене, где разместилась моя команда, мне в голову неожиданно пришла идея, способная переломить ход матча. Я изобрел потрясающую комбинацию с жертвой фигуры в открытом варианте испанской партии, который применял Ананд. Мы с тренерами потратили все выходные на уточнение невероятно сложной тактики, и здесь машина оказала нам неоценимую помощь, несмотря на относительную слабость тогдашних движков.
Проблема была в том, что белыми мне предстояло играть через партию. Меня так увлекла эта замечательная идея, что мы фактически проигнорировали подготовку к предстоящей партии черными. Я был раздосадован тем, что придется играть еще одну партию, прежде чем я смогу поразить Ананда и весь мир этой убойной новинкой. Но недаром народная мудрость гласит, что не стоит ставить телегу впереди лошади и что цыплят по осени считают. В следующей, 9-й партии я потерпел сокрушительное поражение. Ничуть не хочу принизить качество игры Ананда: он играл очень сильно и заслужил победу. Но я виню себя в том, что позволил себе отвлечься и в итоге стал отставать в счете в середине матча. Теперь мне нужно было как следует собраться в 10-й партии, чтобы не выбросить на ветер свою ошеломляющую заготовку.
Наконец этот день настал, и я горел нетерпением. Я надеялся, что Ананд не догадается о моих планах по выражению моего лица. Если бы он избрал другую защиту, а не открытый вариант «испанки», как в 6-й партии, не знаю, как бы я перенес этот удар. Напряжение было так велико, что едва арбитр случайно уронил часы на доску, я подскочил на стуле и на мгновение закрыл лицо руками.
К моему огромному облегчению, Ананд повторил свой любимый дебют, и мы следовали этой линии вплоть до 14-го хода. С определенной точки зрения в таком повторении для Ананда был смысл. Та партия сложилась для него хорошо, так почему бы ее не повторить? Но неужели он думал, что я буду повторять эту линию, не найдя сильной новинки? Это показывало его уверенность в своей дебютной подготовке, которая обеспечила хорошие результаты в первой половине матча. Однако того, что произошло дальше, не мог ожидать никто.
На 14-м ходу я пошел не так, как в 6-й партии, а слоном на c2. Ранее этот ход уже рассматривался другими игроками, но не в полной мере. Экс-чемпион мира Михаил Таль, славившийся своей поразительной тактической зоркостью, предлагал эту жертву много лет назад, но его идея была забракована, поскольку белые практически не получали преимущества. Другие аналитики тоже оценили этот ход как эффектную пустышку. Но я нашел неожиданное продолжение, которое перевернуло все оценки с ног на голову, пусть даже в одной решающей партии. Вместо того чтобы вывести коня в центр, как рекомендовал Таль и что казалось самым логичным, я увел его в сторону, на b3. Отсюда конь защищал свою ладью, атаковал черного коня и при этом не мешал другим фигурам включиться в атаку на черного короля.
Наконец-то сделав ход, не дававший мне покоя три дня, я не смог совладать с нервами и вскочил со стула, чтобы немного пройтись. Выходя из игрового зала, я не придержал за собой дверь, и та захлопнулась с грохотом, что некоторые сочли грубым методом психологической войны. Но это были всего лишь нервы. Моя новинка предполагала жертву целой ладьи в обмен на страшную атаку на короля Ананда. Во время подготовки мы не нашли достойного ответа за черных, а Ананд потратил на его поиски 45 минут (что было особенно примечательно, учитывая его репутацию одного из самых скоростных игроков в истории шахмат).
Я следовал подготовленной линии, тогда как Ананд пытался найти выход из этой ловушки. В сложном положении он сделал несколько лучших оборонительных ходов, и мне пришлось играть максимально точно, чтобы одержать первую победу и сравнять счет в матче. После этого нам предстояло сыграть еще десять партий, но я уже перехватил инициативу. И в 11-й партии вынул из рукава еще один сюрприз: впервые в жизни применил «вариант дракона» в сицилианской защите. Выиграв и эту партию, и две из трех следующих, я получил большой перевес в счете и сохранил его до конца матча.
Я решил вернуться к матчу с Анандом и написанным о нем статьям и книгам, чтобы сравнить все это с моими битвами с Deep Blue. Мне бросилось в глаза, что представители обеих команд, моей и Ананда, а также многочисленные журналисты и аналитики уделяли много внимания психологическим аспектам. Взять хотя бы комментарий американского гроссмейстера Патрика Вольфа, одного из секундантов Ананда, сделанный им после 10-й партии: «После 9-й партии в нашем лагере царило приподнятое настроение{88}. Но после 10-й мы были подавлены и удручены. Такие сильные эмоциональные переживания играют важную роль в любом матче. Матч является проверкой не абсолютного уровня шахматного мастерства в целом, а способности шахматиста сыграть хорошо эти конкретные партии. Вот почему умение контролировать свое эмоциональное состояние оказывает значительное влияние на исход матча».
После восьми ничьих кряду Ананд одержал одну победу, а затем проиграл четыре из пяти следующих партий. По сути, матч завершился, хотя впереди было еще шесть партий. Дело не в том, что после 10-й партии Ананд вдруг, как по волшебству, стал более слабым игроком, а я — более сильным. И хотя подготовленные мною с тренерами сюрпризы, безусловно, сыграли свою роль, не они стали причиной того, что Ананд начал играть намного ниже своего обычного уровня. Потерпев крушение из-за сильной новинки и совершив ошибку при столкновении с неожиданным вариантом в следующей партии, он так и не сумел вернуть утраченное самообладание, необходимое для стабильной игры. В какой-то мере мне повезло, что я не нашел эту сильную новинку во время предматчевой подготовки. Применив ее в 10-й партии (а не, скажем, во 2-й), я не дал Ананду времени прийти в себя.
Я критикую не Виши Ананда, а нашу человеческую природу. Тот же недуг поразил меня 18 месяцев спустя во время матча-реванша с Deep Blue, и даже понимая, что со мной происходит, я не мог противостоять ему. Наши эмоции влияют на наш разум множеством способов, которые мы порой не в состоянии объяснить. Некоторые бойцы, оказавшись на грани поражения, играют лишь лучше. Они окапываются и отчаянно защищаются, воспринимая сложившуюся ситуацию как вызов. Таким был Виктор Корчной; он любил взять пешку, рискуя попасть под яростную атаку противника. Человека, пережившего в детстве блокаду Ленинграда, было трудно запугать за шахматной доской. Но такого рода психологическая устойчивость редка, даже среди лучших гроссмейстеров. Ошибки почти всегда влекут за собой другие ошибки.
То же самое можно сказать обо всех сферах жизни. Многие исследования показали, что в состоянии депрессии или просто при отсутствии уверенности в себе мы принимаем решения не так быстро, как обычно, и эти решения чаще оказываются плохими, консервативными. Пессимизм приводит к тому, что психологи называют «повышенной готовностью к потенциальному разочарованию». Все это выливается в нерешительность и стремление избегать или откладывать принятие важных решений. Даже привычные методы принятия решений практически никак не улучшают их качество. Сбой происходит на более глубоком уровне, поскольку депрессия негативно влияет на фундаментальные навыки принятия логических решений.
Интуиция — произведение опыта и уверенности. Я употребляю термин «произведение» в математическом смысле, то есть интуиция = опыт × уверенность. Это способность действовать инстинктивно на основе глубоко усвоенных знаний. Депрессия отключает интуицию, поскольку подавляет уверенность в себе, необходимую для превращения опыта в действие.
Влияние эмоций — только один из многочисленных факторов, заставляющих людей действовать иррационально и непредсказуемо. Экономическая теория основывается на том факте, что люди — «рациональные игроки» (действующие субъекты), всегда принимающие решения, исходя из своих интересов. Вероятно, именно поэтому экономику называют «мрачной наукой» и говорят, что экономисты оказывают такое же воздействие на экономику, как синоптики на погоду. Люди зачастую абсолютно нерациональны, ни в составе той или иной группы, ни по отдельности.
Одним из самых простых и наглядных примеров того, насколько мы подвержены ошибочным интуитивным заключениям, является так называемый «ложный вывод Монте-Карло», или «ошибка игрока». Предположим, что при подбрасывании монеты правильной формы 20 раз подряд выпадает орел. Какова вероятность того, что в следующий раз монета упадет решкой вверх? Разумеется, выпадение орла 21 раз подряд — очень редкое явление. Интуиция подсказывает вам сделать ставку на решку, исходя из предположения о том, что в конце концов должна вступить в действие некая статистическая регрессия и выпасть решка. Это в высшей степени ошибочное предположение, благодаря которому игорным империям в Лас-Вегасе и на Макао не приходится беспокоиться об оплате своих огромных счетов за электричество. При каждом подкидывании монеты вероятность выпадения орла или решки по-прежнему составляет 50 на 50 независимо от того, как монета падала раньше. Вероятность выпадения 21 орла подряд ничуть не больше и не меньше, чем вероятность любой другой последовательности.
Даже если вы никогда раньше не слышали об этом заблуждении, вы все равно каким-то образом осознаете его ложность. Вы знаете, что при каждом подбрасывании вероятность выпадения орла или решки составляет 50 на 50 и никак не зависит от того, что происходило раньше. И тем не менее мы хотим думать, что предыдущие события каким-то образом влияют на последующие. Считается, что это когнитивное заблуждение получило свое название из-за случая, произошедшего в казино Монте-Карло 18 августа 1913 года, когда шарик выпал на черное поле рулетки 26 раз подряд. Да, это крайне редкое явление, но, если задуматься, ничуть не более редкое, чем выпадение любой другой из 67 108 863 возможных 26-элементных комбинаций красного и черного цвета. Эта последовательность имела значение только для одержимых закономерностями людей, которые проиграли миллионы франков, поставив на красное.
Теперь вы понимаете, почему компьютеры имеют определенное преимущество в партиях, в которых последовательности «счастливых» и «несчастливых» карт или бросков костей могут влиять на решения, принимаемые людьми. Машины не ищут закономерностей в случайных событиях и, даже если они запрограммированы на их поиск, не находят их там, где их нет, как это часто делает человеческий ум.
Замечательные работы Даниэля Канемана, Амоса Тверски и Дэна Ариели показывают, насколько никудышны способности людей мыслить логически. При всей невероятной мощи нашего разума его очень легко обмануть. Я твердо верю в силу человеческой интуиции и в необходимость развивать ее и использовать, но не могу отрицать, что моя вера покачнулась после прочтения таких книг, как «Думай медленно… Решай быстро» Канемана (2011) и «Предсказуемая иррациональность» Ариели (2008). Прочитав их работы, вы можете удивиться, как мы, люди, вообще выжили в этом мире.
Подобно гроссмейстерам, мы полагаемся на предположения и опыт, чтобы понять окружающую нас сложность. Мы не просчитываем каждое решение, исследуя каждый возможный исход, как это делают машины с помощью грубой силы. Это неэффективно и ненужно, поскольку в большинстве случаев наши предположения довольно точны. Но когда их изучают ученые или эксплуатируют рекламодатели, политики и другие манипуляторы, становится ясно, что всем нам не помешает немного объективного контроля, в чем нам и могут помочь наши машины. Они не только способны предоставить правильные ответы, но и позволяют увидеть, насколько наше мышление иррационально и как легко оно поддается влиянию. Осознав такие когнитивные ошибки и слепые пятна, мы не избавимся от них, но сделаем на пути к этому важный шаг.
В 2015-м в ходе одного из моих ежегодных визитов в Оксфорд я провел семинар на тему принятия решений для группы студентов Школы бизнеса имени Вафика Саида. Во время этого семинара я пошел на эксперимент, похожий на тот, что описал в своей книге Даниэль Канеман. Я захотел проверить влияние так называемого эффекта якоря на процесс принятия решений. Сработает ли он на будущих магистрах делового администрирования, даже если те узнают, что я пытаюсь их обмануть?
Я разбил студентов на семь групп по пять-шесть человек и раздал каждой карточки с напечатанными шестью несколько различающимися вопросами. Первые три вопроса предполагали ответ «да» или «нет» и являлись вариантами следующих вопросов:
— Ганди был моложе или старше 25 лет на момент смерти?
— Самое высокое дерево в мире выше или ниже 18 м?
— Среднегодовая температура в Дамаске выше или ниже 3 °C?
Оставшиеся три вопроса были одинаковыми для всех семи групп:
— Сколько лет было Ганди на момент смерти?
— Какова высота самого высокого дерева в мире?
— Какова среднегодовая температура в Дамаске?
Различались только цифры в первых трех вопросах. Для каждой группы они возрастали примерно на 25 %. Так, второй группе в вопросе про Ганди я указал возраст 30 лет, в вопросе про дерево — высоту 31 м, а в вопросе про Дамаск — температуру 8 °C и т. д. Для седьмой группы я задал соответственно 125 лет, 400 м и 48 °C.
Я постарался выбрать такие вопросы, отвечая на которые, студенты могли опереться не на знания, а на интуицию. Очевидно, что Ганди умер в возрасте старше 25 и моложе 125 лет и что самое высокое дерево в мире определенно выше 18 м. Но важны были не первые три вопроса, а то, как они повлияют на ответы на следующие три вопроса. Конечно же, они повлияли! Имейте в виду, что студенты не имели никакой достоверной информации и знали, что должны мыслить объективно, поскольку я пытаюсь ввести их в заблуждение.
Первая группа дала в среднем такие ответы: 72 года, 30 м и 11,4 °C. Пятая — 78 лет, 112 м и 24 °C. Седьмая — 79 лет, 136 м и 31,2 °C. За двумя исключениями цифры в ответах возрастали вместе с порядковым номером группы. (В одной группе было трое студентов из Индии, которые точно знали, что Ганди умер в 78 лет. Остальные их ответы: 115,7 м и 11,2 °C.) Средние оценки температуры составляли 11,4; 18,1; 21,3; 21,8; 24,0; 30,7; 31,2. Цифры в первом блоке вопросов напрямую повлияли на ответы на втором блоке, несмотря на то, что не содержали никакой полезной информации и в некоторых случаях были явно занижены или завышены.
Канеман описывает еще более тонкое воздействие этого якоря. Он задавал студентам вопрос, предполагающий количественную оценку, и просил запустить рулетку, которая при остановке указывала на случайное число от 1 до 100. Как вы могли догадаться, чем больше было выпавшее число, тем выше оказывались средние количественные оценки, данные студентами. Даже когда испытуемых просили не обращать внимания на рулетку, цифры на ее колесе все равно влияли на их ответы. Наш мозг может очень эффективно обманывать сам себя.
Мы страдаем от подобных иррациональностей и когнитивных заблуждений и за шахматной доской, и в жизни. Мы часто делаем импульсивные ходы, даже когда тщательный анализ показывает несостоятельность наших планов. Мы влюбляемся в свои планы и отказываемся признавать новые доказательства, свидетельствующие против них. Мы позволяем так называемой предвзятости подтверждения влиять на наше мышление таким образом, что мы начинаем верить в свою правоту даже тогда, когда все указывает на нашу ошибку. Мы сами вводим себя в заблуждение, находя закономерности в случайных событиях и видя корреляции там, где их нет.
В шахматном анализе использование шахматного движка для объективного контроля очень полезно, но чрезмерная опора на машину может лишить вас уверенности в своих силах и даже поработить. Pocket Fritz на смартфоне, лежащем в вашем кармане, не поможет вам во время игры. И хотя использование смартфона в обычной жизни не имеет ничего общего с применением допинга, злоупотребление им может привести к развитию зависимости — и тогда в отсутствие этого цифрового костыля вы будете превращаться в когнитивного калеку. Мы должны использовать эти мощные и объективные инструменты, какими являются машины, не только для того, чтобы лучше провести анализ и принять лучшее решение в данный конкретный момент, но и для того, чтобы всегда хорошо анализировать и принимать самые верные решения.
Каждый шахматный ход, который я сделал за свою продолжительную карьеру, представляет собой решение. И вследствие ограниченной природы шахматной игры каждое из этих решений может быть проанализировано и оценено с точки зрения его качества. Разумеется, в жизни не все так четко и ясно, как на шахматной доске, и принимаемые нами решения не всегда поддаются объективному анализу, как шахматные ходы. Но ситуация меняется. Наши машины все больше способны помочь нам в объективной оценке наших решений по мере того, как мы скармливаем им все больше и больше данных о нашей жизни. Ваши личные финансы могут отслеживаться в интернете банками и брокерами, а также специализированными сайтами и приложениями. Специальные программы могут быть в курсе всех ваших целей и результатов в области обучения. Цифровое устройство на вашем запястье и мобильные приложения могут контролировать ваше состояние здоровья и физическую активность, в том числе вести подсчет сожженных калорий и сделанных приседаний. Как показывают исследования, мы склонны переоценивать нашу физическую активность и недооценивать количество съеденной пищи. Почему? Это улучшает наши представления о себе — и позволяет есть больше вредных блюд. Тандем «человек плюс машина» поможет вам быть честным с самим собой при условии, что вы честны со своими машинами.
Мы можем использовать все эти инструменты для проверки своих предположений и решений и тем самым тренировать собственные умственные мышцы, о чем я говорил выше. Если вы работаете над каким-либо проектом, скажите, сколько времени, по-вашему, потребуется на его реализацию? Как долго вам придется работать для достижения цели, которую вы себе поставили? Когда дело будет сделано, вернитесь и посмотрите, насколько точны были ваши оценки. Если вы ошиблись, то почему? Действовать в соответствии со списками задач и целевыми показателями критически важно для дисциплинированного мышления и стратегического планирования. Мы часто забываем об этом правиле за пределами рабочей среды, но оно очень полезно, и современные цифровые инструменты помогают следовать ему практически во всех сферах жизни.
Меня часто описывают как очень импульсивного человека, и я с этим не спорю, хотя для чемпиона мира по шахматам порывистость может показаться недостатком. Меня регулярно спрашивают, как мне удается примирить мой принцип «сперва действуй, потом задавай вопросы» с холодной объективностью, необходимой для игры на самом высоком уровне. Я всегда отвечаю, что, во-первых, у меня нет никаких универсальных секретов и советов относительно того, как обзавестись дисциплинированным мышлением. Все мы разные, и то, что работает для меня, может не работать для других. Мне посчастливилось: преданная мама и потрясающий учитель с детства старались привить мне дисциплинированность, а не потакали моему взрывному характеру. Клара Каспарова и Михаил Ботвинник понимали, что своими попытками приструнить мою импульсивность они не задушат мой талант, а наоборот, помогут ему расцвести в полную силу.
Во-вторых, вы должны стремиться к предельной честности в самых важных вещах. При разборе своих партий я всегда старался быть таким же объективным, как машина. Даже если мне иногда не удавалось сохранять абсолютную объективность, я могу сказать, что был достаточно объективным. Если вы честно и добросовестно подходите к сбору данных и анализу, то обнаружите, что вскоре начнете делать все более точные оценки.
Как и мои ученики, которые используют шахматные программы, чтобы научиться принимать более объективные и точные решения за шахматной доской, вы можете использовать наши умные машины не только для того, чтобы перекладывать на них принятие решений, но и для того, чтобы более объективно анализировать собственные решения. Однако все данные в мире, если вы не прислушаетесь к ним, не помогут вам избавиться от когнитивных ошибок. Перестаньте искать своим поступкам оправдания и логические обоснования — с их помощью ваш ум вводит вас в заблуждение и заставляет делать то, что ему хочется. Конечно, довольно сложно позволить каким-либо данным руководить нашими действиями — в конце концов, мы ведь не роботы.
Если вы помните, парадокс Моравека гласит, что машины сильны в том, в чем слабы люди, и наоборот. Это как нельзя лучше видно в шахматах, что и подало мне идею одного эксперимента. Что если человек будет играть не против машины, а на пару с машиной? Мы придумали термин «продвинутые шахматы» (advanced chess), или «адванс», — и в 1998 году в испанском Леоне состоялся первый матч. Каждый игрок имел под рукой персональный компьютер и мог использовать во время партии любую шахматную программу по своему выбору. Цель была в том, чтобы благодаря синтезу самых сильных сторон человеческого и машинного интеллекта выйти на новый, высочайший уровень игры.
Тогда я не знал об этом, но великий британский исследователь в области ИИ и теории игр Дональд Мичи предложил такую концепцию еще в 1972 году в статье о шахматных машинах, опубликованной в журнале New Scientist. Он назвал это «консультативными шахматами» (consultation chess) и написал, что будет интересно посмотреть, насколько может улучшиться игра человека, если во время партии у него будет доступ к грубой силе. Но в 1972-м сильных шахматных движков еще не существовало, поэтому эта идея, выдвинутая Мичи и впоследствии несколькими другими исследователями, так и не была протестирована.
Хотя я постарался подготовиться к необычному формату соревнований, наш леонский матч с болгарским гроссмейстером Веселином Топаловым, на тот момент одним из сильнейших шахматистов мира, вызвал странные ощущения. Пользоваться шахматной программой во время партии было одновременно и увлекательно, и тревожно. В первую очередь благодаря доступу к базе данных с несколькими миллионами сыгранных партий не нужно было так сильно напрягать память в дебютной стадии. Но поскольку мы имели равный доступ к одной и той же базе данных, преимущество все равно должно было перейти к тому, кто первым применит удачную новинку.
В миттельшпиле помощь компьютерной программы означала, что больше не нужно бояться грубых тактических просчетов. Компьютер может просчитать последствия каждого рассматриваемого вами хода и указать на возможные результаты и контрходы, которые вы могли просмотреть. Теперь можно было сосредоточиться на глубоком планировании, а не на тщательных расчетах, отнимающих так много времени в обычных шахматных партиях. Такие условия не подавляли наши творческие порывы, а наоборот, стимулировали их.
Несмотря на доступ к лучшему из обоих миров, наши партии с Топаловым оказались не настолько совершенны, как ожидалось. Мы играли с часами, и у нас было ограниченное время для консультаций с нашими кремниевыми партнерами. Тем не менее результаты говорили сами за себя: всего лишь за месяц до этого я победил Веселина в обычных быстрых шахматах со счетом 4:0, а борьба в продвинутых шахматах завершилась с ничейным счетом 3:3. Машина свела на нет мое преимущество в тактических расчетах.
Соревнования в формате адванс проходят в Леоне на протяжении вот уже многих лет и позволяют узнать много интересных вещей о шахматах и не только. Мне нравится то, что зрители могут видеть все происходящее на компьютерных экранах игроков. Это все равно что поместить скрытую камеру в гроссмейстерский ум и наблюдать, как игрок обдумывает различные варианты. В любом случае наблюдать за мышлением игрока в режиме реального времени очень интересно. После партии можно легко сравнить то, как оба игрока анализировали все ходы, и увидеть, как по-разному они оценивали ключевые позиции.
Еще более примечательным оказалось продолжение эксперимента с продвинутыми шахматами. В 2005 году шахматный сайт Playchess провел так называемый фристайл-турнир, в котором любой желающий мог состязаться в команде с другими шахматистами и компьютерами. Как правило, на онлайновых шахматных площадках используются специальные «антимошеннические» алгоритмы, чтобы предотвратить использование шахматистами компьютерной помощи во время партии. (Интересно, что эти алгоритмы обнаружения, в которых используется диагностический анализ ходов и вычисляются вероятности, должны быть ничуть не менее умными, чем выявляемые ими игровые шахматные программы.)
Привлеченные внушительным по шахматным меркам призовым фондом, в соревновании приняли участие целые команды сильных гроссмейстеров, оснащенные сразу несколькими компьютерами. Поначалу результаты не удивляли. Альянс «человек + машина» брал верх даже над самыми мощными компьютерами. Могучая шахматная машина Hydra из Объединенных Арабских Эмиратов, созданная, как и Deep Blue, специально для игры в шахматы, не могла сравниться с сильным шахматистом, использующим обычный компьютер. Противник, сочетающий в себе стратегическое мышление человека и тактическую зоркость компьютера, оказался неуязвим для шахматных машин.
Но итог турнира стал большой неожиданностью. В нем победили не гроссмейстеры с сильнейшими ПК, а два американских шахматиста-любителя Стивен Крэмтон и Закари Стивен, которые пользовались тремя компьютерами одновременно. Они грамотно применили компьютерные программы, «обучили» компьютер очень глубокому анализу позиций — и в итоге эффективно противопоставили эти достижения пониманию игры и опыту гроссмейстеров и превосходящей вычислительной мощи машин. Это был триумф процесса как такового. Разумный процесс одержал победу над превосходящими знаниями и превосходящими технологиями. Что, разумеется, не делает эти знания и технологии устаревшими. Но победа американцев продемонстрировала, как эффективность и координация могут значительно улучшить результаты. Из всего этого я делаю следующий вывод: комбинация «слабый шахматист + машина + лучший алгоритм принятия решения» оказалась сильнее мощного компьютера и, что еще интереснее, сильнее комбинации «сильный шахматист + машина + худший алгоритм принятия решения».
Я написал об итогах этого турнира по фристайл-шахматам в книге «Шахматы как модель жизни» и дополнительно развил свой вывод в статье, опубликованной в журнале The New York Review of Books(2010). Я не ожидал, что в ответ мне станут поступать звонки и электронные письма со всего мира. Google и другие компании из Кремниевой долины, а также инвестиционные компании и поставщики корпоративного ПО пригласили меня прочитать лекции о важности процесса в человеко-машинном сотрудничестве. Они рассказали, что уже на протяжении многих лет пытаются донести эту идею до потенциальных клиентов. Алан Трефлер, основатель и генеральный директор компании Pegasystems в Кембридже (Массачусетс), в молодости серьезно увлекался шахматами и шахматным программированием. Его Pegasystems разрабатывает программное обеспечение для управления бизнес-процессами, и Трефлер был очень воодушевлен моей статьей. «Это именно то, что мы делаем, — сказал он, — просто я никогда не мог так хорошо это объяснить!»
Занятно, что сегодня «закон Каспарова» зажил своей жизнью и его по-разному интерпретируют, хотя, думаю, такие вещи от нас уже не зависят. Успех моей статьи во многом был вызван ее своевременностью. Благодаря машинному обучению и другим методам умные машины делают большие успехи, но обычно в какой-то момент они достигают пределов своих интеллектуальных возможностей, проистекающих из использования баз данных. Между тысячами и несколькими миллиардами обучающих примеров существует огромная разница. Но между несколькими миллиардами и несколькими триллионами примеров разницы нет почти никакой. По иронии судьбы после предпринимавшихся на протяжении десятилетий попыток заменить человеческий интеллект алгоритмами сегодня многие компании и исследователи пытаются найти способы вернуть человеческий разум в процесс анализа и принятия решений в условиях изобилия данных. Шахматные программы уже прошли этот путь: сначала они перешли от знаний к грубой силе, а затем, когда последняя столкнулась со снижением эффективности, снова начали возвращаться к знаниям. И опять же ключом к успеху здесь является процесс, а процесс может быть разработан только человеческим разумом.
Одним из препятствий на пути плодотворного сотрудничества человека и машины остается согласованность. Многие виды деятельности, от визуального распознавания до интерпретации смысла, даются людям лучше, чем машинам, но как наладить взаимодействие между людьми и машинами таким образом, чтобы максимально использовать сильные стороны и тех, и других — и при этом избежать существенного замедления работы компьютеров? Сегодня IBM и многие другие компании сосредоточили внимание на усилении интеллекта{92}. Вместо того чтобы пытаться заменить людей автономными системами ИИ, они стремятся применять информационные технологии для оптимизации процесса принятия нами решений. И снова дети идут впереди нас. Они предпочитают фотографии символам, символы — текстовым сообщениям, текстовые сообщения — электронным письмам, а электронные письма — голосовой почте. Все дело в скорости. Молодые выбирают самые быстрые способы коммуникации друг с другом и со своими электронными устройствами.
Строка кода, мышка, палец, голосовая команда — все эти инструменты аналоговой эпохи примитивны по сравнению с невероятными способностями современных машин. Нам необходимо новое поколение умных инструментов, которые будут служить посредниками между человеком и машиной (и наоборот). Когда люди взаимодействуют в группе, все происходит гладко, потому что каждый говорит и думает с одинаковой человеческой скоростью. Но когда в процессе принятия решений начинают участвовать машины, как наладить с ними эффективную совместную работу? Интеллектуальная автоматизация будет и дальше приводить к потере рабочих мест, но есть область, которую ждет стремительное развитие в обозримом будущем, — сотрудничество человека и машины, разработка и архитектура процессов. Это не просто новый пользовательский опыт, а совершенно новые методики, позволяющие задействовать человеко-машинное партнерство в различных областях и создавать необходимые для этого новаторские инструменты.
Наши алгоритмы постоянно будут умнеть, а аппаратные средства — становиться более скоростными. Машины будут постепенно совершенствоваться и скоро смогут выполнять порученные им задания без участия человека — точно так же, как в свое время лифты стали обходится без лифтеров. Это происходит сегодня и будет происходить и дальше, если мы сумеем встать на устойчивый путь технического прогресса. Я надеюсь, что сумеем, и это хорошая новость, потому что альтернатива — стагнация и снижение уровня жизни. Чтобы идти впереди машин, мы не должны пытаться затормозить их развитие, поскольку тем самым мы остановим и свой прогресс. Мы должны придать машинам ускорение. Мы должны обеспечить машинам, и себе тоже, простор для роста. Мы должны двигаться вперед, за пределы возможного и вверх.