Среднего более не дано. Как выйти из эпохи великой стагнации

Ведущий американский гроссмейстер Хикару Накамура в игре в «адванс» не преуспел, хотя и пользовался компьютерными программами. В чем была его проблема? Он не слишком доверял машинам. Как-то он похвастался: «Я полагаюсь на свой мозг, потому что шесть дней в неделю он работает лучше, чем Rybka». Он оказался неправ.

Игроки в «адванс» внимательно изучают дебюты своих соперников в предыдущих играх, поскольку, как однажды заметил Каспаров, начальное преимущество в «адвансе», как правило, означает и общую победу. Кроме того, игрокам известны слабые стороны отдельных «движков» и то, в чем одни из них могут компенсировать недостатки других. Игроки разбираются в планировании времени — на каких этапах игры программе можно выделить больше времени на анализ — лучше, чем сами программы. Но самое главное, они понимают компьютерный анализ как процесс. Они обладают необъяснимой способностью определять, когда будет сделано еще несколько ходов и программа «подставится». В таких случаях они анализируют эти ходы с помощью другой версии той же программы или с помощью другой программы, чтобы заманить своего противника в западню. Если противник слепо следует рекомендациям своей программы, не подозревая о том, что она вот-вот «подставится», то более прозорливая команда может одержать победу. Другими словами, люди приспосабливаются к программам и осуществляют поиск решений более скрупулезно, чем это сделала бы машина без участия человека.

Арно Никель, специалист по «адвансу», как-то заметил: «чтобы победить, требуется создать что-то особенное». По словам Васика Райлиха, на сегодняшний день разница между собственно шахматными программами и лучшими командами стиля «адванс» остается практически неизменной. Вклад человеческого элемента пока заметен, однако Райлих не знает, сколько еще времени сохранится такое положение вещей.

Турниры между мастерами «адванса», возможно, являются самыми большими высотами, которых достигли шахматы, хотя кто об этом может судить? Пара человек — машина в состоянии совершенствоваться лучше любого человека или любой машины. Ни одна из машин не признает игру в паре в качестве оптимального варианта, поскольку стратегии парной игры глубже того, что машина в состоянии проанализировать сама по себе.

Я посвятил много часов, играя дома в одну из разновидностей игры «адванс». У программы Shredder на моем iPad рейтинг составляет около 2200 баллов, что соответствует уровню мастера,— то есть довольно высокий уровень мастерства, хотя и не сравнимый с уровнем игрока мирового класса. (Программа в состоянии играть лучше, но при этом ее работа сильно замедляется; к тому же меня тешит мысль, что время от времени я могу ее обыграть). Мой принцип предельно прост. Я заставляю программу играть против себя самой, однако время от времени вмешиваюсь в игру и сам решаю, какой ход сделать. Иными словами, «я и Shredder» ведем игру против Shredder. Связка человек—компьютер обычно побеждает. В четырех-пяти ключевых моментах игры я отменяю стратегические решения программы и делаю более сильный ход,— во всяком случае я считаю, что предлагаемый мною ход сильнее. Затем я снова передаю ведение игры программе. Примерно в четырех случаях из пяти это срабатывает.

Для того чтобы я в паре с Shredder побил Shredder, мне не нужно быть настолько же сильным, что и Shredder. Мне достаточно просто хорошо понимать игру. Мне также требуется быть «метарациональным» — если воспользоваться термином из теории принятия решений. То есть мне требуется понимать, что в большинстве случаев суждения Shredder гораздо лучше моих, и полагаться на них. Чаще всего мое вмешательство уместно в сложных стратегических позициях, в некоторых концовках, когда программой предлагаются сомнительные дебюты (1. e4-g5), или когда программа начинает без разбору пожирать фигуры противника. У версии программы Shredder для iPad довольно ограниченный горизонт прогнозирования, и иногда я могу заглянуть вперед гораздо дальше, чем машина, хотя здесь мне следует соблюдать осторожность. Я не в состоянии просчитать игру лучше машины, если только здесь мне не поможет ее ограниченный горизонт прогнозирования, но я не всегда могу быть уверен, что ограниченность горизонта прогнозирования имеет ключевое значение. Тем не менее подобный риск чаще оправдывается, чем заканчивается поражением, но уж если я и проигрываю, то именно из-за этого.

Модель, основанная на принципах стиля «адванс», очень важна, ведь мы будем видеть все больше примеров ее использования в будущем. Не стоит думать об этом будущем, как об эпохе, где машины что-то отбирают у человека. В конце концов, машины воплощают в себе принципы сотрудничества человек—машина — даже когда играют в одиночку.

Машины — это мы