Страница:
Если не можешь победить, присоединяйся
После того как компания IBM прервала великий эксперимент, положив конец проекту Deep Blue, мой энтузиазм в поиске новых приложений компьютерных технологий в шахматах не иссяк. Как упоминалось в пятой главе, в 1998 году я провел новый эксперимент: на сей раз люди боролись вместе с машинами, а не против них.
Гроссмейстеры в своей игре полагаются на сочетание опыта и интуиции, подкрепленное анализом и расчетами. Компьютеры опираются на вычислительную мощность и огромные базы данных с шахматными дебютами и окончаниями. В настоящее время наблюдается примерное равновесие между этими факторами: лучшие компьютеры играют примерно в такую же силу, как лучшие гроссмейстеры. По мере того, как растет быстродействие микропроцессоров, люди находят новые ухищрения, выявляющие слабости компьютерной игры. Все признают, что машины неизбежно должны победить в этой гонке. Но пройдет еще немало времени, прежде чем лучший шахматист планеты в свой звездный час не сможет хотя бы в одном отдельно взятом поединке победить лучший компьютер.
Концепция «Advanced Chess» представляет собой наглядный пример достоинств и издержек сотрудничества между человеком и машиной. К чему может привести сочетание человеческой интуиции и компьютерных расчетов на шахматной доске? Что получится в результате — неуязвимый кентавр или неуклюжий монстр вроде Франкенштейна? По правилам Advanced Chess два шахматиста играют друг с другом, используя компьютеры. Первый такой матч из шести партий я сыграл в июне 1998 года в Испании с Веселином Топаловым. Хотя я и провел определенную подготовку к игре в новом формате, но матч был полон странных сенсаций.
Все мы пользуемся компьютерными программами при подготовке и анализе, поэтому знаем, на что они способны и в чем заключаются их слабые стороны. Но пользоваться шахматной программой во время игры одновременно увлекательно и тревожно. В первую очередь, благодаря доступу к базе данных с несколькими миллионами сыгранных партий не нужно так сильно напрягать память в дебютной стадии игры. Но поскольку мы имели равный доступ к одной и той же базе данных, преимущество всё 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. Теперь можно было сосредоточиться на глубоком планировании, вместо точных расчетов, отнимающих так много времени в обычных шахматных партиях. Опять-таки, поскольку мы оба пользовались шахматными программами, всё зависело от того, насколько хорошо мы используем их для проверки своих планов и чей план окажется более эффективным. Как и в тот раз, когда я играл против Deep Blue, в случае ошибки обратного пути не было. Машина не прощает ошибок и не делает собственных.
Довольно трудно найти лучший способ использования машинных ресурсов. Для меня это был эксперимент с целью проверки достоверности компьютерных оценок. Программа мгновенно показывает «лучший» ход, но ее рекомендации изменяются при увеличении глубины анализа. Играя с компьютером, вы должны знать принцип работы программы так же хорошо, как гонщик «Формулы-1» знает свой болид. Склонность автоматически следовать машинной рекомендации, если она выглядит приемлемой и не противоречит общим принципам игры, таит в себе опасность.
И в реальной жизни все наши повседневные дела так или иначе связаны с использованием всё более сложных приспособлений. Многие из нас узнают о вещах, которыми мы пользуемся, лишь из краткой инструкции по эксплуатации. Это крайне неэффективный способ. Как часто мы говорим «наверное, это можно сделать лучше и быстрее», а затем делаем всё по-старому?
Несмотря на преимущества формулы «человек плюс машина», мои партии с Топаловым были далеки от совершенства, главным образом из-за укороченного контроля времени. По этой причине к концу игры у нас на часах почти не оставалось времени на то, чтобы сверяться с компьютером. За исключением этого недостатка, матч оказался очень интересным, и впоследствии эксперимент был продолжен в Леоне с участием других шахматистов. Результат нашего матча с Топаловым тоже был весьма показателен: всего лишь за месяц до этого я победил болгарина в обычных «быстрых шахматах» со счетом 4:0, а борьба по системе Advanced Chess завершилась со счетом 3:3.
Дополнительным преимуществом этого формата было то, что компьютер создавал журнал записей всех вариантов, рассмотренных шахматистами во время игры. Таким образом, после партии сохранялся «дневник мыслей» обоих шахматистов, интересный для наблюдателей и полезный в качестве материала для подготовки. Обычно во время игры запрещается вести записи, но в Advanced Chess имеется полная карта пути, мысленно пройденного соперниками от начала до конца партии.
В 2005 году принципы Advanced Chess нашли свое подлинное воплощение в Интернете. На таких сайтах, как Play-chess.com, проводились так называемые «открытые» шахматные турниры. Шахматисты могли состязаться поодиночке или целыми командами с другими шахматистами и компьютерами. Привлеченные значительной по шахматным меркам суммой призовых денег, в соревновании участвовали целые группы сильных гроссмейстеров, оснащенные сразу несколькими компьютерами.
Сначала результаты казались предсказуемыми. Альянс «человек 4– машина» брал верх даже над самыми мощными компьютерами. Могучая шахматная машина Hydra, созданная, как и Deep Blue, специально для игры в шахматы, не могла сравниться с сильным шахматистом, использующим сравнительно маломощный лэптоп. Противник, сочетающий в себе стратегическое мышление человека и тактическую зоркость компьютера, оказался неуязвим для шахматных машин.
Но итог одного из таких турниров стал большой неожиданностью. В нем победили два американских шахматиста-любителя, которые пользовались тремя компьютерами одновременно. Их навыки «обучения» компьютерных программ очень глубокому анализу позиций эффективно противостояли большему опыту и пониманию игры со стороны гроссмейстеров. Комбинация «слабый шахматист + машина + лучший алгоритм принятия решения» оказалась сильнее мощного компьютера и, что еще интереснее, комбинации «сильный шахматист + машина + худший алгоритм принятия решения».
Победители турнира добились отличной координации своих основных ресурсов: они хорошо владели своими инструментами и знали наилучшие способы их использования. Менеджер сказал бы, что они выстроили эффективную команду из группы сотрудников с принципиально разными профессиональными навыками. Командующий армией знает, что хорошо организованное подразделение одержит победу над численно превосходящим, но плохо организованным противником.
Компьютерные шахматы
Как только человек изобрел вычислительную машину, он задумался над тем, можно ли научить ее играть в шахматы. Одна из причин, несомненно, заключается в том, что многие великие умы были и шахматистами (хотя и не всегда хорошими). Другая состоит в том, что шахматы, по выражению Гёте, всегда играли роль «пробного камня для ума». Почти каждый создатель «думающей машины» спешил испытать ее способности в самой уважаемой в мире настольной игре.
Представление о шахматной игре как о высшей форме проявления человеческого интеллекта разделяли не только изобретатели, но и обычные люди. Это обеспечило успех первому шахматному автомату под названием «Турок». В 1769 году венгерский инженер, барон Вольфганг фон Кемпелен соорудил шахматный механизм для развлечения императрицы Марии-Терезы. Это было исключительно механическое устройство в виде красивого манекена, облаченного в турецкий наряд. Долгое время никто не мог понять, как действует этот автомат, делавший самостоятельно очень сильные ходы. Многие подозревали, что это имитация, но ее секрет не сумели разгадать даже члены Французской академии наук.
На самом деле это была искусная мистификация — внутри конструкции находился человек, который и обеспечивал «Турку» выдающиеся шахматные способности. Перед каждой игрой Кемпелен, а потом и его наследник — австрийский механик Иоганн Мёльцель демонстрировали внутреннее содержание автомата, но при помощи системы зеркал создавалось впечатление, что кроме сложных механизмов в нем ничего нет.
Автомат гастролировал по многим европейским странам и США. Знаменитый писатель Эдгар Аллан По на основе впечатлений от своего личного знакомства с «Турком» написал в 1836 году самый известный рассказ-разоблачение об автомате Кемпелена — «Шахматный игрок Мёльцеля».
Главной проблемой шахматного программирования является то, что число позиций в дереве перебора растет в геометрической прогрессии. В обычной миттельшпильной позиции можно сделать около 40 допустимых ходов. С учетом ответных ходов мы получаем 1600 позиций. После двух полных ходов возникает 2,5 миллиона позиций, а после трех — уже 4,1 миллиарда! Поскольку в среднем партия продолжается примерно 40 ходов, количество позиций не поддается никакому исчислению.
Интересно, что первая шахматная программа была написана еще до появления действующих компьютеров. Ее создателем был британский математик Алан Тьюринг, широко признанный как основатель современной компьютерной науки и руководитель группы, раскрывшей немецкий шифр «Энигма» во время Второй мировой войны. Он разработал ряд команд для автоматизированной игры в шахматы, но поскольку еще не существовало компьютеров для обработки этого первого шахматного алгоритма, сделал это сам, на бумаге. Примерно в то же время в США другой великий математик, Клод Шеннон, ввел понятие оценочной функции и обозначил контуры нескольких подходов к разработке компьютерных шахматных программ.
Центр ядерных исследований в Лос-Аламосе в 1950 году вряд ли был подходящим местом для следующего этапа в развитии компьютерных шахмат. Тем не менее после доставки гигантской вычислительной машины «ЭНИАК-1» ученые опробовали ее, написав шахматную программу. После партии с собой и проигрыша сильному шахматисту (несмотря на лишнего ферзя) машина победила девушку, едва знакомую с правилами игры. Так человек впервые уступил компьютеру в интеллектуальной игре.
На следующем этапе были разработаны более совершенные программы, позволяющие компьютерам не тратить время на перебор бесполезных вариантов. Появился шахматный алгоритм «альфа-бета», благодаря которому программа отсекала слабые ходы и глубже просчитывала позицию. Этот метод «грубой силы» отвергает любой ход, получающий более низкую оценку, чем уже рассмотренный. Первые шахматные программы с альфа-бета-процедурой, установленные на самых мощных компьютерах того времени, достигли довольно высокого уровня. В 70-е годы они уже могли побеждать многих шахматистов-любителей.
В 1967 году состоялся первый международный матч между шахматными программами, одна из которых была разработана в Институте теоретической и экспериментальной физики (СССР), другая — в Стенфордском университете (США). Этот телеграфный матч из четырех партий длился целый год и завершился со счетом 3:1 в пользу советской программы. В 1972 году в Институте проблем управления была создана шахматная программа «Каисса», сыгравшая матч из двух партий с читателями газеты «Комсомольская правда». Даже проигрыш со счетом 0,5:1,5 тогда был большим успехом для новой, еще не «обкатанной» программы. Через два года «Каисса» выиграла первый чемпионат мира среди шахматных программ (Стокгольм, 1974), показав стопроцентный результат. На следующих двух чемпионатах (1977 и 1980) она также выступила неплохо, но затем ее участие в этих соревнованиях стало бессмысленным, главным образом из-за отставания в области компьютерных технологий.
Дальнейшее развитие компьютерных шахмат связано с прославленной компанией Bell Laboratories. Кен Томпсон, создатель операционной системы Unix, построил специализированный шахматный компьютер Belle, основанный на сотнях микропроцессоров. Эта машина могла обрабатывать до 100 000 позиций в секунду, тогда как обычные компьютеры справлялись лишь с 5000 позиций. Просматривая позицию до девяти ходов в глубину, компьютер Belle мог играть на уровне мастера и значительно превосходил другие шахматные машины. В начале 80-х годов он побеждал почти на всех соревнованиях по компьютерным шахматам, пока его не превзошли огромные суперкомпьютеры Cray.
Шахматные программы для персональных компьютеров — Sargon, ChessMaster, Fritz и другие — продолжали совершенствоваться и становились сильнее благодаря быстрому росту вычислительной мощности процессоров от Intel. Специализированные шахматные компьютеры тоже вернулись на сцену в виде целого поколения машин, разработанных в университете Карнеги-Мэллона. Профессор Ханс Берлинер был специалистом по компьютерным технологиям, а также чемпионом мира по игре в шахматы по переписке. Его машина HiTech впоследствии была превзойдена детищем его выпускников, Мюррея Кэмпбелла и Фэн Сун Су. Они взяли своего компьютерного чемпиона под названием Deep Thought и присоединились к IBM, где их проект был переименован в Deep Blue.
Компьютер Deep Blue, с которым я играл матчи 1996 и 1997 года, состоял из сервера IBM SP/2 с большим количеством специальных шахматных микропроцессоров. Он мог обрабатывать до двухсот миллионов позиций в секунду. Как и все современные шахматные компьютеры, Deep Blue также имел доступ к огромной базе данных предварительно запрограммированных дебютных позиций, отобранных из реальных партий гроссмейстеров. Эта база данных, содержащая миллионы позиций, без сомнения, превосходит возможности памяти и дебютные познания любого отдельного человека. Мощная шахматная программа может следовать лучшим образцам на протяжении более десятка ходов, прежде чем приступит к самостоятельным расчетам. Без этого комплекса человеческих знаний о дебютах программы играли бы значительно слабее.
Существуют также базы данных, которые используются лишь в завершающей стадии игры. Эти «эндшпильные таблицы», еще одно творение Кена Томпсона, содержат все возможные позиции с шестью или менее фигурами на доске (уже начали появляться и семифигурные позиции). С помощью этих оракулов были обнаружены позиции, требующие для победного завершения игры более 200 точных ходов! О таком уровне сложности раньше не приходилось и мечтать, и он просто недостижим для человека.
К счастью, между дебютом и эндшпилем боги предусмотрительно поставили миттельшпиль, и «компьютерная смерть» шахматам пока не грозит.
Макс Эйве(20.05.1901 — 26.11.1981), Нидерланды
Человек, победивший Алехина
Пятый чемпион мира по шахматам (1935—1937), Эйве был весьма разносторонней личностью: и доктор математики, и механик, и астроном, и специалист по ЭВМ, а в конце жизни — президент ФИДЕ'– При этом он превосходно разбирался в нюансах древней игры, был ярым приверженцем позиционного учения Стейница, крупным шахматным литератором, педагогом и методистом.
Биографы д-ра Эйве отмечают, что он очень хорошо умел определять цели и приоритеты и добиваться их выполнения. Он первым начал профессионально готовиться к матчам на первенство мира, уделяя должное внимание и физической, и практической, и теоретической подготовке (позже Ботвинник создал на этой базе целую систему). В матчах с Алехиным он с упорством ученого искал и нашел для себя такой дебютный репертуар, который позволил нивелировать за доской лучшие шахматные качества русского гения. Добавим к этому точный расчет, чувство инициативы и выдающуюся психологическую устойчивость Эйве — и станет ясно, почему он был для Алехина столь неудобным соперником.
В 50-е годы Эйве увлекся кибернетикой и заинтересовался трудами Клода Шеннона, который первым сформулировал принципы программирования шахматной игры на ЭВМ. К тому времени экс-чемпион мира уже закончил выступления в турнирах и посвятил себя научной работе. Будучи консультантом фирмы «Ремингтон Рэнд», а затем директором Учебного центра по автоматизированной обработке данных и председателем комиссии Евроатома по шахматному программированию, он воочию убедился в том, что шахматы — идеальное средство для определения уровня достижений ЭВМ. Правда, в отличие от Ботвинника, Эйве не питал особого оптимизма по поводу потенциальной силы игры машины.
«Это тактик, решивший любой ценой сделаться хорошим стратегом… Эйве, пожалуй, слишком свято верит в неизменность правил» (Алехин ).
«В жизни ничего случайного не бывает: в какой бы форме ни находился тогда Алехин, выиграть у него матч мог только мастер высочайшего класса. Эйве играл лучше и по праву стал чемпионом» (Смыслов ).
«Шахматы не исчерпались и продолжают оставаться живой, динамичной и вечно развивающейся игрой. Они настолько богаты, что просуществуют еще тысячи лет!» (Эйве ).
Шахматы как модель жизни
Глава 16
ОБЩАЯ КАРТИНА И ГЛОБАЛЬНОЕ ВИДЕНИЕ
Утратить образ, значит, утратить смысл.
Поль Валери
Нужно видеть всю доску
Существуют разные мнения о том, кто скрывается в пресловутых деталях — Бог или дьявол. Молодой Альберт Эйнштейн, желая продемонстрировать свои высокие научные устремления, как-то сказал, что хочет опустить подробности и «проникнуть в замысел Бога». Чем глубже наши познания, тем шире потенциальный масштаб нашего понимания. Мы начинаем видеть связи, которые раньше оставались скрытыми, и общая картина становится более ясной. Расширение границ понимания представляет собой нечто большее, чем один из аспектов самосовершенствования. Представьте себе, что вы смотрите только на фрагмент шахматной доски и пытаетесь оценить игровую ситуацию в целом. Чтобы добиться успеха — и даже просто определиться с целями, — вам нужно видеть всю доску.
Почти каждый из нас когда-либо составлял для себя список «нужных дел». Многие пользуются такими списками постоянно и с трудом представляют, как бы они могли без них жить. Обычно это короткий перечень повседневных дел или напоминаний о вещах, которые легко забыть. Каждый день можно составлять новый список и вычеркивать одно за другим завершенные дела, словно пункты из перечня покупок в супермаркете. Например, список менеджера может включать необходимые телефонные звонки и документы, которые нужно подписать. Руководитель более высокого уровня составляет список решений, которые нужно принять за определенное время.
Но самые важные дела редко попадают в такой список. Никто не будет включать в него пункт под названием «оценка стратегии». Перспективные задачи или решения, выполнение которых требует неопределенного количества времени, не вписываются в рамки повседневности. Нам не нужна ни памятка для того, чтобы обдумать долговременные последствия наших решений, ни записка «изучить возможные результаты», прикрепленная к бизнес-плану.
Обычно мы тратим какое-то время на разработку планов, а потом переходим к их осуществлению, как будто эти два этапа между собой совершенно не связаны. Даже на высоком уровне стратегического планирования и оценки отдаленных последствий планы зачастую приходится пересматривать уже после первых шагов. В результате очень легко отклониться от намеченного курса.
Когда мы говорим о целостном стратегическом видении, мы имеем в виду умение охватить взглядом всю панораму целиком, способность увидеть ситуацию, сложившуюся на данный момент в проблемной для нас области, как большую картину.
Взаимные связи
Умение видеть общую картину подразумевает нечто гораздо большее, чем учет всех факторов и элементов проблемного поля. В наше время особенно важно повышать эффективность принимаемых решений. Поток информации буквально захлестывает нас; данные поступают быстрее, чем мы успеваем их обрабатывать. Подростки автоматически перебирают сотни веб-страниц и мгновенно переключают каналы TV. Избирательный «серфинг сайтов» — понятие родного для них языка, который быстро входит в общее употребление. Нам же приходится изучать его, как и любой новый язык, а это требует настойчивости.
Достаточно быть хорошим водителем, чтобы просто мчаться вперед по автостраде, но, приближаясь к перекрестку, вы должны знать нужное вам направление или получить указание, куда ехать дальше. Если вы как менеджер вникаете во все тонкости текущей работы, это очень хорошо, но в какой-то момент необходимо подняться над повседневными мелочами и окинуть взглядом более широкую перспективу. Нужно поддерживать свою стратегию на плаву и видеть возникающие опасности, пока не будет слишком поздно. Иногда мы настолько концентрируем внимание на деталях процесса, что уже не знаем, направлен ли наш проницательный взор на действительно нужные вещи. Можно отлично справляться с навигационными приборами и не замечать, что корабль получил пробоину.
Почти во всех наших делах существует так много взаимосвязей, что для успешного решения проблем нужно обладать и широким кругозором, и острым зрением. Когда дела идут не так, как хотелось бы, мы слишком часто бросаемся решать частные вопросы и не задумываемся, насколько это может повлиять на решение более крупной проблемы.
Хороший пример — объектив с переменным фокусным расстоянием. Здесь нужно сочетать широкоугольную фотосъемку с макрофокусировкой. Если мы хотим видеть картину в целом, недостаточно сидеть за столом и смотреть на карту, находясь вдалеке от переднего края событий. Мы должны одновременно и находиться на передовой, и рассматривать спутниковые снимки. Чтобы аналитические выводы представляли собой органичный сплав фактического материала, знаний и дальновидности, надо обладать обзорным видением и знать ответы на любые конкретные «что?», «как?» и «почему?».
В наше время разговоры о растущем уровне взаимозависимости и глобализации стали общим местом, особенно при обсуждении проблем экономики и бизнеса. Наши компьютеры собраны из комплектующих, произведенных в десятке стран, а неурожай в Марокко влияет на цену цитрусовых далеко от тех мест, где продают марокканские апельсины. Концерн «Форд» может отложить запуск новой крупной производственной линии из-за неполадок на заводе в Мехико.
Синтез и координация
Роль технологии неуклонно возрастает во всех отраслях, от медицины до банковского дела и инвестиций, и мы всё больше зависим от факторов, которые раньше сочли бы незначительными и не заслуживающими внимания. Опыт показывает, что одна ключевая деталь, один крошечный фрагмент информации может пролить свет на гораздо более крупные проблемы.
Одна из самых избитых метафор, используемых в бизнесе, основана на старинной притче о шести слепцах, ощупывающих слона с разных сторон. Один прикасается к бивню и говорит, что слон похож на копье, другой берется за хобот и говорит, что слон похож на змею, и т.д. Назидательный смысл притчи заключается в том, что мы должны видеть общую картину, если действительно хотим что-то понять. Но эта притча давно устарела. В конце концов, теперь мы с помощью анализа ДНК можем идентифицировать слона по нескольким клеткам его организма.
Из-за огромного объема накопленной информации есть тенденция приписывать ей слишком большое значение просто потому, что она существует. Конечно, анализ на микроуровне может дать положительные результаты, но они будут иметь лишь относительную ценность. Проблема в том, что эта тенденция всё чаще наблюдается в залах заседаний и директорских кабинетах компаний и корпораций. Сосредоточенность на частных вопросах, доведенная до крайности, может привести к исчезновению подлинных новаторов, открывающих новые горизонты.
В наши дни чрезвычайно много внимания уделяется специализации. Раньше студенты покидали университет с мыслью о расширении своего кругозора; теперь они сразу же становятся узкими специалистами. Мы упорно стараемся добиться совершенства в своем деле и не понимаем, что этой цели можно достичь быстрее, если расширить поле своих компетенций.
Математик и философ Альфред Норт Уайтхед, сотрудничавший с Бертраном Расселлом, предупреждал об опасности узкой специализации при отсутствии координации между специальностями. В ряде лекций, прочитанных в Гарварде в 1925 году, Уайтхед говорил о риске нового профессионального разграничения в сфере образования: «Этот аспект профессионализма таит большую опасность, особенно в демократических обществах. Руководящая роль разума ослабевает, и ведущие умы утрачивают чувство равновесия. Они видят один набор фактов или другой набор, но не оба вместе. Координация становится уделом тех, кому не хватает силы воли или способностей для достижения успеха в той или иной области».
Слова Уайтхеда можно рассматривать как приговор худшим современным политикам и корпоративным лидерам: когда лучшие умы становятся узкими специалистами, то работа по координации их усилий достается менее компетентным людям. Его предупреждение прозвучало более 80 лет назад, но с тех пор мало что изменилось. Где великие умы, которые становятся нашими признанными лидерами? Лидерство — это не специализация, а синтез и координация. Но сейчас мы полагаемся на сотни разных специалистов, создающих и обрабатывающих огромные массивы данных.
Привычка полагаться на громадный объем доступной информации таит в себе угрозу заблуждений, неизбежно связанных с интерпретацией фактов. Мы должны внимательно относиться к источникам информации и анализировать их возможные мотивы. Одно и то же событие может получить в передаче канала Fox News совершенно иное освещение, чем в сводке новостей CNN. Радуясь обилию информации, мы хотим набрать ее побольше в надежде получить объективное представление о происходящих событиях. У нас есть современные мощные инструменты для сбора и анализа информации, но они не могут принимать за нас важные решения. Вспомогательные средства не предназначены для решения проблем. На деле они могут оказаться помехой в нашем стремлении видеть более широкую перспективу.