Последняя партия человечества. Как искусственный интеллект победил человека в шахматы

В мае 1997 года в Нью-Йорке произошло событие, значение которого далеко выходило за пределы шахматного мира. Чемпион мира Гарри Каспаров^* проиграл матч компьютерной системе Deep Blue, созданной корпорацией IBM. Шесть партий, несколько дней напряжённой борьбы — и результат, который многие современники восприняли как символическое поражение человеческого разума. На протяжении столетий шахматы считались едва ли не высшим проявлением интеллектуальных способностей...

Здесь требовалось не просто вычислять варианты, но и предвидеть будущее, понимать замыслы противника, жертвовать сегодняшними выгодами ради отдалённой цели. Шахматный талант ассоциировался с гениальностью. И вдруг оказалось, что машина, не испытывающая ни вдохновения, ни страха, ни радости победы, способна одолеть лучшего шахматиста планеты. Однако история этого противостояния началась задолго до появления электронных компьютеров...

[^*Ремарка в соответствии с законом РФ об упоминании иноагентов в СМИ. Гарри Каспаров^* — советский российский шахматист, 13-й чемпион мира по шахматам (1985—2000). В России признан иностранным агентом (2022), с марта 2024 г. включён Росфинмониторингом в перечень террористов и экстремистов.]

Механический турок: первый шахматный обман

«Механический турок», знаменитый шахматный автомат Вольфганга фон Кемпелена.
На 2-м фото гравюра Йозефа Фридриха фон Ракница, 1789 г.​

В 1770 г. при венском дворе императрицы Марии Терезии был продемонстрирован необыкновенный автомат. Его создатель, изобретатель Вольфганг фон Кемпелен, представил публике фигуру человека в восточном одеянии, сидевшего за шахматной доской. Устройство получило название «Механический турок». Автомат передвигал фигуры, реагировал на действия соперника и выигрывал партии. В последующие десятилетия он путешествовал по Европе и Америке. Среди его противников оказались Наполеон Бонапарт и Бенджамин Франклин. Публика была заворожена. Неужели металлические механизмы, шестерёнки и рычаги действительно способны мыслить? Разгадка оказалась прозаической: внутри хитроумно устроенного шкафа скрывался настоящий шахматист, управлявший действиями фигуры! Но… здесь обнаруживается любопытный исторический парадокс. Человечество ещё не умело создавать думающие машины, однако уже испытывало настойчивую потребность доказать, что такие машины возможны. «Механический турок» был обманом. Зато сама идея пережила его почти на два столетия: когда шахматы стали научной задачей.

Алан Тьюринг, 29 марта 1951 г.

В середине XX века шахматная мечта неожиданно соединилась с революцией в математике и вычислительной технике. Английский учёный Алан Тьюринг, один из создателей теоретических основ информатики, ещё в 1940-х годах разрабатывал алгоритмы шахматной игры. В 1947 г. он предложил раннюю шахматную программу. Но вычислительные машины того времени были слишком несовершенны, чтобы её практически использовать. Поэтому Тьюринг прибегнул к удивительному эксперименту: сам выполнял операции, которые должен был производить компьютер, последовательно рассчитывая и оценивая ходы по заданным правилам.

Партия Turochamp (белые) против Алика Гленни (чёрные), разыгранная в 1952 году.
На 30-м ходу игры белые имеют преимущество в одну пешку, однако не могут спасти связанного ферзя,
а потому сдаются. Разрешено к публикации.

В известной партии 1952 г. программа, получившая название Turochamp, проиграла шахматисту Алику Гленни. Однако историческая ценность эксперимента заключалась совсем не в результате. Впервые интеллектуальная деятельность, веками считавшаяся исключительно человеческой, была представлена в форме последовательности вычислительных операций. Почти одновременно американский математик Клод Шеннон, один из основателей теории информации, исследовал способы построения шахматных алгоритмов. В работе, опубликованной в 1950 году, он описал два принципиальных подхода:

Первый предполагал систематический перебор возможных ходов и ответов противника.
Второй — предварительный отбор наиболее перспективных продолжений, позволяющий не расходовать вычислительные ресурсы на заведомо слабые варианты.

В известном смысле именно тогда сформировалась развилка, определившая последующую историю компьютерных шахмат: должна ли машина подражать человеческому мышлению или побеждать человека благодаря совершенно иному способу обработки информации? Ответ оказался неожиданным: наиболее эффективным стало сочетание огромной вычислительной мощности с математическими методами поиска и оценки позиций.

От беспомощных программ до первых побед

В 1950—1960-е компьютерные шахматы оставались преимущественно университетским экспериментом. Машины играли медленно, допускали грубые ошибки и нередко проигрывали обыкновенным любителям. Компьютерное оборудование занимало целые помещения, а выполнение сравнительно простых операций требовало значительного времени. Тем не менее прогресс оказался стремительным. В Массачусетском технологическом институте программист Ричард Гринблатт разработал Mac Hack VI — одну из первых систем, способных участвовать в соревнованиях с людьми. В 1967 году программа выступила в шахматном турнире и получила рейтинг около 1400 пунктов по американской системе. Для выдающегося шахматиста результат был скромным, но для машины — революционным. Компьютер переставал быть забавным техническим устройством. Он становился настоящим участником шахматной борьбы.

​

В 1970 году состоялся первый крупный турнир исключительно компьютерных шахматных программ, организованный при участии Ассоциации вычислительной техники ACM. Машины начали соревноваться меж собой. А в конце десятилетия появились специализированные шахматные компьютеры, рассчитанные на выполнение миллионов операций. В лабораториях Bell Labs Кен Томпсон и Джо Кондон создали машину Belle, использовавшую специальную электронную аппаратуру для генерации ходов и оценки позиций. К началу 1980-х компьютерные программы уже достигали уровня сильных клубных шахматистов и шахматных экспертов. Человек по-прежнему сохранял преимущество на высшем уровне. Но скорость технического прогресса указывала на приближение перелома.
Первое серьёзное столкновение компьютера с действующим чемпионом мира произошло в феврале 1996 г. в Филадельфии. Соперником Гарри Каспарова^* (ремарку см. выше) стала система Deep Blue компании IBM. Уже в первой партии машина нанесла чемпиону поражение. Это был исторический момент: впервые действующий чемпион мира уступил компьютеру в отдельной партии с классическим контролем времени. Однако Каспаров^* сумел переломить ход борьбы. Итог матча — 4:2 в пользу человека. Казалось, шахматный трон устоял. Но инженеры IBM не собирались останавливаться. За следующий год Deep Blue существенно модернизировали. Новая версия получила возможность анализировать до 200 миллионов шахматных позиций в секунду. Для сравнения: человек даже при самом глубоком обдумывании не способен последовательно просматривать подобные объёмы вариантов. Сила гроссмейстера заключается в другом — способности замечать характерные закономерности, оценивать стратегические перспективы и отбрасывать несущественные продолжения.
3 мая 1997 года в Нью-Йорке начался матч-реванш... Первая партия завершилась победой Каспарова^*. Во второй выиграла машина. Следующие три партии закончились вничью. Всё решалось в последней встрече — 11 мая. Каспаров^*, игравший чёрными, попал в опасную позицию уже в дебюте и сдался после 19-го хода белых. Итог матча: 3,5:2,5 в пользу Deep Blue. Впервые в истории компьютер победил действующего чемпиона мира в полноценном матче по классическим шахматным правилам! Разумеется, сия победа не означала, что машина приобрела человеческое сознание. Deep Blue не понимал шахматы так, как понимал их гроссмейстер. Преимущество родоначальника ИИ создавалось сочетанием огромной скорости расчётов, специализированного оборудования, сложных алгоритмов и шахматных знаний, заложенных разработчиками. Но история иногда меняется независимо от того, какое философское объяснение мы даём произошедшему. 11 мая 1997 года стало одной из таких дат…

Последние чемпионы: сопротивление продолжается

И всё же было бы ошибкой считать, что после победы Deep Blue человек немедленно утратил всякие шансы. В октябре 2002 г. в Бахрейне чемпион мира Владимир Крамник встретился с программой Deep Fritz. Матч состоял из восьми партий. Первоначально преимущество было на стороне человека. Крамник продемонстрировал глубокое понимание позиций, умение избегать опасных тактических осложнений и навязывать компьютеру длительную стратегическую борьбу. Однако во второй половине соревнования программа сумела отыграться. Матч завершился вничью — 4:4.

[Справка. Владимир Крамник — российский гроссмейстер, 14-й чемпион мира по шахматам (2000—2007), в 2026 г. подвергся дисциплинарной дисквалификации Международной шахматной федерацией (FIDE).]

Через три года, в июне 2005-го, произошло событие, которое уже трудно было объяснить случайностью. Английский гроссмейстер Майкл Адамс, занимавший седьмую строчку мирового рейтинга, встретился с компьютерной системой Hydra. Результат оказался разгромным. Из шести партий человек проиграл пять и лишь одну сумел завершить вничью. Общий счёт — 5,5:0,5 в пользу машины. Это был уже не символический успех искусственного интеллекта, достигнутый благодаря одной ошибке знаменитого противника. Компьютер продемонстрировал систематическое превосходство над представителем мировой шахматной элиты. 
Последним особенно громким эпизодом классического противостояния стал матч Владимира Крамника с Deep Fritz в Бонне, состоявшийся в ноябре — декабре 2006 года. Во второй партии произошёл почти невероятный случай. Крамник не заметил угрозы мата в один ход. Программа немедленно воспользовалась ошибкой. В заключительной партии компьютер вновь победил. Итог — 4:2 в пользу Deep Fritz. В дальнейшем отдельные встречи сильных шахматистов с компьютерными системами продолжались. Однако эпоха, когда чемпион мира мог на равных состязаться с наиболее совершенными машинами в обычном матче, фактически завершилась. АПокажем результаты пяти наиболее известных матчей, позволяющих увидеть динамику противостояния особенно наглядно:

1996    Каспаров^* — Deep Blue / 4:2
1997    Каспаров^* — Deep Blue / 2,5:3,5
2002    Крамник — Deep Fritz / 4:4
2005    Адамс — Hydra / 0,5:5,5
2006    Крамник — Deep Fritz / 2:4

Всего в этих пяти матчах было сыграно 32 партии. Человек одержал шесть побед, потерпел двенадцать поражений, а четырнадцать встреч завершились вничью. Таким образом, на долю человеческих побед пришлось 18,75 % партий, компьютерных — 37,5 %, ничьих — 43,75 %. Но здесь необходимо учитывать важнейшее обстоятельство. Перед нами не все партии, сыгранные человеком с компьютером за историю шахмат, а выборка знаменитых матчей, проводившихся в разные годы, с разными программами и при различных технических условиях. Посему эти цифры нельзя распространять на всю историю противостояния. И всё же — историческая тенденция очевидна.
В 1996 году человек ещё мог достаточно уверенно выиграть матч. В 2002-м — удержать ничью. В 2005—2006 гг. ведущие программы уже побеждали гроссмейстеров высочайшего уровня. Особенно примечательно, что дальнейшее развитие шахматного искусственного интеллекта сделало такие встречи всё менее востребованными. Вместо того чтобы доказывать превосходство над человеком, сильнейшие программы начали соревноваться преимущественно друг с другом. Человек перестал быть главным мерилом их интеллектуальных возможностей.

Нейросеть, которая училась сама, или Почему компьютер оказался сильнее?

Следующий переворот произошёл в 2017 г., когда исследовательская компания DeepMind представила систему AlphaZero. Если прежние поколения шахматных программ в значительной степени опирались на специально разработанные алгоритмы поиска и оценки позиций, то AlphaZero использовала глубокую нейронную сеть и обучение с подкреплением. В начале обучения система знала правила шахмат, но не располагала готовым сводом человеческих дебютных знаний и стратегических рецептов. Она обучалась, играя против самой себя. Миллионы самостоятельно разыгранных партий позволяли алгоритму постепенно совершенствовать оценку позиций и выбор ходов.
По опубликованным разработчиками данным, примерно через четыре часа такого обучения AlphaZero достигла уровня, позволявшего превзойти использовавшуюся в сравнении версию Stockfish — одну из сильнейших шахматных программ того времени. А в исследовании, опубликованном в научном журнале Science в декабре 2018 г., были представлены результаты большого экспериментального соревнования. В тысяче партий против Stockfish система AlphaZero одержала 155 побед, потерпела только шесть поражений и 839 встреч завершила вничью. Следует оговориться, что результаты относились к конкретным версиям программ и определённым условиям испытаний. Это не означало, что AlphaZero навсегда стала сильнейшей шахматной системой. Но — принципиальная новизна заключалась в другом...
Программа смогла самостоятельно выработать сложнейшие стратегические решения, не получая готовых указаний о том, какие шахматные принципы считать обязательными. В её партиях обнаруживались неожиданные жертвы материала, длительные позиционные манёвры и атаки, внешне напоминавшие творчество знаменитых шахматистов прошлого. Машина не просто быстро рассчитывала варианты. Она научилась оценивать перспективы шахматной позиции способом, сформированным в процессе обучения. Разумеется, речь не шла о человеческом понимании в психологическом смысле. Однако для решения строго определённой интеллектуальной задачи сей способ оказался чрезвычайно эффективным.
Главная причина заключается в особенностях самой шахматной игры. Шахматы представляют собой систему с точно установленными правилами, полностью известным расположением фигур и однозначно определёнными условиями победы, поражения и ничьей. В отличие от реальной жизни, здесь нет скрытых экономических факторов, политических неожиданностей, неизвестных природных процессов или необходимости самостоятельно определять, к какой цели следует стремиться. Компьютеру не требуется понимать человеческую цивилизацию, чтобы выиграть шахматную партию. Ему необходимо определить наиболее эффективную последовательность действий в ограниченной правилами среде.
Разумеется, число возможных шахматных продолжений колоссально. Американский математик Клод Шеннон ещё в середине XX в. показал, насколько огромным может оказаться пространство вариантов шахматной партии. Но для победы необязательно рассчитать абсолютно все партии, которые теоретически могут быть сыграны. Достаточно хорошо оценивать позиции, эффективно выбирать перспективные продолжения, избегая критических ошибок. Здесь компьютер обладает несколькими преимуществами:

Во-первых, он способен анализировать огромное количество вариантов.
Во-вторых, не испытывает усталости, раздражения и психологического напряжения.
В-третьих, современные программы используют чрезвычайно совершенные методы поиска, нейросетевые оценки и обширные базы знаний об окончаниях партий.

Человек может прекрасно понимать стратегическую идею и тем не менее пропустить один тактический удар, скажем, временно задумавшись о чём-то постороннем… Компьютер, при наличии достаточных ресурсов и времени, проверяет множество таких возможностей методически и последовательно, не отвлекаясь «на семью». Притом не следует думать, будто машина вообще не способна ошибаться. Ошибки существуют и у сильнейших движков. Различаются их частота, характер и последствия. Определив современный парадокс: шахматисты стали учиться у машин. Собственно, парадокс истории заключается в том, что победивший человека искусственный интеллект не уничтожил шахматы как людское занятие. Произошло почти противоположное. Компьютерные программы превратились в неотъемлемую часть подготовки профессиональных шахматистов. Гроссмейстеры проверяют при помощи движков дебютные идеи, анализируют сыгранные партии, исследуют окончания и находят новые стратегические возможности. Системы семейства Stockfish, включая версии с нейросетевой оценкой позиций, стали важнейшим инструментом современного шахматного анализа. Особенно заметный шаг произошёл в 2020 г., когда Stockfish 12 получила технологию NNUE — эффективную нейронную сеть, дополняющую традиционные алгоритмы поиска.
Вместо прежнего противостояния сформировалось интеллектуальное сотрудничество. Ещё в 1998 году русский чемпион участвовал в эксперименте с так называемыми продвинутыми шахматами, когда человек использует компьютер как помощника непосредственно во время партии. Идея состояла в том, чтобы соединить человеческое стратегическое мышление с вычислительными возможностями машины.
Подобные соревнования получили название «шахматы кентавров» — по аналогии с мифологическим существом, объединявшим разные природы. Оказалось, что результат зависит не только от силы человека или компьютерной программы, но и от того, насколько грамотно организовано их взаимодействие. В том скрывается важный урок, выходящий далеко за пределы шахмат. Технология, способная превзойти человека в отдельной деятельности, одновременно может расширить возможности самого человека. Отсюда закономерный вопрос: «Проиграл ли искусственному интеллекту человеческий разум?»

Возвращаясь к историческому матчу 1997 года, стоит задать вопрос: что именно тогда потерпело поражение? Не человеческий интеллект как таковой. Компьютер Deep Blue не обладал ни биографией соперника, ни его жизненным опытом, ни способностью самостоятельно определять смысл своей деятельности. Он не создавал шахматы, не выбирал участие в соревновании и не стремился к победе по собственной воле. Задача была поставлена людьми. Архитектура системы была разработана людьми. Машину создали инженеры, математики, программисты и специалисты по шахматной стратегии. Именно человеческая мысль породила инструмент, превзошедший гомо сапиенс в одной из самых сложных интеллектуальных игр. Похожая история уже происходила в других областях. Человек создал подъёмный кран, способный поднимать грузы, недоступные его мышцам. Создал самолёт, обгоняющий птиц. Создал телескоп, позволяющий увидеть то, что никогда не различит невооружённый глаз.
Компьютерные шахматы стали продолжением истории, но с принципиальной особенностью: впервые столь наглядно было продемонстрировано превосходство машины в деятельности, которую привыкли считать образцом человеческого мышления. Впрочем, шахматная победа сама по себе не доказывает существования машинного сознания. Способность оптимально решать задачу не тождественна способности осознавать собственное существование. Оттого важнейший философский вопрос остаётся открытым: «Если искусственный интеллект способен превосходить человека в сложнейших интеллектуальных операциях, где проходит граница между вычислением, пониманием и сознанием?» — Ответа, который удовлетворял бы всех философов, математиков с исследователями мозга, пока не существует. И возможно, главный результат шахматной революции состоит именно в том. Машины заставили человека пересмотреть представление о собственном разуме. В XVIII в. внутри механического шахматиста скрывался человек. В XX в. настоящая машина победила величайшего шахматиста своего времени. 

В XXI в. компьютеры начали самостоятельно находить шахматные идеи, до которых люди не додумывались столетиями. А человек, проигравший состязание, продолжил изучать победителя — и благодаря ему стал играть сильнее. Последняя партия между человеком и машиной ещё не сыграна. Но её смысл уже изменился. Теперь вопрос заключается не в том, сможет ли компьютер победить чемпиона мира, а в том, чему человечество научится у собственного создания.

​