Отчасти это объясняется относительно понятной природой первых машин, отчасти — невысоким уровнем знаний о человеческом разуме. Мы прошли длинный путь с IV века до нашей эры, когда Аристотель считал, что разум и чувства находятся в сердце, а мозг служит для охлаждения крови. Недаром мы до сих пор говорим, что «чувствуем сердцем». Только в конце XIX века с открытием нейронов стало возможным представление о мозге как об электрическом вычислительном устройстве. До этого мозг виделся больше метафизической, чем физической сущностью, — в частности, как считалось во времена Древнего Рима, вместилищем «животных духов» и души.
Если оставить в стороне вопрос о душе, сегодня никто не спорит с тем, что разум — это гораздо больше, чем сумма физических составляющих человека и его опыта. Разум выходит за рамки мышления и включает в себя восприятие, чувства, память и, самое явное, волю — способность иметь и выражать желания и намерения. Клетки мозга, выращенные в чашках Петри из стволовых клеток, безусловно, интересны для научных экспериментов, но, лишенные возможности обрабатывать информацию, они не являются разумными.
Если оглянуться назад на историю компьютеров, создается впечатление, будто, как только была изобретена первая ЭВМ, следующим же шагом стала попытка научить ее играть в шахматы. В первые десятилетия развития компьютерной техники шахматы всегда находились на переднем фронте. Причина не только в репутации игры, но и в том, что многие из отцов-основателей вычислительной науки были увлеченными шахматистами и быстро увидели в этой игре потенциал служить отличной площадкой для тестирования своих теорий и изобретений.
Как машины играют в шахматы? Базовый подход остается неизменным с 1949 года, когда американский математик и инженер Клод Шеннон описал его в своей статье «Программирование компьютера для игры в шахматы»
. Он предложил вычислительный метод, или «программу», для ЭВМ общего назначения, идею которой несколькими годами ранее сформулировал Алан Тьюринг. Это было на столь раннем этапе информационной эпохи, что Шеннон взял слово «программа» в кавычки, как жаргонизм.
Подобно многим его последователям, Шеннон, рассуждая об играющем в шахматы устройстве, делал оговорку, что «возможно, оно не имеет никакого практического значения». Но ученый разглядел теоретическую ценность такой машины для иных областей — от маршрутизации телефонных звонков до перевода с одного языка на другой. Шеннон объяснил, почему считает шахматы и шахматный автомат хорошей тестовой площадкой:
Проблема четко определена как с точки зрения допустимых операций (ходы), так и в плане конечной цели (мат). Шахматная машина не настолько проста, чтобы считаться примитивной, но и не слишком сложна для отыскания удовлетворительных решений. Считается, что для искусной игры в шахматы необходимо «мышление». Следовательно, решение этой задачи либо вынудит нас признать возможность механизированного мышления, либо заставит уточнить нашу концепцию «мышления». Дискретная природа шахмат хорошо вписывается в цифровую природу современных компьютеров.
Обратите особое внимание на третий пункт, где Шеннон несколькими словами преодолевает разрыв между компьютерной наукой и метафизическим миром. Поскольку игра в шахматы предполагает наличие мышления, значит, либо шахматная машина способна мыслить, либо мышление — это вовсе не то, чем мы привыкли его считать. Также следует отметить, что математик говорит об «искусной игре», — то есть простое знание правил и генерация в заданных ими рамках случайных ходов или же извлечение ходов из памяти (базы данных) не является признаком мышления.
Этот подход перекликается с идеей, высказанной Норбертом Винером в его фундаментальном труде «Кибернетика» (1948): «Вопрос в том, можно ли построить машину, играющую в шахматы, и являются ли способности такого рода существенным отличием человеческого разума от машины»
.
Шеннон описал различные факторы, которые потребуются для создания шахматной программы, включая правила, определение ценности фигур, функцию оценки и, самое важное, возможные методы поиска. В качестве фундаментального алгоритма поиска он использовал так называемый принцип минимакса, который первоначально был сформулирован в теории игр и впоследствии применялся во многих других сферах для принятия решений в условиях неопределенности. Говоря простым языком, алгоритм минимакса оценивает все доступные варианты и сортирует их от лучшего к худшему.
С помощью системы оценки шахматная программа ранжирует как можно больше возможных вариантов ходов в заданной позиции и определяет ценность каждой выявленной позиции. Ход, получающий максимальную оценку, помещается вверху списка как самый предпочтительный. В идеале программа должна проанализировать все возможные действия обоих игроков на столько ходов вперед, насколько позволит время.
Важным вкладом Шеннона было то, что он предложил две ключевые стратегии поиска — «тип А» и «тип Б». Попросту говоря, тип А — это всеохватывающий поиск, метод «грубой силы», предполагающий, что все возможные в рамках правил ходы и варианты исследуются все глубже и глубже с каждым ходом. Тип Б — метод «интеллектуального поиска» — опирается на относительно эффективный алгоритм, работающий во многом так же, как мозг шахматиста: он фокусируется только на нескольких хороших ходах и тщательно анализирует их, вместо того чтобы рассматривать все.
Выбор шахматного хода можно сравнить с выбором пирожного, когда вы стоите перед длинной витриной в кондитерской. Вам не нужно внимательно изучать каждый вид пирожного, чтобы сделать заказ. Вы уже знаете, какие пирожные вам нравятся, как они выглядят, из каких ингредиентов состоят, каковы на вкус. Поэтому вы быстро сужаете свой выбор до нескольких предпочтительных вариантов — и вот их-то уже оцениваете более внимательно.
Но вдруг вы замечаете в углу витрины новое лакомство, которое раньше никогда не видели. Оно выглядит довольно аппетитно. Теперь вам нужно остановиться — может быть, навести справки у продавца — и задействовать свою функцию оценки, чтобы понять, понравится ли вам это блюдо. Почему оно выглядит так аппетитно? Потому что похоже на одно из тех пирожных, которые вы ели раньше и любите. Именно так сильные шахматисты начинают оценивать ходы еще до того, как приступают к логическим расчетам. Ответственный за сопоставление с образцом участок нашего головного мозга подает сигнал, когда обнаруживает что-то интересное.
Рискуя злоупотребить этим сравнением и вызвать у вас голод, подчеркнем, что сама кондитерская также имеет значение. Если в это заведение вы заходите каждый день, вы будете делать выбор почти автоматически, возможно, исходя из времени дня или вашего настроения. Но что если вы оказались в кондитерской, в которой никогда не бывали раньше, например, в другой стране? Вы ничего не знаете о здешних пирожных, и ваша интуиция и опыт ничего не могут вам подсказать. В этом случае вам придется использовать метод грубой силы, стратегию поиска типа А: потребуется собрать информацию о каждом пирожном, его ингредиентах и вкусе. Чтобы принять правильное решение и выбрать пирожное, которое вам действительно понравится, вам надо будет потратить гораздо больше времени.
Именно так действуют начинающие шахматисты и, в некоторой степени, более сильные игроки, когда сталкиваются с совершенно новой и хаотичной позицией. Но шахматы — игра, имеющая ограничения, и для каждой позиции существуют модели и маркеры, которые наша интуиция может распознать и интерпретировать. Любая из примерно десятков тысяч позиций, запечатленных в памяти сильного мастера, может быть разбита на составные части, перевернута, изменена — и все равно останется полезной. Запоминается только последовательность дебютных ходов, в остальных же случаях сильные игроки полагаются не столько на память, сколько на сверхбыстрый поиск аналогий.
