Страница 24 из 68
Шахматы хороши тем, что в них существуют четкие, хотя и не совершенные определения того, какие ходы правильные, а какие — нет. Итак, что мы можем узнать о человеческой логике, если взглянем на игру человека через линзы машины?
Обратимся к работам ряда интересных исследователей. Сначала — к работам Кена Ригана. Профессор Риган и я были друзьями детства и несколько раз вместе выступали за одну и ту же команду в американских общенациональных командных соревнованиях по шахматам в Атлантик-Сити, Нью-Джерси. До недавнего времени мы с Кеном не виделись с тех самых пор, как мне было пятнадцать. Из всех одаренных американских шахматистов, последовавших по стопам Бобби Фишера, у Кена, наверное, был наиболее творческий подход к игре. Ходы Кена были крайне непредсказуемыми. Никому другому и в голову не пришло бы так играть. Он просчитывал и играл красивые комбинации, которые другие игроки даже не считали стоящими того, чтобы их рассматривать. Каждому было известно, что если наблюдать за игрой Кена Ригана, то можно обязательно увидеть что-нибудь интересное, но, возможно, что от увиденного заболит голова. Однако Кен бросил профессиональные шахматы в возрасте двадцати двух лет и, сосредоточившись на математике, стал доктором математических наук в Оксфордском университете. Сегодня он — профессор информатики в университете Буффало, проведший добрую часть своей профессиональной жизни в попытках решить знаменитую математическую задачу равенства классов Р и ОТ, одну из важнейших нерешенных задач в математике (которая формулируется следующим образом: действительно ли то, что отыскать решение задачи с нуля в принципе тяжелее, чем проверить уже имеющееся решение?).
В 2006 г. Кен снова вернулся к шахматам. Его привлекло возрастающее качество компьютерных программ и очаровали потенциальные объемы информации, которые можно было с их помощью получить. Начиная с 2006 г. им проводится работа по созданию базы данных игравшихся шахматных партий с первостепенным вниманием к играм гроссмейстеров, но и не пренебрегая выступлениями игроков более низкого уровня. Кен проводит анализ партий с помощью программы Rybka в целях оценки удачных и неудачных действий каждого из игроков. Это отличный эксперимент по оценке человеческого разума. Качество данных, касающихся принятия решений, делает работу Кена чрезвычайно важным инструментом анализа наших интеллектуальных возможностей, того, что мы, люди, оцениваем правильно, а что — нет.
В отличие от множества разработчиков экономических моделей и аналитических инструментов у Кена есть Rybka, надежная система оценки человеческих решений, принимаемых при игре в шахматы. На любом этапе игры Rybka рекомендует оптимальный ход и может рассчитать, насколько любой другой ход снижает шансы игрока в игре в абсолютном выражении. Кен в состоянии рассчитать процентную долю ходов, сделанных отдельным игроком в течение отдельной партии или на отдельном турнире, которые совпадают с рекомендациями программы Rybka, а также размер средней ошибки отдельного игрока — опять же относительно рекомендаций Rybka.
Вознаграждение для победителей шахматных турниров зачастую весьма значительно, а турнирные успехи сулят не только вознаграждение, но и перспективы профессиональной шахматной карьеры. Прочими стимулами добиться успеха являются чувство самоудовлетворения, авторитет и рейтинговые очки, а сами игроки знают то, чем занимаются, досконально. Игра в шахматы — одна из высших форм проявления человеческого разума.
Результаты своих исследований Кену только предстоит опубликовать — частично в силу того, что он еще пополняет базу данных. Тем не менее уже сейчас можно говорить об определенных шаблонах в принятии решений шахматистами. Когда я навестил Кена в Буффало, он продемонстрировал мне, каким образом им проводится компьютерный анализ, и поделился некоторыми выводами.
Более всего Кена поразила общая надежность процесса принятия решений человеком. Rybka, конечно, играет в шахматы лучше человека, однако как удачные ходы, так и ошибки игроков вписываются в регулярно проявляющиеся, объяснимые шаблоны. В человеческих ошибках присутствует доля рациональности и упорядоченности. Те же люди принимают решения любовного и делового характера, решения о том, какую машину купить, и выявленные шаблоны вселяют чувство оптимизма.
Например, лучше всего игроки проявляют себя в ключевые моменты игры. В такие моменты вероятность того, что игрок допустит серьезную ошибку, снижается. С лучшей стороны в абсолютном выражении они проявляют себя тогда, когда у противника имеется небольшое преимущество. Когда же у игрока неоспоримое преимущество или же он терпит разгром, он не в состоянии продолжать думать или поддерживать концентрацию своего внимания на прежнем уровне. И это еще одно свидетельство рациональности человека, во всяком случае — в том, что касается потребности в экономии усилий.
До того как взяться за данное исследование, Кен занимался поиском подтверждающих данных для модели когнитивных заблуждений Нассима Талеба, известной как модель «Черного лебедя». Под когнитивными заблуждениями подразумеваются многие наши ошибки, которые являются для нас полной неожиданностью. Но самое удивительное то, что ошибки типа «Черный лебедь» значительного влияния на окончательный результат не оказывают. Исходы большинства шахматных партий обусловливаются накопленным преимуществом, а уровень ошибочности решений довольно легко предсказуем исходя из относительного мастерства игроков. Кену удалось определить, что сделанные им выводы применимы к игрокам любого уровня — от самых лучших до игроков с рейтингом в 1600 баллов, что соответствует уровню среднего игрока в большинстве городских клубов (игру более слабых игроков он пока не анализировал).
Кроме того, игрокам свойственно постоянство стиля игры. Так, игра Владимира Крамника, чемпиона мира с 2000 по 2007 г., отличается особо высокой степенью близости к рекомендациям компьютера. Его уровень возможной ошибки крайне мал — естественно, для человека. При этом Крамник не создает на доске особых проблем своим соперникам. Он не вынуждает их к чрезмерному числу ошибок, не обращает в пыль их чувство собственного достоинства, не заставляет их хвататься за сердце и терять сознание от умопомрачительных комбинаций. Сыграть достойно против Крамника нетрудно. Создаваемые им позиции отличаются не агрессивностью, а хорошими стратегическими перспективами.
Согласно аналитической системе Кена, самый неприятный соперник — великолепный шахматист Магнус Карлсен. Он заставляет своих оппонентов совершать ошибки чаще, чем кто-либо еще. В игре против Карлсена вероятность совершения вами серьезной ошибки сильно возрастает, поскольку игровая доска быстро превращается в минное поле, где каждый ваш шаг чреват осложнениями.
На первый взгляд Кен — обычный, увлеченный своим делом профессор информатики, однако он, наряду с некоторыми игроками стиля «адванс», способствует наступлению новой эпохи — эпохи умных машин. Кроме собственно выводов, его работа важна и с точки зрения практического применения ее результатов. Исследованием Кена демонстрируется невероятная точность, с которой умные машины способны оценивать деятельность человека. Жаль, у нас нет подобной системы для оценки качества работы врачей.
Васику Райлиху, разработчику Rybka, то, что мы узнали из работы с шахматными программами, видится в более пессимистическом свете. По мнению Райлиха, в шахматах удивительно то, насколько трудно людям дается эта игра. Анализ на основе шахматных программ указывает на то, что мы принимаем ошибочные решения в очень большом числе ходов. Анализ Кена показывает, что ходы даже ведущих гроссмейстеров, за исключением особенно удачных для них игр, совпадают с рекомендациями Rybka от силы в 55% случаев. Когда я анализирую игру гроссмейстера с помощью программы Rybka, я прекрасно вижу, как первоначально удачная позиция игрока ухудшается в результате беспрерывной цепи ошибок, пусть и малых. И здесь есть повод для пессимизма.