Первое издание Большой Советской Энциклопедии воспевало достоинства шахматной игры, причем в сугубо высокоидейном духе: «Шахматы – самая сложная и интеллектуальная из игр фигурами на доске, к-рая в процессе своего развития настолько обогатилась элементами научного мышления и вместе с тем художественного творчества, что в наст. время далеко переросла свое первоначальное значение игры и, будучи превосходным умственным спортом, в Союзе ССР сделалась одним из орудий культурного воспитания масс. Маркс, Энгельс, Ленин высоко ценили Ш.» (БСЭ, т.61, М., 1934, с.888).
Ну, с этим определением можно поспорить. Го, пожалуй, посложней будет… Да и изначальная индийская игра в чатурангу скорее всего требовало больших интеллектуальных способностей, ибо моделировала войну четырех царств. А коалиционные игры описываются более продвинутыми разделами теории игр, нежели те, в которых состязаются лишь двое. Да и на практике конфликт чаще всего коалиционен, в нем надлежит сначала заручиться союзником, заставить его сделать грязную и опасную работу – написать на начальника донос или разгромить сухопутные войска супостата – а потом максимально изящно «кинуть» его, извлекая из ситуации максимальную выгоду.
Но тактическое мышление шахматы, видимо, тренировали. За что любили их и Шарлемань, и Тамерлан. Железный Хромец даже вводил свои правила, но после его смерти они оказались отброшены – завоеватель может жечь города и убивать массы людей, но бессилен повлиять на игру после своей смерти. Знавший толк в войне Фридрих Великий играл по переписке в шахматы с Вольтером. И большевистские вожди, представляя будущее в виде схваток пролетариата с буржуазией, норовили оттачивать мышление масс с помощью шахмат. «Тиражи иностранных буржуазных шахматных журналов не превышают обычно полторы тысячи, тогда как тиражи советских Ш. ж. достигают 10 тысяч» рассказывал тот же том на странице 885.
Массовость – и сейчас еще в губернских, а то и уездных городах можно встретить здания местных «шахклубов четырех коней», некоторые из которых даже сохраняли свой профиль – давала свои плоды в виде плеяды чемпионов мира. Но вот ученые и инженеры шестидесятых в шахматы, как правило, не играли, предпочитая этому занятию альпинизм, мотогонки, охоту, туризм, а в непогоду – преферанс… И школьника того времени шахматный кружок ну никак не мог заинтересовать – нет в нем жизни, блеска обернувшегося живым серебром на жале паяльника олова, запаха стружки под рубанком, треска компрессионного авиамодельного двигателя…
Кажется, единственным всплеском интереса была игра по переписке с шахматной программой «Каисса», устраивавшаяся одной из молодежных газет. Но, поскольку, компьютер реагировал не на твой ход, а на «усредненный» ход читателей, интерес исчезал быстро. Оживить его не могла и книга М.М.Ботвинника «Алгоритм игры в шахматы», М., 1968 – преподаватели объясняли, что для серьезных компьютеров, решающих серьезные теоретикоигровые задачи в реальном времени, тренировка на шахматах неактуальна (тогда для этих задач в моде была игра в го), и ломать над этим голову не стоит.
Ну а уж в 1996 году, произошло событие, которое делает интерес к шахматам довольно странным – компьютер от «голубой мамы» обыграл чемпиона мира Гарри Каспарова. С этого момента шахматы стали напоминать лошадей, уцелевших в век двигателей внутреннего сгорания. Интерес к которым вполне почтенное занятие – приятель, занятый «плющеньем копейки», держит для юной жены конюшню. Умные и милые животные – когда их для тебя чистит кто-то другой…
А с тренировкой ума шахматы, похоже, разошлись на всегда. И с математикой – тоже. Нет, конечно анекдот об изобретателе шахмат и награде в виде зернышек всегда будет присутствовать в учебниках комбинаторики. И первую книгу, где высшая математика своего времени была применена к анализу шахматной игры, вспомнить стоит. Это был «Traité des applications de l’analyse mathématique du jeu des échecs«, «Трактат о применении математического анализа к шахматной игре».
На французском эту книгу написал адъюнкт-профессор теоретической механики петербургского Института путей сообщения и чиновник Министерства финансов Карл Андреевич фон Яниш (Carl Friedrich Andreyevich von Jaenisch, 1813-1872). Английский перевод появился еще в позапрошлом веке; русского, скорее всего, не будет никогда, хотя работы его по шахматной композиции еще помнят. Да и сама могила ученого на Волковом лютеранском кладбище потеряна…
А сегодня шахматной игре нашлось в высшей степени интересное применение. Ее используют для того, чтобы научить машины учить самих себя. Об этом рассказывается в статье Deep Learning Machine Teaches Itself Chess in 72 Hours, Plays at International Master Level, «Глубокое обучение позволяет машине за 72 часа научиться играть в шахматы на уровне гроссмейстера международного класса».
К недавнему рассказу о самообучающихся алгоритмах написания сценариев компьютерных игр, был комментарий, что это было бы хорошей дипломной работой для выпускника мехмата. Так вот – программа Giraffe, самообучающаяся игре в шахматы, и есть предмет магистерской диссертации студента Имперского колледжа Лондона Мэттью Лая (Matthew Lai). Несмотря на то, что Giraffe создана одним человеком, она имеет куда больше прав на то чтобы зваться Искусственным Интеллектом, нежели те суперкомпьютерные чудовища, которые использовались для целей шахматной игры в девяностые.
Традиционные шахматные программы использовали быстродействие машин для того, чтобы на основе начальных рекомендаций, заложенных в алгоритм экспертами-шахматистами, анализировавшими объемистые шахматные библиотеки (тома давних партий еще встречаются у букинистов разных стран), перебрать ветви игры, к которым приведет тот или иной ход, и выбрать тот, что наилучшим образом соответствовал заданным критериям. Giraffe изначально не знал ничего, кроме правил игры.
Но в него было заложено умение учиться. Учиться, играя с самим собой. Для оценки позиции на доске алгоритм автоматически отбирал наиболее значимые признаки в ходе игр с самим собой. Не имея ни малейшего представления о том, что это испанская партия или защита Филидора… Giraffe был подобен талантливому самоучке из глухой деревни, пришедшему в красный уголок ни разу не видя журнала «Шахматы в рабочем клубе», и обучающемуся исключительно в игре.
Второй особенностью работы Giraffe было то, что он анализирует не все возможные ходы и порождаемые ими деревья, а только наиболее перспективные. Каковыми считаются те, которые породят с вероятностью выше критической максимально длинное дерево игры. При этом вносится одно очень полезное предположение – что противник также сделает самый лучший ход, допускаемый игровой позицией. Никакой войны на чужой земле и малой кровью Giraffe не предполагает…
Дальше была игра с самим собой. И – поразительный результат. Всего за 72 часа Giraffe достиг уровня игры, эквивалентного верхним двум процентам рейтинга по версии Международной шахматной ассоциации. Финальная эффективностьпрограммы проверялась на специальном наборе из 15000 позиций, в которой все доступные ходы проранжированы от 0 до 10, где 10 соответствует лучшему ходу. Из девяти популярных алгоритмов для десктопов и малых серверов Giraffe занял второе место по эффективности, обнаружив 9641 «верный» ход из 15000. Первое место заняла программа Stockfish 5, которая нашла 10505 наилучших решений.
Но подробности игры маловажны. Интересно то, что программа, построенная на технологии Deep Learning смогла за жалких трое суток достичь гроссмейстерского уровня игры. А сколько на это уходит у белковых шахматистов? Вот-вот! Да, шахматы когда-то были моделью реального конфликта, но моделью сверхформализованной… И тем не менее сейчас нам продемонстрирована крайне важная вещь. Глубокое обучение позволяет машинам научиться обучать себя саму. А это, возможно, одно из самых важных событий в истории технологии…