Человек и компьютер: Взгляд в будущее

Разговоры о матче-реванше с Deep Blue начались еще на церемонии закрытия первого матча в Филадельфии. Я спросил у руководителя команды Си Джей Тана, сумеют ли они существенно улучшить Deep Blue в ближайшее время. Он сказал, что да, поскольку теперь знают, чтó для этого необходимо. «Хорошо, — ответил я, — тогда я дам вам еще один шанс!»

Я не шутил. Мне было известно, что компьютеры становятся все быстрее, а шахматные машины — все сильнее, в соответствии с законом Мура: удвоение скорости позволяет увеличить глубину просмотра на один дополнительный слой, а увеличение глубины просмотра на один слой повышает шахматную силу машины примерно на 100 пунктов рейтинга и т. д. Но, очевидно, даже опытная и талантливая команда, опиравшаяся на огромные ресурсы IBM, не могла не столкнуться с трудностями. Ей потребовалось шесть лет, чтобы поднять рейтинг Deep Blue с 2550 пунктов до 2700 — уровня, на котором он играл в Филадельфии. Несмотря на то, что у машины были новые микропроцессоры, новый суперкомпьютер и персональный тренер-гроссмейстер, я перехитрил ее в 5-й партии и практически без сопротивления разгромил в финальной 6-й. Может быть, Deep Blue достиг такого порога, когда отдача от увеличения глубины поиска стала минимальной? Мне не верилось, что они сумеют усовершенствовать машину до моего уровня 2800+ без нескольких лет упорной работы.

Эта оценка являлась на то время вполне разумной, если не считать нескольких проблем. Во-первых, я не представлял, сколько денег IBM будет готова вложить в доработку Deep Blue, после того как ее небольшой шахматный проект вызвал мировую сенсацию. Буквально за неделю название Deep Blue превратилось практически в синоним искусственного интеллекта, что сделало IBM одним из лидеров технологического сектора, по крайней мере в глазах широкой общественности. Deep Blue стал самым узнаваемым продуктом, созданным компанией, за многие годы. Генеральный директор IBM Лу Герстнер разработал план стратегического возрождения, который включал еще несколько таких же громких проектов, в том числе использование суперкомпьютерной системы наподобие той, на которой работал Deep Blue, для обслуживания информационной сети на Олимпийских играх в Атланте в 1996 году. Еще один проект — создание системы прогнозирования погоды в режиме реального времени, поспешно переименованной в Deep Thunder для того, чтобы оседлать волну популярности шахматной машины.

Если едва разрекламированный матч, в котором Deep Blue одержал победу в 1-й партии, сделал так много для рыночной капитализации и имиджа IBM, только представьте, какие выгоды компания могла извлечь из матча-реванша, запустив свою PR-машину на полную мощь, — особенно в случае победы машины!^{66} Никого особо не интересовало, что Deep Blue в целом проиграл наш первый матч, и мало кто помнил о том, что я его выиграл. Та первая битва, организованная Ассоциацией вычислительной техники и Международной ассоциацией компьютерных шахмат в Филадельфии, была частью научного эксперимента, начатого еще в 1948-м. Хотя Deep Blue определенно не являлся фаворитом, победа в 1-й партии свидетельствовала о прогрессе машин, и его создатели пожинали плоды заслуженного успеха.

Но в матче-реванше все будет иначе, и ставки для IBM поднимутся несравнимо выше. Компания, как говорят в покере, пошла ва-банк, вложив десятки миллионов долларов в организацию грандиозного шоу в Нью-Йорке. Если Deep Blue снова проиграет, акционеры могут решить, что компания транжирит их деньги, пусть даже ей удастся привлечь к себе огромное внимание. Из передовой компании, смело берущейся за решение самых актуальных и сложных задач, она может превратиться в неудачника. Мишенью для шуток в вечерних ток-шоу и многочисленных карикатурах станет она, а не я. Хватит ли Герстнеру духа, чтобы бросить перчатку в третий раз? Возможно, да, но не так скоро, и кто знает, что может случиться за эти несколько лет?

Я недооценил, как много стояло на кону для IBM. И не мог даже подумать о том, что компания создаст не просто шахматную машину, чтобы победить меня за шахматной доской, а машину, чтобы уничтожить меня. Любой ценой.

Второй проблемой, повлиявшей на мою оценку матча-реванша, была потеря объективности в отношении собственной игры. Как я уже говорил, прошлые успехи могут навредить будущим. Убедительно переиграв Deep Blue в последних двух партиях, я совершил типичную и опасную ошибку, приписав победу скорее своей хорошей игре, чем плохой игре соперника. На первый взгляд это может показаться не столь уж важным, поскольку в матче-реванше мне предстояло встретиться с тем же соперником, но, когда вам противостоит машина, все меняется. Из своих поражений команда Deep Blue вынесла знаний гораздо больше, чем я из своих побед, и компания использовала эти знания, чтобы нацелиться на мои слабые стороны и укрепить свои сильные. Они постарались не просто удвоить скорость машины, а исправить ее конкретные недостатки.