Кто победит люди или машины
Двадцать лет победе машины над человеком
МОСКВА, 11 мая — РИА Новости, Иван Воронцов. Ровно 20 лет назад в мире шахмат произошла революция. И это не было смещением одного чемпиона мира другим или перестановками в Международной шахматной федерации (ФИДЕ): впервые в истории действующий чемпион мира был обыгран машиной. Суперкомпьютер Deep Blue, созданный компанией IBM, в шестиматчевом противостоянии взял реванш за поражение 1996 года у Гарри Каспарова, который на тот момент считался одним из лучших шахматистов в истории игры. Американские источники чаще называли таковым своего соотечественника Бобби Фишера, остальные — именно россиянина.
В начале 1990-х годов с развитием технологий и персональных компьютеров шахматные программы становились сильнее, однако до уровня гроссмейстеров все еще не дотягивали: их уровень игры находился на уровне 2400 пунктов согласно рейтингу ELO (рейтинг международного гроссмейстера начинается приблизительно от 2500), в то время как Каспаров находился на отметке в 2800. Проблемы машин были очевидны: они отлично считали, однако не чувствовали позицию и были лишены импровизации, поэтому всегда охотно принимали жертву фигуры, чем игроки уровня Каспарова с успехом пользовались. Эти проблемы можно было решить двумя способами: первый — значительно увеличить мощность компьютера, чтобы увеличить число операций по просчету ходов. Второй — научить «машину» чувствовать эту позицию.
С первой задачей IBM уверенно справилась: в сентябре 1995 года она представила миру Deep Blue — суперкомпьютер, который по своей производительности входил в число 250 мощнейших компьютеров в мире. Для «обучения» машины компанией был нанят американский гроссмейстер Джоэль Бенджамин — он отвечал за дебютную составляющую и оценку позиций. IBM договорилась с Каспаровым о матче, были выбраны даты — 10-17 февраля, шесть партий. Однако в процессе подготовки у компании возникли проблемы: специальные процессоры дорабатывались буквально в авральном режиме, и компьютер был полностью готов к матчу лишь за полтора месяца до матча.
Формально Deep Blue имел преимущество: если у IBM были перед глазами партии Каспарова, то российский гроссмейстер не мог оценить силу машины. Это обернулось для него поражением в первой партии, однако в дальнейшем он ни разу не дал усомниться в своем превосходстве, одержав три победы и две партии завершив вничью. В течение 1996 года Deep Blue был значительно переработан и улучшен, а матч-реванш был назначен на май 1997-го.
Призовой фонд мини-турнира составил 1,1 миллиона долларов: победитель получал 700 тысяч, проигравший — 400. Каспаров, к тому моменту бывший чемпионом мира по версии ФИДЕ с 1985 по 1993 год и действующим чемпионом Профессиональной шахматной ассоциации с 1993 года, вновь считался фаворитом. В первой партии российский гроссмейстер, уже знакомый с Deep Blue, воспользовался известной страстью «машины»: разменял «качество», получив позиционное преимущество на доске, которое и довел до победы. Однако во второй партии произошло то, что навсегда изменило положение сил в противостоянии между человеком и компьютером. Каспаров, играя черными, создал ситуацию, аналогичную той, что была в первой партии — предложил машине бесплатно получить фигуру ради потенциально выигрышной контратаки. Deep Blue, поразмыслив, отказался от «качества», сделав ход, который, как потом заявили в зале, сделал бы Анатолий Карпов — компьютер лишил Каспарова шансов на контратаку. Российский гроссмейстер был шокирован: компьютер просто не мог догадаться отказаться от «качества», это было нетипичным для того времени. Через несколько ходов Каспаров сдался, хотя мог завершить ту партию вничью. Если бы матч был против человека, можно не сомневаться, что гроссмейстер увидел бы это продолжение. «Так не играет компьютер, — заявил сразу после матча Бенджамин. — Это были настоящие шахматы».
человек или машина?
ЧЕЛОВЕК ИЛИ МАШИНА?
Пап! А кто сильнее – кит или слон?
Окончился очередной шахматный матч человека с компьютером. Матч Каспарова против компьютерной программы X3D Fritz из 4-х партий закон-чился вничью. Как оценивать его результат:
ЧЕЛОВЕК НЕ ПОБЕДИЛ МАШИНУ
или
МАШИНА НЕ ПОБЕДИЛА ЧЕЛОВЕКА?
Но прежде чем ответить на этот вопрос, попробуем понять, в чем же суть этого состязания.
С появлением вычислительных машин появились и игровые программы, в том числе шахматные. Создатели игровых программ преследовали две цели – одна чисто коммерческая, развлекательная; вторая – научная: попытка смоделировать мышление человека. С развитием и совершенствованием вычислительной техники в большинстве игр, где все решает только далекий расчет, вторая сторона сошла на нет. И только в шахматах этот вопрос пока не закрыт.
Так можно ли создать шахматную программу, играющую сильнее человека. Уже в 1960 году Михаил Юдович писал: «Не пришло ли время говорить о гибели шахмат, о том, что совершенные машины будут играть безошибочно, побеждая умеющих ошибаться людей?» Михаил Ботвинник был более категоричен: «машины будут играть сильнее».
Однако, один из сильнейших гроссмейстеров двадцатого века Давид Бронштейн искренне верит, что «у каждого человека от природы есть свой внутренний компьютер, который и помогает ему молниеносно принимать решения каждую секунду жизни, и что живой мозг человека неизмеримо мощнее любого электронного монстра».
Когда мы говорим о поединке человека и машины, мы, строго говоря, неправы. Ибо борьба идет не между человеком и машиной, а между человеком и группой людей (программистов), разработавших программу для машины. И суть этой борьбы состоит в том: можно ли создать «думающую» программу.
Поэтому в прошедших матчах Крамника и Каспарова с супер-эвм главным для нас, любителей шахмат и «человеков», было – смогут ли эти сильнейшие в мире шахматисты заставить машину думать и ошибаться. К сожалению, прошедшие матчи не дали ответа на этот вопрос и имели, в основном, спортивное, а точнее, финансовое значение. Ничьи в последних партиях красноречивое тому подтверждение.
Так как же играет компьютер, точнее, как построена его программа?
М. Донской, один из авторов «Каиссы», программы, выигравшей первый чемпионат мира среди шахматных программ, пишет:
«Основным методом игры шахматных программ является простой перебор ходов. Самое трудное – оценка позиции.
Простейшая – материальная: у кого больше материала.
Сложнее – позиционная. Например, проходная пешка, изолированная пешка и т.д. Здесь у каждого свои секреты».
На сегодня методом перебора компьютеры исчерпывающе проанализировали все пятифигурные эндшпили и некоторые шестифигурные. Но как смоделировать инициативу, жертву ради атаки, как оценить позиции с нестандартным соотношением материала? Именно в подобных ситуациях и начинается настоящее состязание человека и программы.
Перед матчем с Deep Junior Каспаров говорил: « У машины совершенно отсутствует гибкость мышления, и хотя я не способен просчитывать абсолютно все, я делаю правильные ходы, потому что чувствую их правильность. Я хочу доказать, что люди кое-чего стоят в шахматах».
Во-первых, подтвердилось, что проводящиеся матчи являются в первую очередь рекламной акцией, спортивным, а не научным событием. Об этом говорят и ничьи в последних партиях матча (Крамник –8-я партия: ничья на 21-м ходу; Каспаров – Deep Junior–8-я партия: ничья на 28-м ходу), да и участники этого не скрывают.
Каспаров после матча с Deep Junior говорил: «я, конечно, хотел победить, но более важным в повестке дня было не проиграть. Конечно, с человеком такую позицию стоило играть, да и с машиной можно было, если бы это не была шестая партия. Очевидно, что до выигрыша черным еще очень далеко, и ошибаться нельзя ни в коем случае. На кону стоял результат всего мат-ча. Дело в том, что, играя с человеком, всегда можно исправить свою ошибку. С компьютером это сделать невозможно». И еще откровеннее: «Мой ноябрьский матч с Deep Fritz носит более всего коммерческо-развлекательный характер».
Возникает психологический паралич человека – человек не верит сам себе. Это произошло с Крамником в 6-ой партии. Крамник не нашел активного продолжения матовой атаки и пути к спасительному вечному шаху. С этим же столкнулся Каспаров в 3-ей партии матча с Deep Junior. Имея абсолютно безнадежную с человеческой точки зрения позицию, с голым королем и неразвитыми фигурами, машина успешно отразила атаку. Каспаров мог на 32 ходу форсировать ничью, но ошибся. Устояла машина и в 1-й партии матча Каспарова с X3D Fritz.
Кто сегодня сильнее – человек или шахматная программа? В спортивном отношении, как видите, равновесие. Но в творческом – все-таки видно преимущество человека.
КРАМНИК
« Готовиться к матчу с компьютером гораздо сложнее, чем к поединку с человеком, поскольку машина имеет в своем распоряжении огромную дебютную базу. Поэтому ввязываться в теоретическую дуэль с компьютером, по-видимому, опасно.
Кроме того, «Дип Фритц» может рассматривать более трех миллионов позиций в секунду, тогда как человеку за тоже время вряд ли по силам оценить хотя бы одну. Вот почему очень важно избегать тактических осложне-ний, в которых компьютер практически непобедим»
Как видите их оценки не содержат ничего нового, но это и заставляет гроссмейстеров вновь и вновь садиться за доску (даже виртуальную) против машины.
И спор еще не окончен. Каспаров говорит: «Шахматы – единственное поле, на котором можно сопоставить человеческую интуицию и творческие способности с силой и расчетом машины».
Благодаря таким матчам человек может больше узнать о своих воз-можностях.
(опубликовано – газета «Поиск», №2(764), 16.01.04)
Так, Человек или Машина? Что говорят эксперты
«Нам не нужны машины, которые умнее нас, нам нужны машины, которые помогут нам становиться умнее».
Это цитата Константина Воронцова, профессора РАН и руководителя лаборатории машинного интеллекта при МФТИ, который недавно выступал в Москве на отраслевой конференции по теме разговорного машинного интеллекта — «Человек и Машина».
Конференция прошла 24 октября. Мы (Лаборатория Наносемантика) организовывали мероприятие такого формата первый раз. Судя по обратной связи, участники тоже остались довольны. Мы собрали аж 136 человек!
Коротко о том, как прошло мероприятие, инсайты из выступлений спикеров, а также ссылки на их выступления и презентации в этой статье.
Для чего, собственно, мы это затеяли?
В России много разных компаний, у каждой свой подход в решении таких задач: кто-то занимается анализом структурированных данных, кто-то экспертными системами, кто-то использует нейронные сети. Речевая аналитика, классические чат-боты, голосовые роботы для обзвона — те области применения, которые сегодня интересуют бизнес. Кто-то уже внедрил у себя чат-бота, кто-то сомневается — а так ли эта технология эффективна и стоит ли затраченных усилий.
Мы пригласили спикеров поделиться своим опытом и наблюдениями, без лишней воды и маркетинга, и вот что из этого получилось (далее вкратце «пройдемся» по спикерам).
Анна Серебряникова и Сергей Переверзев из компании «МегаФон» рассказали, как они сделали проект для помощи юристам — Nlogic. У системы удобный, простой, кастомизируемый интерфейс. Nlogic способна создавать договора, распознавать юридические документы, автоматически составлять отзывы на потребительские иски, распознавать ключевые термины и т.д. Однако спикеры отметили, что в юридической сфере наблюдается большое недоверие технологиям искусственного интеллекта.
[В юр. сфере] пока никто не пытался создавать что-то подобное, никто не создавал датасеты. По большому счету у нас получился интересный результат, который стоит исследовать глубже, т.к. право, будучи также алгоритмом, начинает проявляться в этих, казалось бы, хаотичных действиях.
Анна отметила, что вся бэкофисная функция – это какой-либо алгоритм (бухгалтерия, финансы, право). Поэтому, задача распознать и понять машиной текст, а потом превратить его в ответ или призыв к действию – это задача, которая масштабируется на любой процесс.
Сейчас тема legal tech находится в ранней стадии развития. Все понимают, что в сферу права нужно внедрять искусственный интеллект, но это сложно в силу консервативности и кастовости продавать такие продукты.
Бизнес может подумать: «Зачем тратить деньги на какой-то продукт, если юрист стоит недорого?» Но бизнес забывает, что машиной и системами легче управлять. Когда у вас большой массив данных (по оценке Константина Воронцова, количество приказов в «МегаФоне» сравнимо по объему с законодательством РФ), им сложно управлять вручную. Поэтому в таких крупных компаниях, как «Мегафон», движутся к тому, чтобы автоматизировать эти процессы и обеспечить исполнение договорённостей между сторонами в гражданских правоотношениях, но никак не заменить юристов.
Видео выступления спикеров (к сожалению, из-за технических неполадок, кроме доклада Константина Воронцова) здесь.
Игорь Пивоваров, главный аналитик Центра по искусственному интеллекту НТИ на базе МФТИ, поделился ключевыми положениями исследования рынка NLP в России, которое было выпущено Центром компетенций НТИ на базе МФТИ в виде аналитического сборника № 2 «Альманах искусственный интеллект: обработка естественного языка, распознавание и синтез речи».
Анализ отрасли привёл к выводу, что сейчас машинам всё еще трудно воспринимать естественную речь. Им недостаточно понимать смысл отдельных слов — необходимо построение языковых моделей и механизмов внимания, которые помогают ИИ определить вероятность следующего слова в предложении и улучшить качество ответов на запросы пользователей. Подводя жирную черту можно сказать, что естественный разговор с роботом остаётся пока далёкой перспективой. Машинам необходимо более глубокое понимание различных логических связей, человеческой эмпатии и поведения собеседника.
Видео выступления Игоря Пивоварова здесь.
Игорь Баско, исполнительный директор компании «Фонемика», рассказал о решениях, которые используются на рынках США и Китая и поделился опытом выхода на эти рынки.
Многим российским компаниям кажется, что эта задача почти не решаемая. Даже если технология «классная», российские компании «не всегда могут сделать продукт, чтобы бизнес услышал и начал им пользоваться».
Игорь привел оценку издания Forbes, по которой рынок «customer experience» — «один из самых ёмких на планете». По его наблюдениям, американский рынок практически перешел на все процессы связанные с режимом реального времени (real-time) — не только в обработке речи, но и документов, платежей и многих других запросов. Из трендов спикер выделил следующие:
Видео выступления Игоря Баско здесь.
Виктор Сафронов, CEO Aithea и сооснователь Лаборатории машинного интеллекта при МФТИ, выступил с прикладным докладом про автоматизацию клиентской поддержки в ритейле на примере чат-ботов Вкусвилл и для лидера американского фастфуда (название компании спикер не раскрыл).
Зачастую заказчик [ритейлер] ставит перед собой задачу удержать клиента. Продуктовый ритейл – это бизнес, в котором клиент должен возвращаться. Если он уходит по какой-то причине, то это потеря наработанной базы – базы, которую, очень сложно восполнить. Поэтому задача увеличивать retention, поддерживать его на должном уровне, достаточно критична.
«Ни один бизнес никогда не будет держать столько людей, чтобы постоянно в онлайне отрабатывать каждое обращение с нулевой задержкой. Это не рентабельно, потому что есть волны активности входящих обращений (в основном люди пишут или звонят днём), и даже если вдвое увеличить штат операторов, большую часть времени они будут сидеть без дела».
История борьбы: гроссмейстер против компьютера. Когда в шахматах компьютер стал недосягаем для человека?
В прошлом веке матчи между компьютером и человеком были очень популярны. Профессионалы шахмат любили показывать своё превосходство над машинами. Но в XXI веке, вместе с приходом нейронных сетей, всё изменилось.
«Механический турок»
История машин, играющих в шахматы, намного старше истории компьютеров. Она датируется восемнадцатым веком.
К 1769 году относится появление шахматного автомата «Механический турок». Его создал венгерский барон Вольфганг Кемпелен.
Автомат восторженно встретила публика, он обыгрывал сильнейших шахматистов. Но «Механический турок» был мистификацией. Внутри ящика прятался человек. Так, с французским императором Наполеоном сражался венский мастер Альгайер.
Непобедимого механического игрока поместили в 1836 году в филадельфийский музей, где он и сгорел через пару десятилетий.
Шахматные компьютеры появляются в теории.
Реальную историю компьютерных шахмат принято вести с 1951 года. Тогда произошло два события.
Английским математиком Аланом Тьюрингом был написан алгоритм, при помощи которого машина смогла бы играть в шахматы, но только в ее роли выступал сам изобретатель.
Программа из-за отсутствия доступа к компьютерам в работе ни разу не проверялась. Зато в истории сохранено название — «бумажная машина Тьюринга». Чтобы сделать ход, требовалось минимум полчаса.
Тогда же американский математик Клод Шеннон опубликовал первую статью о шахматном программировании. Ученый отмечал теоретическое существование в шахматах лучшего хода, а также практическую невозможность его нахождения.
Игра на доске 6×6
Через год в ядерной лаборатории Лос-Аламосана компьютере MANIAC была разработана шахматная программа для игры без слонов на доске 6×6. Первая партия продолжалась около 10 часов и завершилась победой сильного шахматиста.
А вот девушку, которая была новичком в игре, машина одолела на 23-м ходу. Тогда, это считалось большим достижением для машины.
Дальнейший прогресс компьютеров
Первую программу для игры на обычной шахматной доске со всеми фигурами создал ученый Алекс Бернштейн в 1957 году.
Через год команда американских ученых во главе с Алленом Ньюэллом, Клиффом Шоу и Гербертом Саймоном разработала так называемый алгоритм уменьшения дерева поиска. Функции всех современных шахматных программ построены на его основе.
Первый матч шахматных программ
В 1967 году произошло знаковое событие. Созданная в советском Институте теоретической и экспериментальной физики шахматная программа в матче из четырех партий со счетом 3-1 победила программу Стэнфордского университета. Гроссмейстеры полагали, что она играла в силу третье разрядника.
Первый чемпионат движков
В августе 1974 года случилось еще одно важное событие. В шведском Стокгольме состоялся первый Чемпионат мира по шахматам среди компьютерных программ. Победу одержала советская «Каисса». Она победила во всех четырех партиях.
Всего в турнире приняли участие 13 машин. Ходы передавались по телефону.
Машина достигает уровня мастера
В 1983 году пионер компьютерной науки Кен Томсон при поддержке Джо Кондона создал машину Belle. Она была предназначена исключительно для игры в шахматы. Официальный рейтинг Эло машины был 2250, таким образом она достигла мастерского уровня.
Шахматный компьютер вступает в битву с человеком
Еще 50 лет назад был актуален вопрос: когда машина победит человека? Международный гроссмейстер Дэвид Леви в 1968 году заключил пари, заявив, что ни один компьютер не сможет в течение ближайших десяти лет обыграть его.
Шахматист выиграл спор, но он даже не подозревал, что пройдет немного времени, и машина начнет побеждать чемпионов мира. Сам Леви в 1989 году проиграл программе DeepThought.
У этой машины спустя пару лет выиграл Гарри Каспаров.
Каспаров против компьютера
Компьютер побеждает чемпиона мира
В 1996 году разработчики компьютера DeepBlue праздновали успех. Впервые в истории при стандартном часовом контроле шахматная программа победила чемпиона мира. Правда, Гарри Каспаров матч в итоге выиграл.
Но уже через год усовершенствованная версия программы DeepBlue одолела чемпиона. Общий счет: 3,5-2,5.
В новом, 21-м веке, компьютеры стали недосягаемы для человека, и матчи между ними прекратились. Шахматные программы превратились в незаменимого помощника, как маститого гроссмейстера, так и обычного любителя.
В чем программа сильнее человека и в чем шансы гроссмейстера?
Шахматные компьютеры заметно опережают «белковых» оппонентов в тактических маневрах. Особенно опасным в их «руках» является ферзь. Поэтому гроссмейстеры стараются как можно быстрее разменять самую сильную фигуру.
Еще одной тактикой игры против машины являются долгосрочные маневры. Их программа может и не заметить в рамках глубины поиска. Так, Владимир Крамник победил DeepFritz при помощи долгосрочного продвижения проходной пешки, выгоды этого маневра компьютер обнаружил слишком поздно.
Также, все шахматные движки оснащены дебютными и эндшпильными базами, что делает игру против них невероятно трудной.
Крамник против компьютера
На сцену выходят нейронные сети
Сейчас сильнейшим шахматным движком считаются нейронные сети. Так LeelaChessZero (LC0) уверенно победила Stockfish. Еще можно вспомнить знаменитую AlphaZero.
Нейронные сети способны в целом оценивать обстановку на доске, они предпочитают позиционный стиль, захват пространства и контроль над доской. LC0 сначала знала только основные правила движения фигур. Нейросеть, самообучаясь, провела с самой собой миллионы партий и стала лучшей в мире и скорее всего сохранит лидерство в обозримом будущем.
В целом, нейро-алгоритмы способны решать важнейшие исследовательские задачи, включая разработку новых материалов и лекарств.
Насколько движок сильнее человека?
В недавнем небольшом матче один из лучших гроссмейстеров мира Хикару Накамура играл с одной из сильнейших программ Komodo. Американец получал различные форы: пешку, пешку и ход, качество и четыре хода, не пересекая фигурами середины доски.
Накамура три партии свел вничью и одну проиграл.
А вот обычный гроссмейстер уверенно обыгрывал машину с форой в две пешки. Поэтому, можно сделать грубую оценку. Преимущество лучших программ над ведущими гроссмейстерами где-то между одной и двумя пешками форы.
Последние 5 лет рейтинг компьютера продолжает расти, в то время как у человека остается на одном уровне.
В чем гроссмейстеры обвиняют программы?
По мнению экс-чемпиона мира Владимира Крамника, его любимые шахматы стали менее творческой игрой. Бездушные расчеты движков привели к появлению библиотеки дебютов и защит, которые гроссмейстеры сейчас знают наизусть.
Владимир Борисович сетует на то, что на высшем уровне иногда вся партия проводится по памяти. Получается, что гроссмейстер, чтобы выиграть, воспроизводит рекомендации компьютера.
Крамник призвал использовать движки в тандеме с людьми для творческих исследований.
Продвинутые шахматы. Человек играет в команде с компьютером.
В чем привлекательность шахмат и почему они не умрут?
С годами древняя игра только набирает популярность, она пережила пандемию коронавируса, переместившись в интернет. Интерес к шахматам не ослабевает, потому что людям нравится соревноваться, и они всегда ищут новые интеллектуальные стимулы.
Фото взято из занятий в школе шахмат EduChess.
Всегда интересно играть с человеком, который имеет свои стратегии, приемы и мысли.
А в движке не стоит искать врага, а лучше сделать его верным помощником для совершенствования своего уровня игры. Ведь, программа это — незаменимый аналитический инструмент для самоподготовки.