Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта
К 1980-м гг. также относится первое появление программ для игры в го в турнирах людей. По всей видимости, первым таким случаем стало участие программы Nemesis в турнирах Массачусетского клуба по го.
В 1987 г. тайваньский фонд Ing Foundation спонсировал первый из серии ежегодных турниров по компьютерному го. Победитель каждого из турниров играл партии с форой против «инсэев» (стремящихся стать профессионалами игроков в го, чей уровень игры в среднем соответствует шестому любительскому дану) и, в зависимости от результатов, мог претендовать на дополнительные призы. Размер приза зависел от размера форы, необходимой программе для победы над инсэем. Максимальный приз соответствовал победе без форы и составлял 40 млн тайваньских долларов (более миллиона долларов США). Он так никому и не достался, и спонсорство со стороны Ing Foundation прекратилось после турнира 2001 г., когда были выиграны призы за фору в 11 камней и более [893].
В 1998 г. сильнейшие игроки побеждали компьютерные программы, предоставляя им огромные форы в 25–30 камней. В ходе чемпионата мира по компьютерному го в 1994 г. программа-победитель Go Intellect проиграла все три игры против игроков-юниоров, имея фору в 15 камней [894]. Игроки, понимавшие и использовавшие специфические слабые места программ, могли выигрывать с гораздо большими форами, чем их менее искушённые коллеги.
Развитие методов Монте-Карло для перебора вариантов в игровых деревьях в комбинации с прогрессом в области машинного обучения привело к тому, что лучшие программы достигли высокого уровня на маленькой доске, а в конце нулевых годов появились первые программы, способные достигать и удерживать ранги низкого уровня на сервере KGS Go (популярный онлайн-сервис для игры в го) для доски 19 × 19 [895].
В 2010 г. на Европейском конгрессе по го в Финляндии программа MogoTW смогла, имея фору в семь камней, обыграть (c разницей всего в полтора очка) Каталина Цэрану, игрока пятого профессионального дана (высший дан — девятый, существует также понятие «десятый дан» (дзюдан), но это уже не ранг, указывающий на мастерство игрока, а один из титулов), первого европейца, получившего в го профессиональный дан [896].
В 2011 г. программа Zen, игравшая на 26-ядерном компьютере, достигла уровня пятого, а немногим позже и шестого любительского дана на сервере KGS Go, играя при временно́м ограничении 15 секунд за ход [897].
Теоретически первый профессиональный дан означает, что его обладатель играет сильнее любого любителя, в том числе обладателя седьмого любительского дана (восьмой любительский дан является скорее почётным званием, выдаваемым за особые заслуги перед федерацией го). На деле же бывают и исключения, поскольку для получения профессионального дана необходимо соблюсти немало требований, в том числе сдать специальный экзамен, поэтому обладатель седьмого любительского дана иногда может играть в го на профессиональном уровне, но шестой любительский дан всё-таки далёк от этого.
В 2012 г. Zen победила обладателя необычного (так называемого космического) стиля игры в го Масаки Такемию (девятый дан) на 11 очков при форе в пять камней и на 20 очков при форе в четыре камня [898].
В 2013 г. программа Crazy Stone, имея фору в четыре камня, одержала победу над Йосио Исиду по прозвищу Компьютер [899] (девятый дан) [900].
В 2014 г. состоялся матч без форы Codecentric Go Challenge между Францем-Йозефом Дикхутом (6-й любительский дан) и Crazy Stone. Игра велась на доске 19 × 19 до трёх побед. Дикхут одержал победу, хотя и уступил в первой партии на полтора очка [901]. Ни один из более сильных игроков в го не соглашался до этого играть матч на равных условиях.
В общем и целом успехи программ по игре в го несколько лет назад были весьма невелики. Спустя почти два десятилетия с момента победы над чемпионом мира по шахматам машины, казалось, были всё ещё безнадёжно далеки от чемпионского титула в го. Это заставляло критиканов, вечно принижающих прогресс в области искусственного интеллекта, злорадно потирать руки и отпускать едкие комментарии.
Кто бы мог подумать, что ситуация изменится в одночасье? О дальнейших событиях в мире го мы поговорим в одной из следующих глав.
3.8 Итоги и перспективы
Так как всякое настоящее состояние простой субстанции, естественно, есть следствие её предыдущего состояния, то настоящее её чревато будущим.
Как описано в предыдущих главах, к началу 2010-х компьютерные программы доминировали практически во всех настольных играх: некоторые из них вообще оказались решены (например, шашки), для других решения были получены для некоторого, порой весьма внушительного, подмножества позиций, и даже в шахматах, которые часто назывались самой интеллектуальной игрой, достижения компьютерных программ не вызывали сомнений. Однако в то же время существовали игры, успех машин в которых был весьма скромным, — к ним, помимо го, относились, например, покер, бридж, игра аримаа (arimaa), созданная американским программистом индийского происхождения Амаром Саедом в качестве сложной для компьютеров игры [902].
Традиционные настольные и карточные игры по размеру поискового пространства в большинстве случаев существенно уступают стратегическим компьютерным играм, таким, например, как Civilization, Heroes of Might and Magic, не говоря уже о StarCraft или Dota. И в то же время стратегические компьютерные игры по этому показателю во много раз проще, чем ряд задач, возникающих перед интеллектуальным агентом в реальном мире. Если в арсенале методов искусственного интеллекта не было методов, позволяющих создавать ботов, способных обыгрывать человека в стратегические игры, значит, об успехах в решении стратегических задач в реальном мире можно было только мечтать. Чтобы сделать противостояние компьютерным противникам в играх более сложным, программисты нередко допускали некоторое жульничество — на сверхсложных уровнях в карточных играх компьютерные игроки могли заглядывать в карты противника (например, партнёр «Рентген» в программе «Марьяж» для игры в преферанс [903]), выполнять действия быстрее или с меньшей ценой (например, в Civilization компьютерные противники на высоких уровнях быстрее совершают открытия и выполняют улучшения [904]) и, наконец, просто управлять всеми персонажами (юнитами) одновременно и «видеть» всю игровую карту целиком. В реальном мире, однако, большая часть из подобных трюков невозможна, поэтому нужно искать другие решения.
Попробуем разобраться в причинах, по которым для одних игр удалось быстро найти методы, позволяющие машинам играть достаточно сильно, в то время как в других они надолго задержались в статусе новичков. Например, очень часто в качестве причины того, что успехи машин в го гораздо скромнее, чем в шахматах, приводилось сравнение количества позиций и возможных партий в шахматах и го. Многих удовлетворяло это объяснение, поскольку чудовищные числа 10170 или 10360 буквально гипнотизировали людей и подавляли их волю к критическому мышлению. Между тем довольно очевидно, что размер поискового пространства игры не зависит от того, кто в неё играет — человек или компьютер. Кроме того, несмотря на то что успехи машин в играх были тем скромнее, чем больше было поисковое пространство этих игр, это правило всё-таки имело некоторые исключения. Например, в игре «отелло» (её также иногда называют «реверси») программы достигли уровня игры лучших людей-игроков на границе 1970–1980-х гг.: в 1980 г. программа Moor, созданная Майком Ривом, Майклом Стином и Дэвидом Леви, смогла выиграть одну из шести партий в матче с чемпионом мира Хироси Иноуэ [905]. Количество возможных позиций в «отелло» составляет [906] порядка 1028, а игр — 1050. Аналогичные показатели для английских шашек гораздо скромнее — 1020 и 1031, однако Шефферу удалось достичь подобного успеха только в 1990-е гг. В нарды — с их огромным количеством [907] позиций (1020) и игр (10144) — программа Берлинера выиграла у чемпиона мира в 1979 г.
