Kā tika uzvarēts šahs

Kad pasaules šaha čempions Garijs Kasparovs pēkšņi izstājās sestajā un pēdējā mačā maijā pret Deep Blue-a.k.a. IBM RS/6000 SP superdators — mašīna beidzot izpildīja vienu no senākajiem mākslīgā intelekta izaicinājumiem. Šahs ir satraucis datoru pētniekus kopš 1830. gadiem, kad ekscentriskais angļu izgudrotājs Čārlzs Beidžs domāja piesaistīt investorus savai idejai par programmējamu analītisko dzinēju, piedāvājot iespēju izveidot šaha spēles mašīnu. Galu galā šaha noteikumi ir precīzi definēti un viegli programmējami, tomēr tie rada stratēģiskas sarežģītības, kas izaicina izcilākos cilvēku prātus. Taču, neskatoties uz pētnieku pūlēm, neviena iekārta nav spējusi pārspēt labākos cilvēkus. Līdz Deep Blue.

Ironiski, ka uzvara nāk tad, kad datoršaha kopiena jau sen ir atteikusies no jebkādas izlikšanās par cilvēka domu atdarināšanu. Šaha meistari, tāpat kā mēs visi, tagad ir zināmi kā saprātīgi, atpazīstot modeļus, veidojot koncepcijas un veidojot plānus-procesus, kurus datori veic slikti, ja vispār veic. Deep Blue, tāpat kā visas populārākās šaha spēles mašīnas kopš 20. gadsimta 60. gadiem, tā vietā paļaujas uz brutālu spēku — tā skatās tik tālu uz priekšu, cik vien iespējams, un novērtē katras pozīcijas stiprumu saskaņā ar iepriekš ieprogrammētiem noteikumiem. Tā kā ir noteikums, ka, jo ātrāks dators, jo vairāk pozīciju tas var meklēt un jo labāk var spēlēt, Deep Blue paļaujas uz 32 ātrdarbīgiem procesoriem, kas darbojas vienlaicīgi, katrs koordinē 16 speciālu šaha žetonu darbību, kas darbojas paralēli. . Šis skaitļošanas spēks ļauj Deep Blue novērtēt kopumā 200 miljonus pozīciju katru sekundi.

Šis stāsts bija daļa no mūsu 1997. gada augusta numura

• Skatiet pārējo izdevuma daļu
• Abonēt

M. Mitchell Waldrop, bestsellera autors Sarežģītība un par gaidāmo grāmatu par skaitļošanas vēsturi, nesen runāja ar Deep Blue galveno IBM dizaineri Feng-Hsiung Hsu par mašīnas uzvaras ietekmi un tās vērtību citiem lietojumiem.

TR: 1996. gada februārī, kad Deep Blue bija pavisam jauns, tā cīnījās pret Gariju Kasparovu un zaudēja. Daudzi cilvēki jutās attaisnoti — it kā tas pierādītu cilvēka prāta iedzimto pārākumu pār vienkāršu mašīnu. Bet tagad, kad Deep Blue ir uzvarējis, daudzi jūtas tā, it kā dators būtu pazemojis cilvēci. Vai viņiem vajadzētu justies apdraudētiem?

HSU: Nē. Atcerieties, ka Deep Blue pati par sevi nespēlēja šahu. Pirms mača sākuma cilvēki ieprogrammēja mašīnu, lai tā paceltos līdz Garija līmenim. Un tad mača laikā reāli iegājām starp izspēlēm, apskatījām Deep Blue kļūdas un attiecīgi pielāgojām kritērijus situācijas izvērtēšanai, lai divreiz nepieļautu vienu un to pašu kļūdu. Bez tā Deep Blue nebūtu varējis sacensties ar Gariju. Tātad varētu teikt, ka pagājušajā gadā Gerijs ieguva vienu par cilvēces pagātni. Šogad Deep Blue ieguva vienu par cilvēces nākotni.

TR: Kā tā?

HSU: Kad Gerijs spēlē šahu, viņš paļaujas uz intelektu, ar kādu viņš ir piedzimis, savām zināšanām par spēli un pieredzi, ko viņš guvis, spēlējot gan cilvēkus, gan datorus. Tas ir vecmodīgs šaha spēles veids; Geriju, neskatoties uz savu spožumu, ierobežo tas, kas ir bioloģiski iespējams. Deep Blue ir jebkura tehnoloģija, kas ļauj mums pārsniegt robežas, ko daba mums parasti uzliek. Šobrīd mēs runājam pa telefonu: tikai kliedzot, es nevaru ar jums sazināties. Ar šahu princips ir tāds pats. Gerijs, iespējams, ir visu laiku labākais šaha spēlētājs, taču, lai gan Deep Blue komandas šahisti nevar apgalvot, ka viņi ne tuvu sasniedz Garija spējas, ar Deep Blue mēs pārsniedzām savas robežas un uzvarējām.

TR: Ja jūs to tā sakot, spēle izklausās nedaudz negodīga. Gerijs nespēlēja pret vienu mašīnu vai pat pret vienu cilvēku, bet pret visu komandu.

HSU: Bet arī Gerijs bija daļa no komandas. Starp spēlēm viņš konsultējās ar savu treneri un pat savu šaha datoru, lai uzzinātu vairāk par to, ko Deep Blue darīs. Tā patiesībā ir jebkura meistara līmeņa šaha spēles parasta sastāvdaļa. Tātad varētu teikt, ka Gerijs spēlēja pret datoru, kas paļaujas uz cilvēka spēku, bet Deep Blue spēlēja pret cilvēku, kas daļēji paļaujas uz datora jaudu.

TR: Godīgi. Bet to varēja teikt pagājušajā gadā, kad uzvarēja Gerijs. Tomēr šogad viņš zaudēja. Kas radīja atšķirību?

HSU: Acīmredzamākās atšķirības ir tādas, ka Deep Blue šogad bija divreiz ātrāks, jo tajā bija jaunas centrālās procesora bloka mikroshēmas, kā arī divreiz vairāk žetonu, kas paredzēti tikai šaha spēlēšanai.
Taču sacensībām šie aparatūras uzlabojumi nebija tik svarīgi kā divi citi apsvērumi. Pirmkārt, mēs risinājām zināšanu trūkumu. Gerijs ir izcils cilvēks, kuram ir milzīgs zināšanu un intuīcijas krājums par šahu, kas iegūts vairāk nekā 30 spēles gados. Pagājušajā gadā Deep Blue spēlēja kā jaundzimušais: tas bija tikko uzbūvēts un par šahu neko daudz nezināja. Tāpēc pēc tam mēs lūdzām starptautisko lielmeistaru Džoelu Bendžaminu ierasties kopā ar mums un būtībā aizvest mašīnu uz šaha skolu. Patiesībā mēs apmeklējām šaha skolu un izmantojām to, ko apguvām, lai pilnībā pārprogrammētu iekārtas pamata programmatūras kodu un pārveidotu šaha žetonus, lai iekļautu daudz vairāk šaha zināšanu. Līdz šī gada mačam, pēc Džoela vārdiem, Deep Blue bija sācis spēlēt cilvēka līmeņa šahu.

Otrkārt, mēs pievērsāmies jautājumam par turpmāku mācīšanos no Garija puses. Datorzinātniekam ideja izveidot mašīnu, lai sacenstos ar pasaules šaha čempionu, ir kā kāpšana Everesta kalnā. Diemžēl pagājušajā gadā Everests cilvēku kalns pieauga par 100 pēdām dienā, kamēr norisinājās spēle: Gerijam ir cilvēka spēja pielāgoties tam, ko dara Deep Blue. Mēs zinājām, ka Deep Blue nekad nebūs tik adaptīvs kā cilvēks, jo tas nav veids, kā dators tiek konstruēts. Taču mēs izveidojām programmatūras rīkus, kas ļāva mums iejaukties starp spēlēm un pielāgot Deep Blue programmēšanu daudz ātrāk, nekā varējām iepriekš. Tas izrādījās kritiski. Situācija bija līdzīga sacīkstēm Indy 500, kur tu dodies uz boksu un izmanto savu ātrgaitas rīku, lai mainītu riteni.

TR: Kā jūs atzīmējat, Deep Blue nav tik adaptīvs kā cilvēks. Jūs un jūsu kolēģi atkal un atkal esat uzsvēruši, ka dators darbojas ar skaitliski brutālu spēku. Kāpēc gan nemēģināt simulēt cilvēka izziņu un pielāgošanās spēju?

HSU: Lai gan cilvēki ļoti labi pārvalda modeļu atpazīšanu, koncepciju veidošanu un tā tālāk, datoriem šie uzdevumi ir ļoti sarežģīti. Tomēr datori var papildināt cilvēkus, jo viņi labi veic aprēķinus. Tātad no inženiertehniskā viedokļa, ja vēlaties uzbrukt šaha problēmām, izmantojot datoru, izdomājiet, kā izmantot mašīnas spēju ātri aprēķināt.

Spēja ātri aprēķināt ir diezgan noderīga daudzās citās jomās. Vienu lietojumprogrammu sauc par datu ieguvi. Lielas organizācijas izmanto šo paņēmienu, lai iegūtu atlasītu informāciju no daudzām detaļām, piemēram, uzņēmumi izmanto to, lai analizētu finanšu tirgus. Datu ieguve varētu arī palīdzēt atrisināt neskaitāmas problēmas privātpersonām, piemēram, informācijas pārslodzi, ar ko cilvēki tagad saskaras, palielinoties piekļuvei, cita starpā, internetam. Tāpat kā mēs izmantojām īpašas nozīmes šaha mikroshēmas, lai paātrinātu Deep Blue, daudzas no tām izmantojot paralēli, mēs varam izveidot datorsistēmas, kas piemērotas datu ieguvei globālajā tīmeklī. Šāda tehnoloģija varētu atrast un sniegt jums informāciju īsumā, lai jums nebūtu jāpavada visa dzīve, sērfojot tīmeklī.

TR: Vai šāds rīks nepastiprinātu to, ko varētu saukt par kvantitatīvās noteikšanas maldiem — priekšstatu, ka visus spriedumus un lēmumus var reducēt līdz aprēķiniem?

HSU: Tādas briesmas pastāv. Bet datu ieguve galu galā noved pie empīrisku atklājumu un noteikumu atklāšanas, pēc kuriem cilvēki apstājas, lai noskaidrotu, kāpēc tie pastāv. Citiem vārdiem sakot, mēs varam izmantot datorus, lai iegūtu zināšanas no datiem, bet cilvēkiem joprojām šīs zināšanas ir jāpārvērš gudrībā. Tā cilvēce attīstās.

TR: Kas notiks tālāk, kad Deep Blue ir pārspējis izcilāko cilvēku šaha meistaru?

HSU: Deep Blue pamata meklēšanas projekts patiesībā nav specifisks šaham. Tāpēc mēs esam sākuši meklēt citas jomas, piemēram, farmācijas pētniecību, kur Deep Blue varētu palīdzēt ātrāk izstrādāt jaunas zāles. Tas ir svarīgi, jo, ja slimība ir ļoti nāvējoša un arī ļoti lipīga, mums ir jāspēj ar to cīnīties ar vislabākajiem līdzekļiem. Šajā nolūkā mēs izstrādājam molekulārās modelēšanas mikroshēmu, kas var palīdzēt paredzēt, kā zāļu kandidāta molekula mijiedarbosies ar, piemēram, vīrusa proteīna apvalku. Nākamgad plānojam datorā uzstādīt vairākas šādas mikroshēmas.

TR: Ja esat tik tālu nonācis ar Deep Blue, kas, jūsuprāt, būtu mākslīgais intelekts?

HSU: Deep Blue parādītu īstu AI, ja tas neļautu man to atvienot.

paslēpties