Одна из трудностей игры против компьютеров состоит в том, что те часто и быстро меняют свою игру. Как правило, гроссмейстеры готовятся к бою, тщательно изучая манеру игры своего соперника, анализируя его последние партии и выискивая слабые места. В основном подготовка ориентирована на дебюты, которые обычно строятся на устоявшихся цепочках ходов и носят экзотические названия типа «сицилианская защита» или «индийская защита». Мы стремимся найти в этих дебютах новые идеи и новые сильные ходы («новинки»), чтобы удивить соперника. Особенно полезно постараться обнаружить слабое место в одной из любимых позиций будущего оппонента, ведь он, скорее всего, попытается создать ее на доске.
Более подробно о том, как компьютеры справляются с дебютами, я расскажу в главе о Deep Blue. Здесь же замечу только, что они используют так называемую дебютную книгу — базу данных, которая включает миллионы дебютных позиций, отобранных из реальных партий гроссмейстеров. Эти книги создавались годами и постоянно дополняются и улучшаются, чтобы дать машинам возможность играть более гибко, но основной принцип их применения остается неизменным: машины более-менее слепо следуют книге, пока она не «закончится», после чего начинают думать сами. Я фактически делаю то же самое: вспоминаю проторенные дебютные линии, пока те не иссякнут в памяти, а затем отправляюсь в свободное плавание.
Без ложной скромности могу сказать, что я был самым подготовленным игроком в истории шахмат. Еще с юности мне нравилось изучать дебюты и выискивать возможные усиления, добавляя их в свой арсенал. Захватывающая тактическая борьба в стадии миттельшпиля требует наивысшего напряжения, но и, чтобы найти новую идею в хорошо известной системе (что всегда меня увлекало), необходимы огромное упорство и изобретательность. В поисках слабого места у своих соперников я тщательно изучал применяемые ими дебюты и сохранил множество файлов с анализами и новинками. Даже сильные противники подчас не решались применять против меня свои любимые дебюты, опасаясь мощной новинки. Когда в 2005 году я ушел из профессиональных шахмат, некоторые шутили, что я должен выставить на аукцион свой ноутбук, полный важных шахматных знаний.
Мне было смешно слушать легенды о том, что якобы на меня работала целая команда гроссмейстеров и они, закованные в кандалы в подвале, круглыми сутками придумывали для меня новинки. На самом деле всю огромную базу данных собрали я и мои тренеры Юрий Дохоян и Александр Шакаров, который работал со мной с 1976 года и сохранил эту создававшуюся десятилетиями бесценную интеллектуальную собственность. Мне не нравилось, когда критики неодобрительно говорили, что я «выиграл партию дома» — то есть получил преимущество благодаря хорошей дебютной подготовке. Наивысшей похвалой для меня было признание моей блистательной игры непосредственно за доской, но я не вижу ничего постыдного в том, чтобы подготовиться к партии лучше соперника. Возможно, такой скептицизм чуть более оправдан сегодня, когда все профессиональные игроки используют для подготовки суперсильные шахматные машины. Конечно, даже при использовании машины подготовка требует от шахматиста немалого труда, но, когда потрясающая новая идея исходит от кремниевого, а не от человеческого мозга, суть шахмат немного выхолащивается.
Игра с шахматной машиной во многом обессмысливает дебютную подготовку. Даже если вы изучите все партии, сыгранные этой машиной по сей день, программисты могут загрузить новую дебютную книгу или изменить несколько настроек — и компьютер начнет применять дебюты, которых никогда не играл раньше. И справится превосходно, ведь, в отличие от нас, у него нет проблем с памятью! В то же время компьютер уязвим для новинок ничуть не меньше, чем люди, поскольку умеет делать только те ходы, которые есть в его базе данных. Не исключены забавные ляпы. На одном чемпионате среди шахматных программ компьютер зевнул фигуру, но соперник ее не взял, поскольку у обоих в дебютных книгах был один и тот же изъян. В наши дни все дебютные книги тщательно проверены и доработаны, дабы гарантировать, что машина не окажется в проигрышной позиции прежде, чем начнет думать самостоятельно.
Если вы полагаете, что книга с гигабайтами дебютных ходов дает машине несправедливое преимущество перед человеком, я с вами полностью согласен. Мне всегда казалось странным, что компьютер по сути пропускает целый этап партии, не пытаясь самостоятельно развить фигуры или создать пешечную структуру. Дебютная стадия предполагает сочетание мастерства, креативности и долгосрочного стратегического планирования, в чем машины традиционно слабы. Но благодаря дебютной книге компьютер просто пропускает этот сложный этап и переходит к миттельшпилю, где в полную силу проявляет свое тактическое мастерство.
К сожалению, хорошей альтернативы дебютной книге не существует, по крайней мере без внесения каких-либо изменений в правила. Шахматные дебюты разрабатывались эмпирическим путем на протяжении десятилетий, и игроки их изучают и запоминают. Даже слабый игрок способен запомнить достаточно много дебютов, чтобы выйти на игровую позицию, фактически не задумываясь (это плохая привычка, которую я критикую как тренер: она чревата тем, что по окончании дебютной стадии игрок может не понять возникшую на доске ситуацию). Дебюты являются важной частью шахмат, и их простое удаление из шахматной программы дало бы людям несправедливое преимущество. Это тоже привело бы к очень странной игре, когда машины, всецело полагаясь на свои алгоритмы, каждый раз стремились бы делать одинаково прямолинейные, развивающие ходы. В этом легко убедиться, если отключить дебютную книгу в своей любимой шахматной программе. Такой шаг дает сильному игроку неплохой шанс контролировать течение партии с самого начала, хотя, конечно, одолеть сегодняшнюю программу почти невозможно.
Дебюты не единственное, что может меняться у вашего компьютерного соперника от партии к партии. Например, программисты могут легко изменить несколько параметров, чтобы сделать игру машины более агрессивной. В одной шахматной программе может скрываться шесть различных «личностей», поэтому на протяжении матча из шести партий вы можете каждый раз сталкиваться с совершенно новым соперником. В партиях между двумя компьютерами это не имеет значения, но опытные шахматисты, как правило, изучают игровую манеру своих противников, что для меня всегда было важнейшим компонентом игры.
Наконец, компьютеры постоянно усиливаются. Версия Deep Thought, с которой я играл в 1989 году, уже была значительно усовершенствована по сравнению с той, что годом раньше победила Ларсена в Лонг-Бич. Параллельное аппаратное обеспечение компьютера позволяло добавлять шахматные микропроцессоры и вычислительную мощность. У него было шесть процессоров, а скорость перебора превышала 2 млн позиций в секунду, что намного превосходило данный показатель у всех предыдущих машин. Вот что команда Deep Thought написала в 1989 году о взаимосвязи глубины поиска и шахматной силы:
«Прогресс шахматных машин, основанных на грубой силе{47}, еще в конце 1970-х годов предельно четко показал: скорость поиска и шахматная сила машины тесно взаимосвязаны. Партии между самотестирующимися компьютерами показали, что каждый раз, когда глубина поиска увеличивается на один дополнительный полуход, рейтинг машины повышается примерно на 200–250 пунктов. Поскольку каждый дополнительный полуход увеличивает дерево поиска в пять-шесть раз, даже двукратное повышение скорости позволяет повысить рейтинг примерно на 80–100 пунктов. Рейтинги, полученные машинами в партиях с людьми, указывают на то, что взаимосвязь сохраняется, возможно, вплоть до гроссмейстерского уровня, на котором в настоящее время играет Deep Thought. Именно из-за этой связи мы начали наш проект».
Другими словами, быстрее значит глубже, а глубже значит сильнее, и это было все, что имело значение. Если обозначить рейтинг шахматных машин по оси y, а количество просмотренных позиций в расчете на ход — по оси x, вы получите идеальную диагональ, отражающую восходящее направление развития шахматных машин. В 1970 году программа Chess 3.0 имела рейтинг 1400 пунктов; в 1978-м версия Chess 4.9 достигла рейтинга 2000; в 1983-м машина Belle преодолела отметку 2200; в 1987 году HiTech набрала 2400; а в 1989-м Deep Thought вышла на гроссмейстерский уровень 2500. Микропроцессоры становились все меньше и быстрее, поиск углублялся, а рейтинг повышался.
Эта удручающая тенденция, существовавшая на фоне проблем в инженерно-технической области, в очередной раз объясняет, почему многие были разочарованы тем фактом, что компьютерные шахматы оторвались от своих корней — искусственного интеллекта. Несмотря на впечатляющий рост рейтинга, в 1990 году специалист по машинному интеллекту и международный мастер по шахматам Дэнни Копек посетовал: «Из-за приоритетности соревновательного аспекта мы мало знаем о том, как программа в конечном итоге выбирает тот или иной ход. Это во многом раскрывает причину того, что компьютерные шахматы развиваются прежде всего как вид спорта (ориентированный на результат), а не как область науки (ориентированная на решение проблемы)»{48}.
Однако 22 октября 1989 года меня заботила не столько мощь искусственного интеллекта Deep Thought, сколько его шахматная сила. Я пытался догадаться, какие улучшения могли быть внесены в программу по сравнению с предыдущей версией, победившей в показательной партии сильного английского гроссмейстера Тони Майлса. Незадолго до этого я побил многолетний рейтинговый рекорд Бобби Фишера в 2785 пунктов и был уверен в своих силах. За день до матча я смог просмотреть несколько предыдущих партий Deep Thought, хотя, как я уже говорил, стиль игры машины мог существенно измениться за пару последних месяцев и даже суток. Тексты этих партий мне предоставил Мюррей Кэмпбелл из команды Deep Thought, что было с его стороны благородным жестом, свидетельствовавшим о дружественном и исследовательском духе матча. И, надо отметить, жестом справедливости. В конце концов, машина имела возможность проанализировать все мои партии, а я не мог обновить свой процессор накануне матча.