автордың кітабынан сөз тіркестері Семь главных игр в истории человечества: шашки, шахматы, го, нарды, скрабл, покер, бридж
Так же, как и человеческая генеалогия, родословная игры непроста. Следы теряются и петляют. Игры придумывают и изобретают заново, они эволюционируют, распространяясь благодаря торговле и дипломатии, миграции и колонизации, войнам и завоеваниям. Нам известно, что у игры, найденной Эмери в Кустуле, римские корни. Римляне завоевали Египет в 30 году до нашей эры. Они прибыли на военных кораблях и свергли Клеопатру. По одной из гипотез именно центурионы привезли с собой игральные кости. Сторонники конкурирующей гипотезы доказывают, что нарды появились в Индии примерно во II веке до н.э. Исследователь Микаэла Сор пишет, что «в индийской традиции они ассоциируются с понятиями обновления и двустороннего движения, лежащего в основе возрождения, космических циклов и царских жертвоприношений».
Игра, найденная в той нубийской гробнице, сейчас известна как дуодецим скрипта, или игра двенадцати знаков. Она является прямой предшественницей сегодняшних нардов. Ученые датируют этот артефакт IV веком н.э., хотя его предшественники могут быть куда древнее. В нардах имеются ряды по 12 пунктов. В них используются по 15 фишек двух цветов. И, что самое главное, в нардах есть игральные кости. Непредсказуемые отскоки простой пары кубиков, которые игроки поочередно бросают перед каждым ходом, позволяют отнести нарды к играм с элементом случайности.
На склоне одного из курганов был обнаружен ход высотой всего 60 см, оставленный грабителями, возможно, 1000 лет назад. После того как ход освободили от обломков и мусора, археологи, преодолев на четвереньках около 15 м, пробили стену и проникли в гробницу. Это была одна из 61 гробницы, найденной ими под курганами Кустула, причем самая большая и начиненная предметами, точно «булка изюмом».
Команда нашла кожаный щит с замысловатым тиснением, копье из дерева и железа — «чрезвычайно грозное оружие» и нож из слоновой кости, украшенный изображением Бэса — египетского бога плодородия. Внизу обнаружили еще один объект, который вначале показался похожим на раму от картины. Искусно сделанная нижняя сторона была инкрустирована слоновой костью, по углам закреплены серебряные скобы. Кроме того, на ней были размечены ряды по 12 квадратов в каждом и имелась серебряная ручка для переноски. Под этим артефактом археологи нашли кожаный мешочек, в котором лежали 15 фишек из слоновой кости, еще 15 — из черного дерева, а также набор игральных кубиков из слоновой кости.
Айдан Рок, специалист в области прикладной математики, подсчитал, что обучение всего одной версии AlphaGo приводит к выбросу 96 т углекислого газа, что примерно эквивалентно авиаперелету продолжительностью 1000 часов или годовому энергопотреблению 23 американских домов. По оценке инженера Дэна Хуана, воспроизведение одного сорокадневного эксперимента DeepMind по обучению AlphaGo обошлось бы в $35 млн. Другими словами, это эквивалентно непрерывной работе мозга почти 13 000 человек. Да, машина, может, и победила. Вот только этот поединок с самого начала был неравным.
В конце 2019 года тридцатишестилетний Ли Седоль внезапно перестал играть. Как и Сусаи за несколько десятков лет до него, Ли «оказался на границе между старым и новым» и, как это случилось с Мастером, новое ознаменовало его конец. «Когда искусственный интеллект дебютировал в партиях го, мне стало ясно, что я больше не выше всех, даже если вылезу из кожи и стану лидером, — сказал он корейскому новостному агентству. — Даже если я стану лидером, есть некая сущность, которую невозможно победить».
Человеческий мозг — ваш, мой, Ли Седоля — невероятно сложен. В нем около 100 млрд нейронов, имеющих порядка 100 трлн связей. Кроме того, человеческий мозг чрезвычайно эффективен. Его энергетические потребности не превышают 20 ватт — этого едва хватит на то, чтобы запитать маломощную лампочку. Для работы AlphaGo нужно заметно больше ресурсов.
В последние годы ученые-компьютерщики, такие как Эмма Струбелл из Университета Карнеги — Меллона, изучают вопрос о том, какие экологические последствия влечет за собой обучение моделей искусственного интеллекта. В мире, где происходит потепление в результате выброса парниковых газов человечеством, высокоуровневый искусственный интеллект может вызывать сомнения в экологическом плане. «Обучение передовой модели требует сейчас существенных вычислительных ресурсов, а вместе с ними значительных энергозатрат, финансовых вложений и издержек, связанных с защитой окружающей среды», — пишет она вместе с соавторами в статье, опубликованной в 2019 году. — Мы рекомендуем индустрии и научным учреждениям форсировать исследования, направленные на разработку более эффективных алгоритмов, а также оборудования с меньшим энергопотреблением».
Ни у вас, ни у меня нет доступа к AlphaGo. Мы не можем купить проприетарное программное обеспечение, сыграть с ним и извлечь полезные уроки в комфортной домашней обстановке. Но один увлеченный любитель и масса его последователей, потратив около года компьютерного времени, разблокировали его возможности и выпустили их в мир. Они освободили AlphaGo.
Джан-Карло Паскутто говорил со мной из своего дома в Бельгии. Паскутто занимался компьютерными шахматами, но стечение обстоятельств, кульминацией которых стала компьютерная олимпиада 2008 года в Пекине, привело его в го. «Я подумал: “Что ж, раз мы едем в Китай, можно заодно и в соревнованиях по го поучаствовать”», — сказал он мне. Его программа Leela заняла достойное третье место.
Однако через несколько лет ситуация в этой области радикально переменилась. «Как и все, я услышал новости о том, что компания DeepMind разработала новую программу го, которая была значительно мощнее всех, что создавались ранее, а также сильнее любого человека, — сказал Паскутто. — Конечно, это было любопытно».
Когда эти новости только появились, технические подробности в пресс-релизах DeepMind освещались скупо. Позднее DeepMind раскрыла информацию о том, что в их разработке помимо стандартных процессоров, которые можно встретить в обычных компьютерах, использовалось такое аппаратное решение, как тензорные процессоры — специализированные чипы Google, предназначенные специально для машинного обучения [29]. DeepMind включила 5000 таких чипов в свой игровой компьютер. Паскутто сел и подсчитал: выходило, что ему со своим персональным компьютером потребуется 1700 лет для воспроизведения исследований DeepMind. Требовалась помощь.
«Я подумал, что подавляющую часть этих вычислений, ту, что выполнялась специализированными чипами, можно запросто распределить, — сказал Паскутто. — Так родилась идея найти в интернете достаточное количество заинтересованных людей и попробовать сообща воспроизвести результаты».
По аналогии с прошлыми знаменитыми проектами SETI@home (проект Калифорнийского университета в Беркли по поиску внеземной жизни) и Folding@home (проект Стэнфордского университета по изучению укладки белка) Паскутто прибег к возможностям интернета, чтобы решить немыслимо сложную задачу. Он обратился к заинтересованным добровольцам с просьбой предоставить личные компьютерные ресурсы, то есть свободное время на их машинах, чтобы всем вместе осилить гигантский объем работы. Затея стартовала в ноябре 2017 года. Меньше чем за год программа стала «очень, очень мощной». Leela Zero, являющаяся ныне одной из лучших программ для игры в го в мире, находится в свободном доступе и имеет открытый код.
«Я просил всех этих людей предоставить в мое распоряжение свои компьютеры, и теперь они получили достойную компенсацию», — сказал Паскутто. И хотя он фактически выпустил сверхъестественного игрока DeepMind из его корпоративной клетки, по его словам, это произошло без какого-либо взаимодействия с самой DeepMind и с Google [30].
Южнокорейская ассоциация го присвоила AlphaGo почетный разряд — девятый дан, такой же, как у Ли Седоля и Хонинбо Сусаи. Программа заняла второе место в перечне научных прорывов 2016 года, выбранных журналом Science. Она уступила лишь открытию возмущений в структуре пространства-времени, вызванных столкновением двух черных дыр, находящихся в миллионе световых лет от нас.
Даже такие игры, как го, бесконечно упорядочены по сравнению с хаосом реального мира. Однако некоторые из этих отличий могут исчезнуть по мере совершенствования технологий, приводящих ко все большему сближению игр и реального мира.
«Один из факторов, сделавших возможным появление AlphaGo, состоит в том, что она играет в игры, а игры поддаются моделированию», — добавил Аль-Кураиши. «Вы можете генерировать данные путем вычислений, можете превращать вычисления в данные», в том смысле, что компьютер может играть сам с собой много раз и изучать результаты. «В некоторых аспектах науки именно здесь возникает фундаментальный разрыв. Невозможно проводить медицинские испытания на компьютере. Вы не можете моделировать людей — пока не можете. Однако имеются области науки, которые подходят именно для этого. Собственно говоря, квантовые компьютеры могли бы быть очень хорошими химическими симуляторами. Если это произойдет, то вычисления смогут преобразовываться в данные для некоторых применений. Это было бы очень, очень интересно и похоже на ситуацию с AlphaGo».
Возможно, определенные виды научных изысканий являются играми в том смысле, в каком это сформулировано в определении, данном Бернардом Сьютсом: добровольная попытка (разработка теорий) преодоления ненужных препятствий (соответствие некоему специфическому набору эмпирических наблюдений). Возможно, игровое состояние и сопутствующие ему креативность и изобретательность являются находкой для ученого. Тем не менее этот дух коллективной игры начал пропадать. «В последние три-четыре года произошла революция, в результате которой все эти разработанные вручную модели стали сметаться моделями машинного обучения», — сказал Аль-Кураиши.
В 1954 году Ясунари Кавабата писал, что го пала жертвой науки и регулирования. Что игроки «сражаются только ради победы, а благородству и аромату го как искусства не оставалось места». В 2018 году гарвардский биолог Марк Киршнер сказал: «Я полагаю, что наука в ее наиболее креативных проявлениях имеет больше сходства с обществом охотников и собирателей, чем с жестко регламентированной индустриальной деятельностью, и больше похожа на коллективную игру, чем на корпорацию».