Тестирование новых вариантов старинной игры может подтолкнуть игроков к творчеству
Автор: Том Симонит
Шахматы славятся холодной логикой, но Владимир Крамник любит игру за ее красоту.
«Это своего рода творчество» — говорит гроссмейстер. Его страсть к мастерству столкновения умов за доской, сложным, но элегантным провокациям и контратакам помогли свергнуть Гарри Каспарова с трона чемпиона мира в 2000 году и царствовать несколько лет.
Однако Крамник, который в прошлом году ушел из шахматных соревнований, также считает, что его любимая игра стала менее творческой. Он частично винит в этом компьютеры, бездушные расчеты которых привели к появлению огромной библиотеки дебютов и защит, которые лучшие игроки знают наизусть. «В целом ряде игр на высшем уровне половина игры, а иногда и полная игра, проводится по памяти» — говорит Крамник. «Вы даже не играете в свою собственную подготовку; вы играете в подготовку своего компьютера».
Накануне Крамник представил несколько идей по поводу того, как вернуть человеческое искусство в шахматы с помощью достаточно необычного союзника — самого мощного в мире шахматного компьютера. Он объединился с лабораторией искусственного интеллекта Alphabet DeepMind, исследователи которой бросили вызов своей программе ИИ AlphaZero, чтобы изучить девять вариантов шахмат, выбранных для того, чтобы побудить игроков к созданию новых моделей.
В 2017 году AlphaZero показала, что может научиться обыгрывать лучших компьютерных игроков в шахматы, го или японскую игру сёги. Крамник говорит, что последние результаты открывают новые заманчивые перспективы для изучения шахмат, если люди захотят внести небольшие изменения в установленные правила.
Проект также продемонстрировал более дружественный режим взаимодействия между шахматистами и машинами. «Шахматные движки изначально создавались для игры против людей с целью победы» — говорит Ненад Томашев, исследователь DeepMind, работавший над проектом. «Теперь мы видим, что такая система, как AlphaZero, используется для творческих исследований в тандеме с людьми, а не против них».
Люди играют в шахматы около 1500 лет, и изменения правил – не новация.
Новые правила
Шахматы быстро распространились примерно 500 лет назад после того, как европейские игроки превратили медленную фигуру в могущественного современного ферзя, что сделало игру более динамичной. В 1996 году, за год до того, как Deep Blue из IBM победил Каспарова, шахматный вундеркинд, который превратился в беглеца, Бобби Фишер созвал пресс-конференцию в Буэнос-Айресе и пожаловался, что шахматы нуждаются в переработке, чтобы понизить уровень запоминания с помощью компьютеров и поощрить творчество. Он представил «Случайные шахматы Фишера», которые сохраняют обычные правила игры, но рандомизируют стартовые позиции сильных фигур на заднем ряду доски в каждой игре. Случайные шахматы Фишера, также известные как Chess960, постепенно завоевали свою нишу в шахматном мире и теперь по ним проводятся отдельные турниры.
DeepMind и Крамник использовали способность AlphaZero изучать игру с нуля, чтобы исследовать новые варианты быстрее, чем десятилетия или столетия игры человеком, которая раскрыла бы их красоту и недостатки. «Ведь не хочется тратить много месяцев или лет своей жизни, пытаясь играть во что-то и в конце концов понять: ну, это была неудачная идея» — говорит Томашев.
AlphaZero — более гибкий и мощный преемник AlphaGo, который заложил маркер в истории ИИ, победив чемпиона в го в 2016 году. Он начинает изучение игры, в которой используются только правила, способ вести счет и заранее запрограммированное стремление экспериментировать и побеждать. «Когда он начинает играть, становится так плохо, что я хочу спрятаться под столом», — говорит Ульрих Паке, другой исследователь проекта DeepMind. «Но наблюдать, как он развивается из пустоты небытия — захватывающе».
В шахматах AlphaZero изначально не знает, что может брать фигуры соперника. За часы высокоскоростной игры против последовательно более мощных воплощений самого себя он становится более опытным и, на взгляд некоторых, более естественным, чем предыдущие шахматные движки. В процессе он заново открывает идеи, которые веками видели шахматисты-люди, и добавляет свой собственный талант. Английский гроссмейстер Мэтью Сэдлер описал изучение игр AlphaZero как «открытие секретных записных книжек какого-то великого игрока из прошлого».
Девять альтернативных представлений о шахматах, протестированных AlphaZero, включали шахматы без рокировки, о которых Крамник и другие уже думали, и по которым в январе прошел первый специальный турнир. В этой версии устранён ход, называемый рокировкой, который позволяет игроку спрятать своего короля за защитным барьером из других фигур — мощное укрепление, которое также может подавлять. В других вариантах менялось движение пешек – в некоторых пешки могут перемещаться на два поля одновременно на протяжении всей игры, а не только на первом ходу.
Один из способов чтения результатов AlphaZero — холодные цифры. В шахматах без рокировки ничьи были менее распространены, чем при обычных правилах. А изучение разных правил меняло для AlphaZero ценность разных фигур: по обычным правилам ферзь оценивался в 9,5 пешек; по правилам же «пешка ходит на две клетки» — ферзь стоил всего 7,1 пешки.
Но разве это весело?
Исследователей DeepMind в конечном итоге больше интересовал анализ другого великого шахматного мозга, участвовавшего в проекте — Крамника. «Дело не в цифрах, а в том, насколько качественно, эстетично людям будет играть», — говорит Томашев. Технический доклад, выпущенный в среду, включает более 70 страниц комментариев Крамника об исследованиях AlphaZero.
Крамник видел вспышки красоты в том, как AlphaZero адаптировался к новым правилам. По его словам, шахматы без рокировки породили новые богатые возможности для защиты короля. Еще более привлекательными оказались более радикальные изменения, шахматы с самозахватом, в которых игрок может брать свои собственные фигуры. По словам Крамника, это правило дает игроку больше возможностей пожертвовать фигурой, чтобы продвинуться вперед — тактика, которая веками считалась отличительной чертой элегантной игры. «В целом это просто делает игру красивее» — говорит он.
Крамник надеется, что приключения AlphaZero в разных формах шахмат убедят игроков всех уровней попробовать их. «Это наш подарок миру шахмат» — говорит он. Сейчас может быть подходящий момент.
По словам Дженнифер Шэхэйд, двукратной чемпионки США по шахматам среди женщин, шахматы годами набирают популярность, они пережили пандемию, поскольку многие люди искали новые интеллектуальные стимулы. Интерес к Chess960 также вырос, что говорит о стремлении к новым типам игры, в том числе со стороны некоторых суперзвезд.
«Сногсшибательно»
Как и Крамник, Шэхэйд отметила, что в нескольких вариантах, протестированных AlphaZero, некоторые вещи выглядят захватывающе, даже если такие изменения, как разрешение пешкам двигаться вбок, казались «загадочными». Если даже такие новации и получат распространение, некоторые игроки все равно захотят опираться на компьютеры и глубокие исследования, чтобы продвинуться вперед, но сброс цикла может быть увлекательным для наблюдения. «Открытия были бы свежими — они могли бы быть просто сногсшибательными и принести пользу другим игрокам», — говорит Шэхэйд, которая также является директором женских программ в Шахматной федерации США.
Проект DeepMind и Крамника может также побудить компьютерные шахматы стать более креативными, поскольку машины не имеют себе равных. «Вместо того, чтобы делать компьютерные шахматы сильнее и уничтожать людей, мы можем сосредоточиться на шахматах как на искусстве в форме игры» — говорит Эли Дэвид, исследователь из Университета Бар-Илан в Израиле, который создал шахматные движки на базе машинного обучения. Аспирант в своей лаборатории работает над шахматной программой, которая учится имитировать стиль конкретного игрока, что позволяет задавать машине вопрос о том, что любимый гроссмейстер прошлого или настоящего сделал бы в той или иной ситуации.
Опыт Крамника показывает, что, если люди работают с машинами, а не против них, это может расширить эмоциональный, а также технический опыт игры. AlphaZero привела его в места, за пределами общего понимания. «После трех ходов вы просто не знаете, что делать» — говорит он. «Приятное чувство, как будто вы ребенок».
Оригинал: Ars Technica
