Искусственный интеллект AlphaZero обыграл сильнейший шахматный движок.

Проект Google изменил шахматы навсегда.

Год назад программа AlphaGo сенсационно обыграла сильнейшего в мире игрока в го, а теперь искусственный интеллект AlphaZero разгромил сильнейший по рейтингу шахматный движок.

Stockfish, который используют для домашней подготовки большинство игроков, победитель Чемпионата TCEC 2016 года и Чемпионата Chess.com среди компьютерных программ 2017 года, оказался явно слабее. В матче из 100 партий AlphaZero одержал 28 побед при 72 ничьих и ни разу не проиграл, сообщило издание Chess.

Кстати, AlphaZero потратил всего четыре часа на «изучение» шахмат. Простите, человеки, но вам за ним не угнаться. Все верно — программисты AlphaZero, разрабатываемого DeepMind, подразделением Google, создали его на основе механизма «машинного обучения», точнее, «обучения с подкреплением».

Проще говоря, AlphaZero не изучал шахматы в традиционном понимании. У него нет ни дебютной книги, ни эндшпильных таблиц, ни сложных алгоритмов для оценки силы центральных и фланговых пешек.

Его работу можно сравнить с роботом, который может использовать тысячи запчастей, но не знает принципа работы двигателя внутреннего сгорания, — он перебирает возможные комбинации, пока не построит Феррари, и для этого ему нужно меньше времени, чем занимает просмотр трилогии «Властелин колец». За четыре часа программа сыграла сама с собой множество партий, став своим собственным учителем.

Пока что команда программистов хранит молчание. Они не дали Chess.com комментариев, ссылаясь на то, что доклад «пока находится на рассмотрении», но здесь вы можете прочесть его полный текст. В исследовательскую группу входит Демис Хассабис, кандидат в мастера из Англии и соучредитель DeepMind (приобретен Google в 2014).

Хассабис, принимавший участие в турнире тандемов ProBiz на открытии London Chess Classic, в настоящий момент находится на конференции Neural Information Processing Systems (Нейронные системы обработки информации) в Калифорнии, в качестве соавтора доклада на другую тему.

Зато с Chess.com охотно поделился своими суждениями шахматист, обладающий большим личным опытом игры против шахматных компьютеров. МГ Гарри Каспаров не удивлен, что компания DeepMind перешла от го к шахматам.

«Это заметное достижение, хотя оно и было ожидаемо после AlphaGo», — заявил он Chess.com. «Оно приближается к ‘типу-Б’, человекоподобному подходу к шахматам, которым Клон Шеннон и Алан Тьюринг мечтали заменить сплошной перебор».

Подобно человеку, AlphaZero рассматривает меньше позиций, чем ее предшественницы. В отчете заявлено, что она оценивает «всего» 80 тысяч позиций в секунду в сравнении с 70 миллионами в секунду у Stockfish.

МГ Петер-Хайне Нильсен, многолетний секундант чемпиона мира МГ Магнуса Карлсена, открыл свое увлечение, сближающее его с президентом ФИДЕ: инопланетян.

«Прочитав доклад и, в особенности, просмотрев партии, я подумал: «Мне всегда было любопытно, что было бы, если бы более разумный вид высадился на нашей планете и показал нам свое искусство шахматной игры. Кажется, теперь я знаю, каково это»», — заявил он Chess.com.

Мы также узнали, о значимости преимущества выступки, по крайней мере, для искусственного интеллекта. 25 из 28 побед AlphaZero одержал белыми (хотя результат +3=47-0 черными против Stockfish, чей рейтинг превышает 3400, также неплох).

В отчете показано и насколько часто движок выбирал те или иные дебюты по мере обучения. Простите, любители староиндийской защиты, но вы не в фаворе. Интерес к французской защите также угас со временем, а вот стремление играть ферзевый гамбит и, особенно, английское начало только возрастало.

Что бы вы сделали на месте не ведающего усталости существа, только что освоившего игру с 1400-летней историей? Взялись бы за другую. После матча со Stockfish программа AlphaZero потратила на «обучение» всего два часа и победила «Elmo», сильнейшего из компьютерных движков для игры в сети.

Применение этой инновационной самообучающейся программы, разумеется, не ограничено играми.

«Всегда считалось, что в шахматах от машины требуется слишком много эмпирических знаний, чтобы те могли играть сильно «с нуля», вообще не используя человеческие знания.

Конечно, мне будет интересно посмотреть, что мы сможем узнать о шахматах с помощью AlphaZero, который открывает огромные перспективы машинного обучения в целом—машины могут находить закономерности, недоступные для людей.

Очевидно, что последствия простираются далеко за пределы шахмат и других игр. Способность машины открывать и превосходить знания сложных закрытых систем, накопленные человечеством за века, — это инструмент, меняющий мир», — сказал Каспаров.