Игры с высокой когнитивной нагрузкой, такие как шашки, шахматы и го, представляют собой сложные интеллектуальные задачи. Разработка искусственного интеллекта, способного эффективно решать подобные задачи, способствует более глубокому пониманию процессов принятия решений, а также механизмов поиска оптимальных стратегий. Подобные алгоритмы находят применение в задачах с неполной информацией, включая, например, системы поддержки принятия решений в медицинской диагностике.
В данной статье не рассматриваются ИИ-системы, используемые для управления поведением неигровых персонажей (NPC) в видеоиграх. Эти алгоритмы, как правило, направлены не на конкуренцию с игроком, а на создание более увлекательного игрового процесса.
Основное внимание уделяется историческим примерам взаимодействия человека и искусственного интеллекта в логических играх и соревновательных дисциплинах, включая киберспорт.
«Механический турок» и развитие шахматных автоматов
Одним из первых устройств, имитировавших интеллектуальную игру, стал «Механический турок» — шахматный автомат, созданный немецким инженером Вольфгангом фон Кемпеленом в XVIII веке. Устройство представляло собой стол с фигурой человека в восточном одеянии, якобы способного играть в шахматы.
В 1809 году автомат участвовал в партии с Наполеоном Бонапартом и одержал победу. Однако позднее выяснилось, что внутри конструкции находился скрытый человек, управлявший шахматными фигурами. Против Наполеона, в частности, играл известный австрийский шахматист Иоганн Баптист Альгайер.
Несмотря на обманный характер устройства, «Механический турок» стал важной вехой в истории развития систем, имитирующих интеллектуальную деятельность. Он стимулировал интерес к созданию настоящих автоматических систем, способных решать логические задачи, такие как шахматы — одна из первых стратегических игр, известных человечеству.
В 1914 году испанский инженер Леонардо Торрес-и-Кеведо представил устройство под названием El Ajedrecista («Шахматист»), способное самостоятельно разыгрывать окончания шахматных партий. Конфигурация включала только три фигуры: короля черных и короля с ладьёй у белых. Машина, управляемая механикой и логическими элементами, автоматически ставила мат.
В случае неправильного хода со стороны человека устройство реагировало запрограммированным отказом: «Я тебя презираю и не желаю больше с тобой играть». Фигуры изначально перемещались вручную по указаниям машины, выдаваемым с помощью световых сигналов, однако позже в усовершенствованной версии они стали перемещаться самостоятельно благодаря магнитной системе под шахматной доской.
Торрес стремился к созданию устройства, способного выполнять выбор из нескольких вариантов. В статье *Scientific American* за 1915 год отмечалось:
«Никто не говорит, что механизм будет думать или совершать действия, требующие мышления, но изобретатель утверждает, что автомат может делать многие вещи, которые обычно классифицируются как мыслительные».
Развитие советских шахматных программ
В 1960-х годах в Институте теоретической и экспериментальной физики (ИТЭФ) под руководством Александра Семёновича Кронрода была создана одна из первых советских шахматных программ. Исследователь внес значительный вклад в становление отечественного направления по разработке искусственного интеллекта.
В международном соревновании с участием программы Стэнфордского университета разработка ИТЭФ одержала победу со счётом 3:1. По оценке специалистов, уровень игры программы соответствовал третьему шахматному разряду.
В 1970-х годах на основе полученного опыта была разработана новая программа под названием «Каисса», названная в честь богини шахмат. В интервью разработчика Владимира Арлазарова подчёркивается важность начального этапа ИИ-исследований через игровые задачи:
«Когда мы решаем прикладную задачу, то для стороннего человека довольно трудно определить, решаем мы ее хорошо или плохо... А в играх есть простой и ясный критерий: допустим, программа обыграла гроссмейстера — очень хорошо. Обыграла чемпиона мира? Вообще великолепно!... Я вообще думаю, что перебор — это один из основных методов работы человеческого мозга».
Через полвека после одного из показательных матчей, в котором человеческие игроки победили программу со счётом 1,5:0,5, Арлазаров рассказал о медленной работе вычислительной техники того времени: на каждый ход уходило несколько часов.
В 1974 году «Каисса» одержала победу на первом в истории чемпионате мира среди шахматных программ. Однако уже в 1977 году программа поделила 2–3 места, а на следующем чемпионате заняла позиции в диапазоне 6–11. По мнению Арлазарова, снижение конкурентоспособности было связано с технологическим отставанием вычислительной базы, возникшим в результате ориентации на копирование архитектуры IBM.
Впоследствии была создана версия «Каиссы» для платформы IBM PC, которая в 1990 году заняла 4-е место на шахматной олимпиаде в Лондоне.
Deep Blue против человека
Аспирант университета Карнеги-Меллон Фенг Хсу в процессе подготовки диссертации разработал компьютер, предназначенный для решения шахматных задач. Впоследствии он и его коллега по исследовательскому проекту Мюррей Кемпбелл присоединились к команде IBM Research, где начали работу над шахматным суперкомпьютером Deep Blue.
В 1989 году гроссмейстер Гарри Каспаров (признан иноагентом) провёл две блиц-партии против ранней версии системы и одержал победу. В 1996 году состоялся официальный матч, завершившийся в пользу человека со счётом 4:2. Однако уже в 1997 году, в ходе повторного противостояния, Deep Blue одержал победу со счётом 3,5:2,5. После завершения матча Каспаров выразил сомнение в честности соперника, утверждая, что IBM могли вмешаться в работу машины.
Тем не менее, впервые в истории компьютер официально обыграл чемпиона мира по шахматам в матче на классическое время.
IBM Watson против Jeopardy
С 1994 года в России транслируется телепередача «Своя игра», созданная по лицензии американского формата Jeopardy! («Рискуй!»). В США в 2011 году состоялось знаменательное событие: суперкомпьютер IBM Watson принял участие в телевизионном конкурсе и превзошёл лучших участников в истории шоу.
Матч продолжался три дня. В нём участвовали два рекордсмена Jeopardy! — Кен Дженнингс и Брэд Раттер, а также IBM Watson. Результат: Watson заработал $77 147, в то время как соперники получили $24 000 и $21 600 соответственно.
Система Watson представляла собой суперкомпьютер с производительностью около 80 терафлопс, оснащённый 2880 процессорами и 16 терабайтами оперативной памяти. Основной задачей было понимание вопросов, заданных на естественном языке, и формирование точных ответов. Благодаря своей архитектуре, Watson мог анализировать и обрабатывать колоссальные объёмы текстовой информации, включая, например, полное содержание Википедии.
Незавершённая победа в шашки
В 1990 году программа Chinook заняла второе место на чемпионате США по шашкам, что дало ей право на участие в чемпионате мира. Однако организаторы не одобрили участие компьютера, в результате чего действующий чемпион Марион Тинсли отказался от участия. Компромиссным решением стало проведение нового формата соревнования — «Мировой чемпионат человека против машины».
В первом матче Тинсли одержал четыре победы, остальные 33 партии завершились вничью. Это укрепило его репутацию как сильнейшего игрока в истории шашек.
В 1994 году состоялся матч-реванш. После шести ничьих Тинсли был вынужден прекратить участие по состоянию здоровья. Победа была присуждена Chinook технически. Позже у Тинсли была диагностирована опухоль поджелудочной железы. Он скончался спустя несколько месяцев, не потерпев ни одного поражения от машины в рамках завершённых партий.
В 1995 году новым соперником Chinook стал Дон Лафферти — чемпион мира по шашкам 1982–1991 годов. Из 32 партий программа одержала одну победу, остальные завершились вничью. Итоговый счёт — 1:0 в пользу компьютера.
В 2007 году руководитель проекта Джонатан Шеффер объявил, что игра в шашки была решена. Это означает, что при идеальной игре с обеих сторон партия всегда будет заканчиваться вничью.
Победа в го
Игра го была разработана в Древнем Китае, по различным оценкам, от 2 до 5 тысяч лет назад. Два игрока поочередно размещают на доске черные и белые камни. В настоящее время го входит в перечень Всемирных интеллектуальных игр наряду с шахматами, шашками, бриджем и сянци (китайскими шахматами). Сравнение различных правил по игре Го представлено здесь.
До 2016 года считалось, что создание искусственного интеллекта, способного обыграть человека в го, потребует десятилетий, несмотря на успехи ИИ в шахматах и шашках.
Одной из причин такой оценки стал фактор ветвления — среднее количество возможных ходов в одном раунде. В шахматах их около 35, тогда как в го — порядка 250. Игроки отмечают, что во многом полагаются на интуицию при выборе хода.
В 2016 году в матче AlphaGo против Ли Седоля (девятый профессиональный дан) искусственный интеллект одержал победу с итоговым счётом 4:1.
«Я не смог победить, но не считаю свой проигрыш поражением человечества», — прокомментировал Ли Седоль.
В 2019 году один из ведущих профессионалов в го заявил о прекращении участия в соревнованиях, сославшись на широкое распространение систем компьютерного го.
Техасский холдем
Техасский холдем — одна из наиболее популярных игр с неполной информацией. Каждый игрок получает две карты, а на стол выкладываются пять общих, используемых всеми игроками для составления комбинаций.
В 2017 году система искусственного интеллекта Libratus одержала победу над четырьмя профессиональными игроками в покер в ходе соревнования Brains vs. AI.
На графике ниже отображена динамика выигрышей: ИИ набрал 1,8 миллиона условных долларов, в то время как оппоненты ушли в минус. Всего было сыграно 120 000 раздач за 20 дней.
В научной публикации описаны технические решения, позволившие достичь этого результата.
StarCraft и Dota 2
Искусственный интеллект AlphaStar, разработанный дочерней компанией Alphabet, в 2018 году продемонстрировал превосходство над профессиональными игроками в StarCraft II. В рамках эксперимента система одержала победу над двумя киберспортсменами — TLO и MaNa — с общим счетом 10:1.
В ходе серии игр как ИИ, так и люди использовали одну и ту же расу — протосов, что обеспечивало формально равные условия. Единственную победу в серии смог одержать польский игрок MaNa , обыграв AlphaStar в одной из партий.
В 2019 году команда OG, ранее завоевавшая титул чемпионов на The International по Dota 2, провела матч против системы, разработанной с использованием метода обучения с подкреплением. Боты обучались в симулированной среде, где каждый агент действовал независимо, что позволило им выработать устойчивые стратегические модели поведения.
Первый матч завершился победой ИИ менее чем за 30 минут. Второе противостояние длилось еще меньше, при этом боты вели наступательные действия почти без пауз, демонстрируя агрессивный стиль игры. Вторая партия показала полное доминирование ИИ, который практически не прибегал к оборонительным стратегиям.
Эффективность таких действий объясняется масштабом обучения: в течение десяти месяцев виртуальные агенты прошли через эквивалент примерно 45 тысяч лет игрового времени. Это обеспечило им практический опыт, недостижимый для человеческого игрока.