Адам Кучарски - Идеальная ставка

В игре с лимитированными ставками созданный Далем бот мог научиться побеждать почти любого, однако умную машину поджидала ловушка. Согласно принятым в Лас-Вегасе правилам, игроки-компьютеры должны вести себя одинаково по отношению ко всем соперникам и не подстраиваться под опытных игроков или новичков. Это означало, что ради допуска в казино бот Даля должен был пожертвовать определенной долей своего мастерства. С точки зрения программы, необходимость следовать фиксированной стратегии существенно осложняет задачу. Дав машине консервативный взрослый мозг вместо восприимчивого детского, вы лишаете ее возможности научиться извлекать выгоду из человеческих слабостей и таким образом отбираете у нее огромное преимущество, потому что слабостей у людей предостаточно.

В 2010 году на сайте New York Times появилась онлайн-версия игры «камень-ножницы-бумага». Она и ныне там – можете поиграть, если хотите. Вашим противником будет очень сильная программа. Всего нескольких раундов достаточно, чтобы понять: победить компьютер трудно; сколько бы попыток вы ни предприняли, в большинстве случаев он будет выигрывать.

Согласно теории игр, оптимальной стратегией для «камень-ножницы-бумага» является выбор наугад. Но практика показывает, что у любителей «камень-ножницы-бумага» с оптимальностью дела обстоят неважно. В 2014 году Чжицзянь Ван и группа исследователей из Чжэцзянского университета установили, что участники этой игры стремятся следовать определенному поведенческому сценарию. Ученые задействовали для эксперимента 360 студентов, которых разделили на группы, и каждой группе предложили сыграть по 300 раундов. Выяснилось, что многие участники придерживались стратегии «победил – закрепил, проиграл – поменял». Выиграв раунд, они повторяли свои действия в следующей игре, а проиграв – выбрасывали в следующем раунде фигуру, которая их только что побила. На протяжении эксперимента участники в среднем выбрасывали каждую фигуру одинаковое число раз, но их выбор, очевидно, не был хаотичным.

Ирония состоит в том, что даже случайные последовательности содержат в себе неслучайные закономерности. Помните нерадивых журналистов из Монте-Карло, которые наобум писали выпавшие числа рулетки? Создать последовательность, которая сошла бы за хаотичную, не так-то легко. Во-первых, для этого необходимо, чтобы красное и черное выпадали приблизительно одинаковое число раз. С этой задачей журналисты худо-бедно справились, и первый этап проверки их данные у Карла Пирсона прошли. Однако журналисты оплошали с чередованием цветов, которое было более частым, чем в настоящих произвольных последовательностях.

Даже если вам известно, как должна выглядеть хаотичность, и вы пытаетесь чередовать цвета (или камень, ножницы и бумагу) должным образом, ваша способность создавать случайный ряд символов будет ограничена памятью. Если вам дадут взглянуть на последовательность цифр и затем попросят повторить их, сколько вы сможете назвать? Пять? Десять? Пару десятков?

В 1950-х годах когнитивный психолог Джордж Миллер выяснил, что большинство людей молодого возраста могут запомнить и воспроизвести около семи чисел подряд. Запомнить наизусть один телефонный номер не так уж и трудно, но попробуйте запомнить сразу два – у вас, скорее всего, возникнут проблемы. С такими же трудностями сталкивается человек, пытающийся имитировать случайную последовательность ходов в игре: как равномерно распределить все возможные варианты, если помнишь только несколько последних ходов? В 1972 году нидерландский психолог Виллем Вагенар пришел к выводу, что человеческая память способна на сосредоточение в пределах подвижного «окна» из семи-восьми недавних действий. Люди одинаково хорошо помнят все события в пределах этого интервала, но в событиях, расположенных внутри более протяженных интервалов, ориентируются уже хуже. Размер «окна» вполне соответствует ранее сделанным наблюдениям Миллера.

В последующие годы ученые продолжали исследовать возможности человеческой памяти. Как выяснилось, «волшебная семерка», как шутливо называл ее Миллер, вовсе не волшебная. Когда людям, отметил он, необходимо запомнить двоичные числа – нули и единицы, они, как правило, могут воспроизвести последовательность из восьми чисел. Фактически объем данных, которые в состоянии удержать в памяти человек, зависит от сложности информации. Опыты показывают, что люди способны за один раз запомнить семь чисел, шесть букв и пять односложных слов.

Некоторым удается натренировать свой мозг на усваивание большего объема информации. На соревнованиях по запоминанию их лучшие участники запоминают за один час более тысячи карт. Таких результатов они добиваются, меняя формат усваиваемой информации: вместо голых цифр запоминают зрительные образы. Карты становятся персонажами или декорациями, а их последовательность – историей, в которой у каждой карты своя роль. Это позволяет мозгу более эффективно сортировать и воспроизводить информацию. Как мы упоминали в предыдущих главах, мнемонические техники помогают и в блек-джеке, когда счетчики карт распределяют информацию по корзинам, уменьшая необходимый для запоминания объем данных. Проблемы хранения информации давно интересуют как специалистов по искусственному интеллекту, так и тех, кто занимается человеческим мозгом. Ник Метрополис вспоминал, что Станислав Улам «часто размышлял о природе памяти и механизмах ее функционирования».

Во время игры «камень-ножницы-бумага» машина гораздо лучше человека делает непредсказуемые ходы, необходимые, согласно теории игр, для оптимальной стратегии. По сути это защитная стратегия, направленная на ограничение потенциальных потерь при условии идеального противника. Но бот на сайте New York Times играл не с идеальным противником, а с людьми, которые совершают ошибки, не обладают превосходной памятью и не умеют генерировать произвольные последовательности. Поэтому бот отошел от «хаотичной» стратегии и сосредоточился на человеческих слабостях.

У бота перед человеком было два больших преимущества. Во-первых, он точно помнил предыдущие действия соперника, например последовательность его ходов и наиболее частые комбинации. Во-вторых, он использовал не только информацию о человеке, с которым играл в данный момент, но и знания, приобретенные в ходе 200 с лишним тысяч игр компьютера против человека. База данных была получена от профессора юриспруденции и бывшего специалиста по информатике Шона Байерна, на сайте которого проходит большой турнир по «камень-ножницы-бумага». Соревнование продолжается до сих пор, уже сыграно более полумиллиона партий (в большинстве победил компьютер). Бот сравнивает своего текущего противника с другими игроками. Проанализировав определенную последовательность ходов, он прогнозирует последующие действия человека. Машина в каком-то смысле создает портрет своего противника.