Адам Кучарски - Идеальная ставка

Cepheus доказал, что оптимальную стратегию можно подобрать даже в сложных ситуациях. Ученые уверены, что подобный алгоритм найдет себе применение в самых разных областях жизни – от организации работы морских патрулей до медицинского обслуживания. Но у исследования были и другие цели. Разработчики закончили свою статью в Science цитатой Алана Тьюринга: «Было бы нечестно с нашей стороны скрывать тот факт, что главным мотивом, побудившим нас приступить к этой работе, было просто желание получить удовольствие».

Несмотря на очевидный успех, не все признали, что Cepheus знаменует собой триумф искусственного интеллекта над биологическим. Майкл Йохансон утверждает, что большинство игроков-людей считают лимитный покер «облегченной версией» игры, поскольку в нем существует потолок для ставок. Иначе говоря, возможности игроков здесь ограничены.

Куда более серьезным слывет «безлимитный» покер. В нем можно сколько угодно повышать ставки и в любой момент пойти ва-банк. Это дает участникам свободу выбора, а игре придает больше нюансов. Считается, что в безлимитном покере искусства больше, чем науки. Именно поэтому Йохансону так хотелось посмотреть, как компьютер одержит в нем победу: «Мы разрушили бы миф о том, что покер – это одна сплошная психология и компьютерам ее не одолеть».

Сандхольм утверждает, что в скором времени машины будут успешно играть и в безлимитный покер на двоих. «Мы очень серьезно работаем над этим, – заявляет он. – У нас уже есть программы, которые превосходят лучших покерных профи». Действительно, бот Tartarian из Университета Карнеги – Меллона в 2014 году показал отличную игру на чемпионате среди компьютеров. Tartarian одержал победу в обоих типах соревнований – на выбывание и на наибольшую сумму выигрыша. Он продемонстрировал умение и выживать, и отбирать фишки у более слабых соперников.

Боты играют все лучше и побеждают человека все чаще. Не исключено, что в будущем люди станут учиться покеру у машин. Шахматные гроссмейстеры уже используют для тренировки компьютерные программы. Если надо разобраться, как действовать в хитрой ситуации, машина подскажет наилучший вариант. Шахматные программы разрабатывают стратегию игры на много ходов вперед – больше, чем способен спрогнозировать человек.

Компьютерные программы уверенно побеждают в шахматах, шашках, а теперь и в покере, и возникает соблазн признать, что люди больше не могут с ними конкурировать. Компьютеры способны проанализировать больший объем информации, помнят большее число стратегий и рассматривают больше возможностей. Они также могут дольше учиться и дольше играть, самостоятельно усваивать «человеческие» приемы вроде блефа и даже «сверхчеловеческие» стратегии, которых люди еще не открыли. Есть ли хоть что-то, с чем компьютеры еще не справляются на пять с плюсом?

Однажды Алан Тьюринг заметил, что если бы человек притворился машиной, то, «вне всякого сомнения, он выглядел бы совершенно неубедительно». Попросите человека произвести вычисления, и он справится намного медленнее компьютера (не говоря уже о возможных ошибках). Но есть ситуации, в которых компьютер ориентируется с трудом. На «Jeopardy!» самыми трудными для Уотсона оказались самые короткие вопросы. Если ведущий просто зачитывал категорию и имя, например «Первые леди» и «Рональд Рейган», компьютер долго копался в своей базе данных, чтобы найти правильный ответ («Кто такая Нэнси Рейган?»). Если на длинных и сложных вопросах Уотсон побеждал своих соперников, то там, где в его распоряжении было всего несколько слов, люди его опережали. Судя по всему, в телевикторинах краткость – враг машины.

Похожая ситуация возникает в покере. Чтобы изучить оппонента и его стиль игры, боту требуется время. Игроки-люди анализируют поведение своих соперников гораздо быстрее. «Люди лучше делают заключения о своем оппоненте на основе малого количества информации», – объясняет Шеффер.

В 2012 году исследователи Лондонского университета предположили, что есть люди, обладающие особенными талантами к оценке других людей. Чтобы протестировать способность человека обманывать и выявлять обман, ученые разработали игру под названием Deceptive Interaction Task («Обмен ложной информацией»). Участников разбивали на группы, в каждой из которых одному игроку выдавалась карточка с неким утверждением (например: «Мне нравится смотреть реалити-шоу») и инструкции, солгать ему или сказать правду. И в том и в другом случае игрок должен был привести аргументы для обоснования утверждения, а остальные должны были догадаться, врет он или нет.

Ученые обнаружили, что «врунам» требовалось в среднем чуть больше времени на обоснование утверждения, написанного на карточке, – 6,5 секунды против 4,6 секунды, необходимых «честным» игрокам. Также выяснилось, что люди, хорошо умеющие лгать, сами с легкостью определяют тех, кто говорит неправду, – вспомним пословицу «Рыбак рыбака видит издалека». Лжецам определенно лучше удавалось уловить обман, но было не совсем понятно, почему это именно так. Ученые предположили, что лжецы – сознательно или неосознанно – отмечают замедленные ответы других и ускоряют при разговоре собственную речь.

К сожалению, люди плохо распознают внешние признаки вранья. Во время проведенного в 2006 году исследования респондентам из 58 стран задали вопрос: «Как вы узнаете, что ваш собеседник лжет?» Наиболее частым оказался ответ: лжецы избегают визуального контакта. Этот метод распознания обмана весьма популярен, однако не очень надежен. Не существует никаких подтверждений того, что лжецы чаще избегают смотреть собеседнику в глаза, чем люди, говорящие правду. Другие ответы были столь же бездоказательны. Мы не можем с точностью утверждать, что люди, говорящие неправду, выглядят более возбужденными или активнее жестикулируют.

Поведение соперника не обязательно раскроет вам его обман, но может повлиять на ход игры другими способами. Психологи из Гарвардского университета и Калифорнийского технологического института доказали, что достаточно придать лицу определенное выражение, чтобы спровоцировать оппонента на размещение плохой ставки. В 2010 году они провели эксперимент, участники которого играли в упрощенную версию покера с компьютерным соперником – его «лицо» отображалось на экране. Ученые предупредили игроков, что компьютер будет использовать в игре разные стили. На самом деле инструктаж был уловкой: компьютер делал ходы в случайном порядке, и единственное, что при этом менялось, – его «мимика». Виртуальный покерист демонстрировал три различных выражения, соответствующие устоявшимся стереотипам: «внушающее доверие», «нейтральное» и «подозрительное». При виде «нейтрального» или «подозрительного» выражения лица игроки делали относительно удачные ходы, но, когда на экране появлялось лицо, «внушающее доверие», они ошибались – например, сбрасывали хорошие карты.