Гарри Каспаров - Человек и компьютер: Взгляд в будущее

Все современные шахматные программы основаны на применении отсекающего алгоритма «альфа-бета» к базовой концепции минимакса. На эту структуру программисты накладывают оценочную функцию и настраивают ее для достижения оптимальных результатов. Первые шахматные программы, разработанные с использованием этого метода и установленные на самых мощных компьютерах того времени, достигли довольно высокого уровня шахматного мастерства. К концу 1970-х годов программы, управлявшие первыми персональными компьютерами типа TRS-80, уже могли побеждать большинство шахматистов-любителей.

Следующий прорыв произошел благодаря компании Bell Laboratories из Нью-Джерси, давшей миру несколько изобретений и нобелевских лауреатов. Кен Томпсон создал специализированный шахматный компьютер Belle с сотней микропроцессоров. Эта машина могла перебирать 180 000 позиций в секунду, тогда как обычные универсальные суперкомпьютеры того времени справлялись лишь с пятью тысячами. При глубине расчета до девяти полуходов Belle мог играть на уровне мастера и значительно превосходил другие шахматные машины. С 1980 по 1983 год он победил почти во всех соревнованиях по компьютерным шахматам, пока его не превзошла программа, работавшая на следующем поколении суперкомпьютеров Cray.

Шахматные программы для персональных компьютеров — Sargon, ChessMaster и другие — продолжали совершенствоваться и становиться сильнее вследствие быстрого роста вычислительной мощности процессоров от Intel и AMD. Вернулись и специализированные шахматные компьютеры наподобие Belle, на этот раз в виде целого поколения машин, разработанных в Университете Карнеги — Меллона. Профессор Ханс Берлинер, специалист по компьютерным технологиям, а также чемпион мира по игре в шахматы по переписке, вместе со своей командой создал машину HiTech, которая в 1988 году играла на уровне гроссмейстера. Однако вскоре ее превзошло детище учеников Берлинера — аспирантов Мюррея Кэмпбелла и Сюй Фэнсюна. Их специализированный шахматный компьютер Deep Thought стал в ноябре 1988-го первой в истории машиной, победившей гроссмейстера в турнирной партии. После завершения учебы в 1989 году Кэмпбелл и Сюй Фэнсюн вместе с Deep Thought присоединились к IBM, где их проект получил новое имя, созвучное словосочетанию Big Blue («Голубой гигант»), как часто называют компанию. Так Deep Thought превратился в Deep Blue, и началась новая глава в истории шахматных машин.

Конкуренция человека и машин тревожит людские умы едва ли не с момента изобретения первых механизмов. Терминология регулярно обновляется, но лейтмотив остается неизменным: люди проигрывают гонку машинам и остаются не у дел. Идея противостояния человека и машины стала особенно актуальной во времена промышленной революции, когда появились паровые машины и началась масштабная механизация промышленности и сельского хозяйства.

Проблема приобрела более зловещие очертания с приходом эры автоматизации и робототехники в 1960–1970-е годы, когда все более умные и точные машины стали посягать на рабочие места людей, представленных такой мощной социальной и политической силой, как профсоюзы. Последовавшая за этим информационная революция привела к устранению еще миллионов рабочих мест, в том числе в сфере обслуживания и сопутствующих отраслях.

Сегодня мы подошли к следующей главе в истории соперничества человека и машин, когда последние начинают «угрожать» образованному классу: каждый день мы слышим о том, что автоматы отнимают работу у юристов, банкиров, врачей и других белых воротничков. Не сомневайтесь, все до единой профессии ощутят на себе это давление, в противном случае это бы означало, что человечество остановилось в своем развитии. Представьте руку робота, которая либо сжимается на нашей шее, либо поднимает нас на новые высоты, которых мы бы никогда не могли достичь лишь собственными силами.

Сетовать на то, что технологии лишают нас рабочих мест, — все равно что жаловаться на антибиотики, которые оставляют без работы могильщиков. Процесс, в ходе которого люди перекладывают работу на свои изобретения, повышая тем самым качество жизни и улучшая ситуацию с правами человека, и есть история цивилизации. Разве не глупо сидеть в комнате с кондиционером и миниатюрным смартфоном в руках, дающим вам доступ к колоссальному массиву человеческих знаний, и причитать, что технологии портят вам жизнь? В мире все еще много мест, где люди вынуждены заниматься тяжелым физическим трудом и не имеют доступа к современной медицине и даже к чистой воде. Они буквально умирают от отсутствия технологий.

Сегодня давление ощущают на себе не только специалисты с высшим образованием. Сотрудники колл-центров в Индии теряют работу из-за внедрения систем искусственного интеллекта. Рабочие на линиях по сборке электроники в Китае заменяются роботами со скоростью, которая шокировала бы даже Детройт. Нынешнее поколение работников в развивающихся странах — в основном люди, которые первыми в своих семьях перебрались в город и избежали участи заниматься тяжелым крестьянским трудом. Они что, должны вернуться на поля? Некоторые так и поступят, но подавляющее большинство не согласится. Это все равно что требовать от юристов и врачей «вернуться на заводы», которых больше не существует. Пути назад нет — только вперед.

Мы не можем остановить технический прогресс или выбрать отдельные отрасли, где он должен остановиться. С глобализацией экономики труд становится почти таким же текучим, как капитал. Люди, чьи рабочие места уже лежат на плахе автоматизации, боятся, что нынешний поток технологий сделает их бедными, но они также зависят от следующей волны как источника экономического роста — единственного фактора создания новых рабочих мест. Даже если было бы возможно каким-то образом (каким?) замедлить развитие и внедрение интеллектуальных машин, это лишь ненадолго облегчило бы боль немногих и сделало бы ситуацию гораздо хуже для всех в будущем.

К сожалению, у политиков и руководителей компаний существует давняя традиция пренебрегать долгосрочными целями и бóльшими выгодами ради краткосрочного удовлетворения узких групп поддержки. Обучение и переподготовка работников, чтобы те могли приспособиться к переменам, — гораздо более эффективная стратегия, чем попытка сохранить их под неким луддитским колпаком. Но это требует планирования и жертв — слова, которые больше ассоциируются с игрой в шахматы, чем с сегодняшними лидерами.

Дональд Трамп победил на президентских выборах в 2016 году благодаря обещаниям «вернуть рабочие места из Мексики и Китая в США», как будто американские рабочие могут и должны конкурировать за рабочие места на производствах со странами, где зарплаты в разы меньше американских. Повышение тарифов на продукцию иностранного производства значительно удорожит практически все потребительские товары, и многие люди вряд ли смогут вынести такой удар по своему карману. Если айфоны, сделанные в США, будут стоить в два раза больше, чем те же модели китайского производства, сколько их сможет продать Apple? Невозможно исключить негативные аспекты глобализации, при этом сохранив ее преимущества.