Нехорошо, когда шахматный движок и база данных превращаются из тренера в оракула, советам которого слепо следуют. Я часто прошу учеников объяснить тот или иной сделанный ими ход. Если ход сделан в начале партии, они обычно отвечают: «Потому что он соответствует основной линии». Другими словами, это ход из дебютной базы и его делали многие гроссмейстеры в прошлом. Иногда ход не входит в дебютную теорию, но ученик подготовил его с помощью шахматной программы, поэтому ответ аналогичен: «Это лучший ход». Возможно, да, но я всегда спрашиваю: почему это лучший ход? Почему его выбирали многие гроссмейстеры? Почему его порекомендовал компьютер?
И вот здесь, как правило, возникают проблемы. Ответ на вопрос «почему это хороший ход?» требует глубокого анализа и понимания. Дебютная теория развивается эмпирическим путем на протяжении нескольких десятилетий и даже столетий. Если в конкретном случае ход слоном на конкретное поле считается лучшим, то этой оценке предшествуют сотни партий, сотни экспериментов, которые в конечном итоге привели к пониманию того, что данный ход — оптимальный выбор в имеющейся ситуации.
Дети хотят пропустить все это и, прежде чем начинать думать сами, пытаются просто получить хорошую позицию, к которой им рекомендует прийти опыт, накопленный предыдущими шахматистами. Обратите внимание, что машины играют точно так же — они используют дебютные книги, где собраны партии и теоретические изыски сотен гроссмейстеров. Но игра по книге всегда сопряжена с определенным риском. Что если в книгу вкралась ошибка? Что если вы безотчетно следуете дебютной линии, а оппонент приготовил для вас неприятную новинку?
Разумеется, движущей силой может быть и прагматизм. Если данный ход рекомендуется сильными игроками и компьютерами на протяжении долгого времени, он действительно может быть лучшим. Но, в отличие от компьютеров, при слепом следовании дебютной книге люди сталкиваются с двумя проблемами. Во-первых, когда усвоенная вами дебютная линия заканчивается, вам нужно начинать думать самостоятельно. Даже если вы знаете, что пришли к хорошей позиции, без более основательной подготовки вы можете не знать, что делать дальше. Это все равно как если бы вы, находясь в лодке на середине озера, обнаружили в своем суденышке течь и вспомнили, что не умеете плавать.
А вдруг противник перестанет придерживаться основной линии, которую вы так усердно сохраняли в памяти? Компьютеры это не волнует. Они просматривают свою гигантскую дебютную базу и просто находят там подходящий ход, а если им это не удается, начинают думать самостоятельно. Но в отсутствие хорошего понимания общей позиции вы можете оказаться в более сложном положении, чем ваш противник, даже если его ход не является лучшим согласно данной дебютной теории. Это также объясняет, почему при подготовке важно использовать свой мозг, а не только шахматный движок. Машина скажет вам, какой ход она считает лучшим для обеих сторон, но не какой ход будет наиболее вероятным или на какой ход будет труднее всего ответить оппоненту. Полностью положившись на машину и некритично воспринимая все ее подсказки, вы можете ухудшить, а не улучшить свое понимание ситуации на доске. Я всегда говорю своим ученикам, что они должны не перекладывать всю подготовку и анализ на машину, а использовать ее для того, чтобы проверить качество собственной подготовки и анализа. Недостаточно знать лучшие ходы; необходимо также знать, почему эти ходы являются лучшими.
Другая проблема носит более глубокий характер и затрагивает саму суть того, как сотрудничество человека и машины может способствовать нашему творческому мышлению или же препятствовать ему в зависимости от того, каким образом мы используем наши цифровые инструменты. Некоторые базы данных включают не только дебютные линии, но и целые партии. Крайне редко случается, когда два шахматиста в точности, ход за ходом, повторяют какую-либо партию. Даже если оба игрока знают все ходы данной партии, кто-то в конце концов отклонится от взятого курса в поисках преимущества. Другими словами, если оба игрока разыгрывают партию, в которой черные однажды потерпели поражение, очевидно, что игроку черными нужно найти способ переломить ход партии в свою пользу. Но где лучше начинать поиски этого способа? Там, где черные допустили ошибку? Да, это место подходит, и, если вы сделаете лучший ход, возможно, вам удастся избежать катастрофы и привести партию к достойному исходу.
Но когда речь идет о значительных, радикальных нововведениях, вам нужно начать поиск раньше, а не там, где заканчиваются дебютные линии в базе данных. Вам нужно исследовать все дерево ходов, которые принято считать лучшими, потому что их использовали много раз в прошлом. Это один из принципов, благодаря которому мне год за годом удавалось побеждать в соревнованиях. Я всегда искал улучшения в конце популярных дебютных линий, как это делали и мои соперники, но также я старался найти новые идеи на очень раннем этапе, что порой приводило к возрождению отброшенных дебютов или вариантов. Такой подход не только благоприятно сказывался на моих спортивных результатах, но и усиливал мою креативность в самых разных областях жизни.
Нормально, особенно для молодых игроков, стоять на плечах гигантов и копировать дебюты великих шахматистов — и даже полагаться на машины, — чтобы не идти самим по тернистому пути проб и ошибок. Это эквивалентно тому, как некоторые производители электроники воспроизводят товары известных брендов, добавляя в них одну-две функции. Они не изобретают ничего принципиально нового. Они всего лишь подражатели и конкурируют с другими подражателями в том, кто лучше и быстрее скопирует чужую идею. Но если они не становятся на путь инноваций сами, их быстро вытесняют с рынка, когда появляется принципиально новый продукт, удешевляется рабочая сила или повышается эффективность производства.
Это верно для шахмат, бизнеса и инновационной деятельности в любой сфере. Чем ближе к началу дерева развития находится точка приложения ваших усилий, тем больше у вас возможностей совершить прорыв — и тем больше работы вам придется проделать, чтобы достичь своей цели. Если мы будем полагаться только на машины, которые могут научить нас лишь одному — как стать хорошими подражателями, — мы никогда не сделаем следующий шаг и не станем настоящими новаторами. Разумеется, в мире достаточно много места для всех. Например, некоторые считают, что Apple не стремится, как раньше, к революционным инновациям и что теперь она чуть больше чем имитатор с хорошим вкусом и грамотным маркетингом, поскольку инновации, содержащиеся в ее невероятно популярных продуктах, в основном созданы не самой компанией. Но не все великие певцы пишут для себя песни, и акционеры и потребители Apple, очевидно, считают, что дизайн и бренд компании обеспечивают ценность ее продуктов. Но если все будут подражать, в скором времени не останется ничего нового, чему можно будет подражать. Конечно, спрос можно стимулировать небольшой диверсификацией продукции, но лишь какое-то время.
Размышляя над тем, как эта тенденция проявляется в Кремниевой долине и технологических стартапах, предприниматель и венчурный капиталист Макс Левчин придумал для нее меткое название, которое мне очень нравится. Когда несколько лет назад мы вместе с ним работали над проектом книги, он назвал этот феномен «пограничными инновациями» (innovations at the margins). Имеется в виду склонность искать небольшие улучшения вместо того, чтобы идти на более существенный риск в основном направлении бизнеса. Левчин интересуется проблемами онлайн-платежей и альтернативных валют с 1998 года, когда стал одним из создателей PayPal. Он рассказал мне, что большинство поставщиков этих услуг пытаются заработать незначительные суммы денег на двух-трехпроцентных банковских комиссиях, оставляя основную долю риска крупным банкам. Такой подход обеспечивает удобство и эффективность, но не выводит на путь инноваций.
