Но итог турнира стал большой неожиданностью. В нем победили не гроссмейстеры с сильнейшими ПК, а два американских шахматиста-любителя Стивен Крэмтон и Закари Стивен, которые пользовались тремя компьютерами одновременно. Они грамотно применили компьютерные программы, «обучили» компьютер очень глубокому анализу позиций — и в итоге эффективно противопоставили эти достижения пониманию игры и опыту гроссмейстеров и превосходящей вычислительной мощи машин. Это был триумф процесса как такового. Разумный процесс одержал победу над превосходящими знаниями и превосходящими технологиями. Что, разумеется, не делает эти знания и технологии устаревшими. Но победа американцев продемонстрировала, как эффективность и координация могут значительно улучшить результаты. Из всего этого я делаю следующий вывод: комбинация «слабый шахматист + машина + лучший алгоритм принятия решения» оказалась сильнее мощного компьютера и, что еще интереснее, сильнее комбинации «сильный шахматист + машина + худший алгоритм принятия решения».
Я написал об итогах этого турнира по фристайл-шахматам в книге «Шахматы как модель жизни» и дополнительно развил свой вывод в статье, опубликованной в журнале The New York Review of Books(2010). Я не ожидал, что в ответ мне станут поступать звонки и электронные письма со всего мира. Google и другие компании из Кремниевой долины, а также инвестиционные компании и поставщики корпоративного ПО пригласили меня прочитать лекции о важности процесса в человеко-машинном сотрудничестве. Они рассказали, что уже на протяжении многих лет пытаются донести эту идею до потенциальных клиентов. Алан Трефлер, основатель и генеральный директор компании Pegasystems в Кембридже (Массачусетс), в молодости серьезно увлекался шахматами и шахматным программированием. Его Pegasystems разрабатывает программное обеспечение для управления бизнес-процессами, и Трефлер был очень воодушевлен моей статьей. «Это именно то, что мы делаем, — сказал он, — просто я никогда не мог так хорошо это объяснить!»
Занятно, что сегодня «закон Каспарова» зажил своей жизнью и его по-разному интерпретируют, хотя, думаю, такие вещи от нас уже не зависят. Успех моей статьи во многом был вызван ее своевременностью. Благодаря машинному обучению и другим методам умные машины делают большие успехи, но обычно в какой-то момент они достигают пределов своих интеллектуальных возможностей, проистекающих из использования баз данных. Между тысячами и несколькими миллиардами обучающих примеров существует огромная разница. Но между несколькими миллиардами и несколькими триллионами примеров разницы нет почти никакой. По иронии судьбы после предпринимавшихся на протяжении десятилетий попыток заменить человеческий интеллект алгоритмами сегодня многие компании и исследователи пытаются найти способы вернуть человеческий разум в процесс анализа и принятия решений в условиях изобилия данных. Шахматные программы уже прошли этот путь: сначала они перешли от знаний к грубой силе, а затем, когда последняя столкнулась со снижением эффективности, снова начали возвращаться к знаниям. И опять же ключом к успеху здесь является процесс, а процесс может быть разработан только человеческим разумом.
Одним из препятствий на пути плодотворного сотрудничества человека и машины остается согласованность. Многие виды деятельности, от визуального распознавания до интерпретации смысла, даются людям лучше, чем машинам, но как наладить взаимодействие между людьми и машинами таким образом, чтобы максимально использовать сильные стороны и тех, и других — и при этом избежать существенного замедления работы компьютеров? Сегодня IBM и многие другие компании сосредоточили внимание на усилении интеллекта
. Вместо того чтобы пытаться заменить людей автономными системами ИИ, они стремятся применять информационные технологии для оптимизации процесса принятия нами решений. И снова дети идут впереди нас. Они предпочитают фотографии символам, символы — текстовым сообщениям, текстовые сообщения — электронным письмам, а электронные письма — голосовой почте. Все дело в скорости. Молодые выбирают самые быстрые способы коммуникации друг с другом и со своими электронными устройствами.
Строка кода, мышка, палец, голосовая команда — все эти инструменты аналоговой эпохи примитивны по сравнению с невероятными способностями современных машин. Нам необходимо новое поколение умных инструментов, которые будут служить посредниками между человеком и машиной (и наоборот). Когда люди взаимодействуют в группе, все происходит гладко, потому что каждый говорит и думает с одинаковой человеческой скоростью. Но когда в процессе принятия решений начинают участвовать машины, как наладить с ними эффективную совместную работу? Интеллектуальная автоматизация будет и дальше приводить к потере рабочих мест, но есть область, которую ждет стремительное развитие в обозримом будущем, — сотрудничество человека и машины, разработка и архитектура процессов. Это не просто новый пользовательский опыт, а совершенно новые методики, позволяющие задействовать человеко-машинное партнерство в различных областях и создавать необходимые для этого новаторские инструменты.
Наши алгоритмы постоянно будут умнеть, а аппаратные средства — становиться более скоростными. Машины будут постепенно совершенствоваться и скоро смогут выполнять порученные им задания без участия человека — точно так же, как в свое время лифты стали обходится без лифтеров. Это происходит сегодня и будет происходить и дальше, если мы сумеем встать на устойчивый путь технического прогресса. Я надеюсь, что сумеем, и это хорошая новость, потому что альтернатива — стагнация и снижение уровня жизни. Чтобы идти впереди машин, мы не должны пытаться затормозить их развитие, поскольку тем самым мы остановим и свой прогресс. Мы должны придать машинам ускорение. Мы должны обеспечить машинам, и себе тоже, простор для роста. Мы должны двигаться вперед, за пределы возможного и вверх.
Заключение. Вперед — за пределы возможного
В 1958 году легендарный американский фантаст Айзек Азимов написал короткий рассказ «Чувство силы». В нем рассказывается о том, как рядовой техник Майрон Ауб обнаружил, что может дублировать работу своего компьютера, перемножая числа на листке бумаги. Удивительно! Новость об этом открытии доходит до генералов и политиков, которые потрясены черной магией Ауба. Военное руководство считает, что благодаря проведенным человеком вычислениям Земля может получить решающее преимущество в войне с планетой Денеб, увязшей в управляемых компьютерами военных маневрах.
О фантастической способности Ауба совершать арифметические действия на бумаге и даже в голове — Ауб назвал эту методику графитикой — узнаёт сам президент. Он заинтригован, поскольку один из конгрессменов так оценил шокирующий потенциал графитики: «Мы можем сочетать механику расчетов с человеческой мыслью; мы можем получить эквивалент счетчикам, миллионам их. Я не могу предсказать все последствия в точности, но они будут неисчислимыми… Теоретически счетная машина не может делать ничего такого, чего не мог бы сделать человеческий мозг. Машина попросту берет некоторое количество данных и производит с ними конечное количество операций. Человек может воспроизвести этот процесс».
Президент решает запустить проект «Число», чтобы исследовать возможности применения графитики в военных целях. История заканчивается мрачно, в духе Азимова. Генерал ставит перед командой проекта «Число», в которую входит и повышенный в ранге Ауб, задачу: заменить дорогостоящие вычислительные машины, управляющие космическими кораблями и ракетами, людьми. «Условия войны заставляют нас думать еще об одном: человеческий материал гораздо доступнее вычислительной машины»
, — добавляет он. Разочарованный Ауб возвращается в свою комнату и заканчивает жизнь самоубийством. В посмертной записке он пишет, что не в силах нести ответственность за изобретение графитики. Он надеялся, что она будет использована «на благо человечества», а не «для смерти и уничтожения».
