Мировая шахматная доска

 

Фундамент успеха любого прогноза – методология, наиболее информативные факты, устойчивые трендовые модели, современное положение и разыгрывание всевозможных, как оптимистических, так и пессимистических сценариев.

При прогнозировании на долгие годы по ведущим странам мира и по миру в целом, как известно, необходимо использовать информацию, имеющую высокую и продолжительную достоверность.

В теории информации есть важнейшее понятие – энтропия, на котором основаны многие информационные законы. Энтропию придумал в годы Второй мировой войны американский инженер-дешифровальщик Клод Шеннон, с помощью которой он успешно расшифровал немецкие коды.

Одним из важнейших свойств энтропии является то, что с ее помощью можно оценивать многие ситуации, в том числе политические, экономические и, самое важное, можно показать их динамическую характеристику. Энтропия также показывает необходимое количество информации для принятия решения по той или иной проблеме.

На рис. 44 приведена энтропийная характеристика гипотетических событий.

Видно, что кривая 1, после поступления информации из разных источников, практически стабилизировалась – для этого понадобилось 10 источников информации. Кривая 2 продолжает колебаться в широком диапазоне – никакой ясности по проблеме нет. В то же время средняя итоговая величина энтропии у этих кривых одинакова, т.е. очень важна, наряду с самой абсолютной величиной энтропии, что показывает сложность процесса ее стабилизации и позволяет принимать окончательное решение по той или иной проблеме.

 

Рис. 44. Оценка тех или иных событий по мере накопления информации

 

Во время Второй мировой войны англичане интенсивно бомбили по всей Германии свекловичные поля. Немецкие разведчики этому не придавали никакого значения и даже предполагали, что англичане эти поля принимают за какие-либо подземные объекты. Замысел англичан стал ясен лишь после войны. Оказывается, английские ученые-математики из разведцентра вычислили, что чем меньше урожайность свеклы в Германии, тем меньше интенсивность полетов «фау» на Лондон и Ковентри. А так как у немцев были большие проблемы с энергоносителями, то они поняли, что «фау» заправлялись спиртом, приготовленным из свеклы. Таким образом, возникает удивительная корреляционная зависимость

H = f (Y)

где: H – интенсивность налетов «фау» на английские города,

  Y – урожайность свеклы в Германии.

 

Подобные, на первый взгляд, нелепые зависимости называются «скрытая корреляция», и ею широко пользуются спецслужбы мира при решении разных проблем.

 

Вот примеры из опыта спецслужб. В книге Г.Р. Берндорфа «Шпионаж» приведен интересный пример «скрытой корреляции». Накануне Первой мировой войны военную разведку Германии очень сильно интересовали данные об изменениях в итальянских береговых укреплениях. Для решения этой задачи в июле 1914 года в Милане было открыто бюро объявлений, которое выписывало практически все выходящие в Италии газеты, вплоть до самых мелких деревенских листков. Хозяйкой бюро являлась весьма эффектная дама – Анна Мари Лессер. Она в течение нескольких суток, днем и ночью наносила на крупномасштабную карту Италии сведения из газетных объявлений военных комендатур о наборе персонала на земляные и бетонные работы.

В результате была получена карта итальянских береговых укреплений.

 

В 1941 году органы безопасности СССР арестовали 150 немецких шпионов – у них у всех паспорта были закреплены скрепками из нержавейки – таких скрепок в СССР не делали!

События, на первый взгляд далекие друг от друга – скрепки, шпионы, – могут иногда самым неожиданным образом влиять друг на друга.

«Скрытая корреляция», уже как система, сегодня опутала весь мир (таковы законы глобализма) и стала мощным политическим и экономическим фактором, влияющим на все процессы, происходящие в мире.

Например, уменьшение дотации на производство продуктов сельского хозяйства в Европе привело к резкому увеличению цен на них в России, увеличению тарифных ставок на железнодорожные перевозки в России, резко увеличило число китайцев на Дальнем Востоке.

Безработица в Лянкяране увеличила рождаемость в Ивановской области.

Как только начали в промышленном масштабе производить из пшеницы и кукурузы топливо для автомашин, в некоторых странах начался голод.

Сельхозугодия не могут кормить и перевозить людей!

 

Замечательными примерами «скрытой корреляции» являются следующие.

Дмитрий и Надежда Зима пишут: «Не секрет, что жизнь в любом обществе – это ба­ланс между личной свобо­дой и общественным дол­гом. Любое общество, будь то государство, семья, неиз­бежно диктуют человеку набор неких правил. При этом, чем более раскованно общество, тем этих правил меньше.

Любопытно, что поста­вить диагноз обществу можно, просто проанализи­ровав популярность различ­ных имен. В тех обществах, где баланс сдвинут в сторо­ну личных свобод, как в Ев­ропе и США, люди предпо­читают давать детям не­стандартные, редкие имена, подчеркивая свою индиви­дуальность. И, наоборот: там, где ментальность лю­дей предполагает приоритет общества над личностью (азиатский тип мышления), родители чаще стараются выбрать для своих де­тей имена традици­онные.

Отсюда легко определить сте­пень личных свобод в том или ином об­ществе: чем больше разно­образие имен, тем и свободы, соответственно, больше. Здесь-то и обнаруживает­ся общая для всего мира тенденция: на протяжении последних ста лет в боль­шинстве цивилизованных стран доля традиционных имен неизменно сокращалась, тогда как разнообра­зие имен увеличивалось. Иначе говоря, человечество все эти сто лет становилось более раскованным и сво­бодным.

Особенно быстро этот процесс протекал в США.

Сейчас же в Америке си­туация с именами напоми­нает этакий хаотичный коктейль: имя, стоящее на первом месте по популяр­ности, встречается всего в пять раз чаще, чем имя, находящееся на 100-м месте. В начале прошлого века этот разрыв составлял по­рядка 50 раз, а в 1980 году – 20-25 раз!

Все это говорит о том, что индивидуализм в Америке сейчас достиг небывалого уровня, какого еще не было никогда и нигде».

«Скрытая корреляция» на лицо, но говорить, что этот «хаотический коктейль» является элементом цивилизованности – весьма спорно!

Пришло время к привлечению шахматных программ и шахматной идеологии и к эффективному прогнозированию геополитических процессов.

Сегодня в мире уже есть компьютеры с миллиардами операций в секунду, соединенные в каскад, что на несколько порядков увеличивает эффективность их работы, программы, разработанные лучшими программистами мира, есть алгоритм и идеология исследования, известны наиболее информативные параметры по всем странам мира и многое другое, что неизвестно широкой мировой общественности.

А с появлением квантовых компьютеров, которые уже разрабатываются во многих странах, в мире, как считают ученые, не останется неразрешимых задач.

Конечно же, такой колоссальный научный потенциал, и автор в этом уверен, не может быть не использован для прогнозирования будущего мира, и идеология программирования шахматной игры обязательно будет использована в прогнозных оценках!

Без сомнения, разработаны динамические модели будущего мира, по ним разыгрываются различные сценарии будущих глобальных событий, оцениваются будущие научные достижения – степень и глубина влияния их на мировое сообщество. Оцениваются быстро истощающиеся ресурсы планеты и т.д.

На эти исследования отпускаются значительные средства, занимаются ими серьезные учреждения, задействованы лучшие умы и т.д.

 

И если в какой-то части планеты происходят, на первый взгляд, не очень понятные события, этому удивляться не надо – со стороны известных сил производится методом проб и ошибок адаптация уже созданных динамических моделей. Создать такие модели управления и тем более влиять на них малым странам не под силу – не те мощности, но предвидеть ход мировых событий в общем виде этим странам жизненно необходимо, хотя бы для того, чтобы знать свое место в мировых координатных системах.

В 1769 году венгерский инженер барон Вольфганг фон Кемпелен построил машину, которая умела «играть» в шахматы (рис. 45).

 

Рис. 45. Шахматный автомат барона Вольфганг фон Кемпелена

Это механическое устройство своим внешним видом напоминало турка. Однако выдающееся умение автомата играть в шахматы, в действительности, было делом рук шахматного мастера, хитроумно спрятанного внутри машины.

Первая шахматная программа была написана Аланом Тьюрингом еще до изобретения первого компьютера. Тьюринг возглавлял группу ученых, взломавших немецкий код «Enigma», что в определенной мере повлияло на исход Второй Мировой войны.

 

Система, взломавшая немецкий код «Enigma»

 

 

Вскоре после окончания войны он написал алгоритм, с помощью которого можно было бы обучить машину играть в шахматы. Следуя своим же инструкциям, Тьюринг действовал как «человек-компьютер», и у него уходило более получаса на то, чтобы совершить один ход. Примерно в то же время другой математик, Клод Шеннон понял, что основная проблема будет заключаться в огромном количестве продолжений, поэтому он придумал два различных способа обработки информации: «А-Стратегия» изучала все возможные продолжения, а «В-Стратегия» отбрасывала ненужные варианты. На сегодняшний день мы знаем два основных типа шахматных программ: программы «грубой силы» и «отборочные». Но, в принципе, все современные сильные программы, скорее, принадлежат к первому типу. Как сообщает «ISOSPIN», в 1946 году венгро-американский математик Джон фон Ньюманн получил задание построить мощную вычислительную машину, которая позволила бы ускорить расчеты для атомной бомбы. В 1950 году он представил компьютер гигантских размеров под названием MANIAC 1. Вместо того, чтобы немедленно приступить к работе над бомбами, ученые начали проводить с компьютером различные эксперименты. И одной из первых была написана именно шахматная программа. Это были уменьшенные шахматы, 6´6 (без слонов). Несмотря на это, этой программе требовалось 12 минут на то, чтобы продумать следующие 4 полухода; со слонами та же самая операция заняла бы три часа. Первый раз за всю историю машина превзошла человека в интеллектуальной игре, победив молодую девушку, научившуюся играть в шахматы лишь за неделю до этой партии. Основной проблемой при создании шахматных программ является очень большое число возникающих продолжений. В обычной позиции возможно около 40 легальных ходов, а если посчитать каждый ответный ход, то получается 1600 возможных позиций. В среднем за одну партию производится около 40 ходов. Это означает, что количество возможных ходов равно 10 в 128 степени. Это число значительно больше числа атомов в изученной нами части вселенной (всего лишь 10 в 80 степени).

 

 

Начало объемному и научному шахматному программированию положила знаменитая статья Клода Шеннона о программировании шахмат – она была опубликована в 1950 г. и представляла собой изложение его доклада от 9 марта 1949 г., направленного американскому институту радиоинженеров.

Шеннон предлагал по формализации шахматной игры следующее: 1) полный перебор всех ходов в пределах усеченного дерева и 2) выборочный перебор по аналогии с игрой шахматного мастера. Первый метод – американские математики образно назвали его «брут форс» («грубая сила»). Второй метод вполне подходил в принципе к шахматной игре.

Впоследствии стало понятно значение этой работы Клода Шеннона. Он поставил в то время весьма важную проблему в кибернетике – как улуч­шить управление, как усовершенствовать принятие решений. Шен­нон предложил формализовать и программировать шахматы для того, чтобы использовать шахматный компьютер как модель для решения аналогичных задач управления.

 

 

Здесь уместно отметить, что большой загадкой в 50-ые годы были успехи выдающегося венгерского боксера Ласло Паппа – неоднократного чемпиона олимпийских игр и чемпионатов мира. Он обладал обычными физическими кондициями и обычным для боксеров ударом. Разгадать эту задачу помогла теория информации, а именно понятие энтропии, введенной Клодом Шенноном. Выяснилось, что по разнообразию действий, т.е. энтропии, Папп значительно превосходил своих соперников, что оказывалось решающим в его поединках.

В 80-ых годах автор вычислил энтропию ряда ведущих шахматистов, в первую очередь, Карпова и Каспарова – результаты были весьма любопытны, и, конечно же, они могли бы послужить в подготовке к матчам.

 

Уже в ближайшем будущем шахматные программы, по этому же принципу, будут широко применять и в футболе. Сегодня уже замеряли все показатели игры и футболиста – в какой части поля происходила игра, сколько тот или иной футболист пробежал за игру, «владел» мячом, давал точные пасы и др. Известна также «шахматная доска» – футбольное поле и целевая функция – побольше забить и поменьше пропустить.

Создать модель игроков и проигрывания матча в том или ином составе, избирая различную тактику, не представляет особого труда – идеология и пути ее реализации известны.

 

 

«Весной 1965 года неожиданно мне позвонил профессор В.А. Ильин (в 1953 г. мы с ним сотрудничали в области регулирования элект­рических машин), – пишет М. Ботвинник, – и сообщил потрясающую новость: Клод Шеннон в Москве и хочет со мной повидаться!

Шеннон читал статью «Люди и машины за шахматной доской». В непринужденной беседе мы обсудили проблему создания искус­ственного шахматиста. Переводил Лютфи Заде – известный амери­канский специалист по автоматическому управлению, он хорошо владеет русским. В заключение Шеннон предложил сыграть партию, а по ее окончании попросил какой-нибудь сувенир. Я тут же вос­становил текст партии и вручил своему партнеру на память. Потом пошли с Заде и Цыпкиным (он тоже присутствовал) обедать, и раз­говор об алгоритме был продолжен.

– Цель игры – выигрыш материала. Это хорошо, – сказал Заде. – Но ведь целей и траекторий, по которым можно пробиться к этим целям, превеликое множество! Как же вы собираетесь огра­ничить информацию об этом?..

 Я сказал Заде, что давно уже об этом думаю, даже знаю, как назвать это ограничение – горизонт (Заде одобрил тер­мин), но еще его не формализовал…»

 

 

Американский профессор Норберт Винер в своей книге «Кибернетика и об­щество» написал: «Я разделяю мнение Шеннона (ученый, работавший в области кибернетики), что машина может играть на уровне хорошего любите­ля, возможно, на уровне мастера. Ее игра была бы негибкой и довольно неинтересной, но намного безопаснее игры любого шахматиста-человека».

 

Советский иссле­дователь Б. Смилга даже сделал вывод: «Принципи­альное создание машин, которые бы накапливали опыт шахматной игры, улучшая при этом ее каче­ство, возможно. Принципиально (хотя это еще весьма далеко от осуществления) можно заставить машину запомнить все дебюты и эндшпили, изве­стные в шахматной теории. Но даже такой идеаль­ный автомат должен будет руководствоваться те­ми, в общем, весьма ограниченными, критериями, которые возможно сформулировать в логической форме, и потому он должен будет довольствовать­ся очень скромным местом в таблицах турнирных результатов».

 

Американский ученый А. Бернштейн создал во второй половине 50-ых годов новую систему про­граммирования. Машина IBM 704 сыграла две пар­тии с сильными шахматистами.

B чем смысл подобных экспериментов? – зада­вались вопросом С. Улам и П. Стейн и сами же отве­тили: « Мы убеждены, что в течение ближайших 10 или даже 20 лет вряд ли может быть выработан код, который позволит машине достигнуть мас­терского класса игры. Тем не менее, мы считаем, что эксперименты на электронно-вычислитель­ных машинах на шахматном материале полезны. Они помогут установить соотношение между предвидением и правилом в шахматах. Мы надеем­ся также, что глубокое изучение поставленных во­просов окажет помощь в исследовании механизма действия человеческого мозга – безусловно, самой совершенной «машины» из всех до сих пор неизвестных».

Советская шахматная программа ИТЭФ была создана под руководством А.С. Кронрода. В на­чале 70-ых годов в Институте проблем управления коллектив специалистов в составе        Г.М. Адельсона-Вельского, В.Л. Арлазарова, А.Р. Битмана, М.В. Дон­ского и А.Н. Ускова создал шахматную программу «Каисса». Она стала базовой для различных экспери­ментов над переборными алгоритмами. В процессе игры программы по ходу партии на доске возника­ли различные непредвиденные ситуации, в которых программа должна была хорошо ориентироваться. Любая партия дает более разнообразный и неожи­данный набор позиций для изучения поведения программы, нежели отобранные человеком позиции.

Когда началось соревнование между шахматными программами, стало ясно, что процесс пошел, и этот процесс, в шахматном плане, не будет в пользу сильнейших шахматистов мира – то, что шахматные программы начнут их обыгрывать – дело времени. Так оно и случилось.

 

Сегодня создана компьютерная шахматная программа, которая обыграла чемпиона мира по шахматам, т.е. сама стала «чемпионом» мира. Еще недавно выдающие гроссмейстеры (Смыслов, Бронштейн, Авербах и многие другие) заявляли, что компьютеры можно научить просчитывать огромное количество продолжений в партии, но логически мыслить как человек – невозможно. Юрий Авербах, который в молодости некоторое время работал инженером в «ящике» и считал своим долгом высказывания на эту тему при каждом удобном случае. «Машина может просчитывать варианты быстрее и глубже человека, но логического мышления у нее нет и никогда не будет», – вот вкратце был его главный аргумент. Этот аргумент был не научный, а популистский.

Оказалось, как предсказывал великий Михаил Ботвинник, возможно!

У Ботвинника и его группы не было быстродействующих машин (по сегодняшним масштабам это было смешное быстродействие) и не было адекватной целевой функции, разработанной математиками его группы (тут надо обязательно отметить, а можно ли было на базе такого быстродействия машин, создать эффективную целевую функцию). Как позже выяснилось, и алгоритм, выбранный Ботвинником, был не совсем корректен. Как и следовало ожидать, сегодня есть и мощные быстродействующие машины с миллиардами операций в секунду и надежная целевая функция. В главном своем предвидении Ботвинник оказался прав – компьютер уже в матче побеждает чемпиона мира!

 

Не за горами то время, когда будут установлены большие призы ведущим шахматистам мира за ничью черным цветом – компьютер автоматом будет использовать преимущество выступки. Исполнится мечта Раузера, который считал «е2-е4 и белые выигрывают» и об этом он даже написал необычную книгу.

 

 

Фределик Фридель стал первым основателем Chess Base. Сегодня уже есть мощные базы данных, включающие в себя сотни тысяч шахматных партий. В будущем эти базы данных будут обрастать интеллектом, и на их базе будут создавать экспертные системы. В 70-ые годы в РШШ в Баку, под руководством автора, также была создана Chess Base с элементами интеллекта, но, естественно, реализованная на маломощных компьютерах, не могла претендовать на большое признание, но на международный уровень она вышла.

Об этой системе в газету «Советский спорт» из Салоники передавал А. Рошаль -

«В целом ряде комиссий ФИДЕ спортивного и научного направления представлена наша шахматная организация (теперь новое пополнение – доктора наук москвич Б. Гершунский и бакинец Ч. Султанов). Гроссмейстеру Э. Гуфельду поручено возглавить и сформировать новую творческую комиссию ФИДЕ…

А знаете, при современном уровне электронной техники есть, оказы­вается, возможность встретиться даже с весьма давними чемпионами. Об этом рассказал в своем выступлении на меж­дународном семинаре «Шахматы в школе» Ч. Султанов. Доктор наук, профессор, много лет руководящий одновременно и Республиканской шахматной школой в Баку, он предложил систематизировать наследие выдающихся гроссмейстеров, как бы создать банк их знаний и переда­вать эти знания учащимся методом компьютерных игр. Доклад этот тут же был переведен на английский язык, о нем много говорили на комиссиях ФИДЕ по компьютерным шахматам о помощи развивающимся странам, есть немало желающих приобрести подготовленные программы».

 

Да, в этих партиях ведущих гроссмейстеров мира заложен огромный шахматный интеллект и сегодня вполне возможно его формализовать и использовать для обучения шахматистов высокого уровня на другом технологическом уровне.

Как еще вчера профессиональные программисты искали пути к совершенству компьютерного «шахматиста», так и сегодня они будут искать пути, как адекватно формализовать этот интеллект и эффективно его использовать для обучения. Шахматные учебники постепенно уступят место этим новым направлениям обучения – они будут на несколько порядков эффективнее».

 

Заметим, этот метод автор предложил в 1986 году. В 2001 году американские ученые предложили подобный подход к изучению человеческих мыслей на разные темы, используя интернет-базу.

Специальное программное обеспечение позволяет обрабатывать множество интернет-страниц, обращая внимание на разные ключевые слова. Одновременно происходит анализ текста, содержащегося рядом с ними.

Данное изобретение позволяет изучить мысли и мнения тысяч различных специалистов и составить научный прогноз на основе их рассуждений.

С применением метода «распознавание образов без учителя» уже в ближайшее время, на обширной базе шахматных партий, будут созданы шахматные образы ведущих шахматистов мира (для, допустим, 100 ведущих шахматистов, при наличии современных компьютеров, программ и экспертов, это сделать несложно). В распознавании будут использованы основные характеристики шахматистов, например, такие, как сильная сторона (дебют, миттельшпиль, эндшпиль), наиболее вероятные ошибки, частота попаданий в цейтнот и игра в нем, стиль игры и т.д. Те шахматисты, которые будут обладать этими «образами», будут защищенными, стоить приличных денег и иметь значительные преимущества еще до игры.

 

Методом статистических испытаний (метод Монте-Карло) с использованием коэффициента Эло будут проводиться «турниры» между этими «образами». Со временем, коэффициент конкордации между местами в этом «турнире» и реальным турниром будет достигать 0,9, т.е. будет тесная зависимость между прогнозом и реальностью.

Подобные работы автор на базе возможностей компьютеров того времени проводил в конце 80-ых годов.

 

Противники в цейтноте, а палач ждет проигравшего!

 

«В цейтнот попадает не тот, кто много думает, а тот, кто думает не о том», – Геннадий Малкин.