Таковы основные характеристики грядущего американского рынка труда и новой системы труда.
Часть II. Чему способны научить нас игры
4. Работа новая, игра старая
Компьютерные игры — от Angry Birds и Tetris до Grand Theft Auto и EverQuest — один из круп- нейших коммерческих успехов электронной экономики. Компьютерные игры являют собой более значимую часть нашей культурной экономики, чем голливудские фильмы, пусть даже и не получая сопоставимую долю внимания со стороны журналистов, освещающих культурные события, или хотя бы экономистов. Игры эти иногда рассматриваются в качестве развлечения для детей или бесполезного времяпрепровождения, однако игнорировать их было бы ошибкой. Игры отражают в себе и сводят воедино современные тенденции в познавательных процессах, развлечениях, образовании и скоростной обработке информации. Развлечения и информация все в большей и большей степени связаны с компьютерными играми. Игры меняют нашу манеру общения друг с другом и то, каким образом мы проводим свое свободное время. То, чему они учат нас, проявится и в нашей трудовой деятельности, что, впрочем, уже и происходит.
Даже мало зарабатывающие люди могут позволить себе невероятно сложные компьютерные игры, требующие гораздо больших расчетных мощностей чем те, существование которых можно было предположить одно-два десятилетия тому назад. Помните то время, когда мы задавались вопросом, сможет ли компьютер когда-нибудь победить шахматного гроссмейстера? Сегодня хорошая компьютерная шахматная программа для персонального компьютера, которую можно приобрести за сорок долларов плюс почтовые расходы или даже бесплатно скачать в Интернете, намного превосходит возможности любого человека. Одними из лучших программ в данном сегменте являются Rybka, Fritz, Junior, Houdini, Stockfish и Komodo.
Шахматы — особенно удачный пример. Несмотря на то что это древняя игра, шахматные программы составляют процветающую категорию компьютерных игр, основанную на десятилетиях обширных технических исследований и развития и предлагающую программы для лиц любого возраста и любого уровня мастерства (и побеждающие их всех). Подобный успех сделал компьютерные шахматы богатым источником данных о процессах принятия решений человеком.
Уже тысячи лет мы учимся на играх. Они развивают нас физически. Их используют учителя для облегчения процесса преподавания алгебры, грамматики и химии. А теперь они используются, в виде программных приложений, чтобы помогать нам избавляться от лишнего веса. Такие игры, как Twister и Olympics учили нас легче уживаться друг с другом. Теперь же мы узнаем из них нечто совершенно новое о границах наших возможностей и о нашей логике. Это радикально новый шаг в будущее нашего рынка труда и глобальной экономики. Я полагаю, что то, каким образом мы играем в шахматы с компьютером сейчас, представляет собой модель, которая будет взята на вооружение работниками верхнего сегмента зарплат в ближайшие годы и десятилетия.
Чтобы лучше разобраться в вопросе умных машин и их влияния на наше будущее, можно обратиться к определению, которое дал Александр Кронрод: «Шахматы — это дрозофила искусственного интеллекта». Другими словами, шахматы позволяют понять более широкую картину, как в свое время плодовая мушка (дрозофила) помогла нам в расшифровке человеческого генома.
Еще в период после Второй мировой войны пионеры компьютерной науки Алан Тьюринг и Клод Шеннон предвидели, что однажды компьютеры смогут играть в шахматы, и описали это в своих новаторских работах. Гений Тьюринга позволил ему предсказать, каким образом компьютеры будут играть в шахматы, еще до того, как многие ученые вообще задумались о создании компьютеров. Позднее шахматы были выбраны в качестве проверочного средства при разработке компьютерного разума и получили значительную финансовую подпитку со стороны компьютерного гиганта, корпорации IBM, преследующей собственные рекламные цели. Детищу корпорации, компьютеру Deep Blue, удалось победить Гарри Каспарова — возможно, лучшего игрока в шахматы. В то время, в 1997 г., Каспаров был, вероятно, еще более сильным игроком, чем сейчас, а проиграл он компьютеру во многом из-за того, что потерял самообладание. Однако с тех пор многое изменилось. В 2005 г.— последний раз, когда проводилось серьезное публичное состязание между машиной и человеком, компьютер Hydra разгромил Майкла Адамса со счетом 5,5 : 0,5. Полбалла указывает на то, что Адамсу удалось вырвать ничью, и здесь ему еще повезло. В других партиях он ничего не смог противопоставить компьютеру, несмотря на то что занимал в то время седьмую строчку в мировом рейтинге гроссмейстеров.
Шахматные «движки», как называют эти программы, с тех пор получили широкое распространение. Небольшие компании-разработчики этих программ предлагают свою продукцию в Интернете за сумму меньше стоимости кроссовок.
В качестве примера взаимодействия между техническим развитием и человечеством шахматы хороши тем, что мы в состоянии весьма точно измерить результаты данного взаимодействия. Нам известно, кто выиграл, а кто проиграл. Здесь нельзя срезать трассу или выиграть за счет того, что ветер дует в спину. Мы в состоянии достаточно точно определить относительную силу игроков и программ. Потратив немного времени, мы в состоянии определить, был ли тот или иной ход правильным или нет. Данные характеристики облегчают понимание того, где применение машинного разума окажется удачным, а где — нет. Шахматная игра с компьютером позволяет точно выявить пробелы в подготовке даже необычайно талантливых, хорошо подготовленных и обладающих отличным логическим мышлением гроссмейстеров. В конечном счете это — дверь в стратегии, которые работники верхнего сегмента зарплат будут использовать в своем взаимодействии с умными машинами.
Компьютерные игры
В технологическом развитии компьютерных игр произошло важное и значимое событие. Теперь мы можем наблюдать за шахматными состязаниями между компьютерами. Однако постойте! Что мы можем узнать, наблюдая за игрой двух машин? И как это вообще выглядит?
23 мая 2011 года. Программа Stockfish версии 2.11 против программы Spark версии 1.0. Эти две программы пытаются «перехитрить» одна другую — слишком трудно отказаться от определений, используемых в отношении человека. Мастерство программ превосходит мастерство любого из игроков-людей.
Моему слабому человеческому разуму казалось, что исход партии, изобилующей до невозможного сложными тактическими ходами, продуманными в ходе целых цепочек логических рассуждений, постоянно висит на волоске. К двадцать пятому ходу игра потеряла свою стройность, и с каждым новым ходом казалось, что наступил поворотный момент игры и развязка уже близка. К тридцатому ходу большая часть фигур покинули свои исходные позиции и их расстановка не напоминала игру, которую ведет опираю -щийся на логические размышления гроссмейстер.
Мне было несложно определить, кто именно выигрывает, но только благодаря тому, что другой компьютер, использующий более раннюю версию Stockfish, «наблюдал» за игрой в Интернете и подсказывал мне, что происходит, посредством цифровой оценки меняющейся расстановки фигур. Естественно, меня одолевали сомнения. Если более слабая версия Stockfish уверяет вас, что более мощная версия Stockfish выигрывает — против другой компьютерной программы, — стоит ли ей верить? Слишком уж это напоминает постоянные самозаверения человека в том, что он прав. Однако вдвоем программам Stockfish удалось убедить меня в том, что одна их них имеет значительное преимущество.
К пятидесятому ходу у Stockfish, играющей белыми, оказалось явное численное превосходство в фигурах, однако по-прежнему оставалось неясным, смогут ли белые пробиться сквозь оборонительные порядки противника и закончить игру победой. Следившие за игрой зрители стали задаваться в своих комментариях вопросом, не оказались ли черные в позиции цугцванга. Другие комментаторы начали использовать в отношении программы Stockfish местоимение «она» (в английском языке для шахматных программ обычно используется местоимение «он») и злословить на тему того, а достаточно ли Stockfish хороша для разворачивающегося финала. Сама программа хранила молчание.