Б.М. Её, правда, обыграла «Б-Г-блиц», новая программа, с которой мы хотим потягаться в следующем, 2004-м году и, в общем, уверенность есть, что в грязь лицом не ударим.

А.Г. А в чём принципиальная разница построения? Вы тоже используете систему нейросети?

Б.М. Так вот как раз и нет. Мы используем свой подход, этот подход можно, если совсем кратко, охарактеризовать таким образом. То есть почему, например, меня перестали интересовать шахматы, хотя в юности я добивался каких-то успехов? То есть я развёрнуто отвечаю на ваш вопрос. Окончательно я их забросил к 25 годам, потому что достиг своего потолка, потому что больше чем кандидатом в мастера мне было не стать. Почему? Потому что у меня гораздо хуже, чем у моих сверстников, которые стали кандидатами в мастера не в 25, скажем, а в 17 лет, работает левое «пересчетное» полушарие. Я в пересчёте вариантов совершенно слаб, несмотря на то, что до поры до времени играл с ними совершенно на равных. Это я осознал к годам к 25-ти.

А тут я одновременно стал и сам экспертом в нардах. Я понял, что в играх вроде нард, не меньше чем левое используется и правое полушарие, то есть некоторые вещи совершенно невозможно объяснить – почему одна позиция лучше другой, то есть возможно только, как я полушутя говорю, правополушарное объяснение.

И что-то подобное я и ввожу в свои программы. Где можно, я это пытаюсь программировать, алгоритмизировать, но не всегда это получается. То есть иногда именно в программах что-то совершенно невозможно объяснить. Именно в программах, именно в написанных текстах программы, опять же выражаясь полушутя, работает правое полушарие. Здесь что-то работает, программа работает, программа выдаёт хорошие результаты, и не только в программировании игр, но и в задачах дискретной оптимизации.

А.Г. А как, вы не знаете?

Б.М. А почему – не знаю.

А.Г. То есть вы программируете работу правого полушария правым полушарием и в результате получается хорошая программа.

Б.М. Да, да, да, так иногда оно и есть. Но кое-что всё-таки можно объяснить. И как раз это объяснение и есть предмет нескольких статей, которые мы с соавторами написали, и не только про программирование игр, но и про разные другие задачи дискретной оптимизации.

Кстати, не все специалисты в искусственном интеллекте принимают эти статьи, были очень серьёзные возражения. В частности, одно из возражений можно кратко сформулировать таким образом: совершенно не объясняется никаких новых моментов, которые программируются, то есть никаких новых идей, связанных с искусственным интеллектом не объясняется. А мне кажется, что всё-таки в программировании, в эвристическом программировании вообще, не обязательно в программировании игр, важен конечный, конкретный результат. И когда он достигается, когда он лучше, чем при другом подходе, когда в том, что он лучше, можно убедить даже неспециалиста – это и есть решение, и это может быть значительно более важно, чем формулировка какого-то нового метода.

А.Г. Но это, извините, уже искусство.

Б.М. Может быть. Так игра в шахматы, в нарды тоже многими сравнивается с искусством.

Но сейчас, может быть, стоит перейти к тому, что алгоритмизуется работой правого полушария, и что нашло отражение в программах и для игры в нарды, и в других задачах дискретной оптимизации – это динамическая оценка позиции, даже лучше сказать, применение динамически генерируемых функций риска. Может быть, об этом вы расскажете подробнее?

А.Р. Про статические оценки я коротко уже говорил. В недетерминированных играх, благодаря этой недетерминированности, мы не знаем точно, что у нас получится, и мы перебираем всевозможные случайные исходы. Выпали у нас показания кубиков такие-то, мы получаем такой-то прогноз, следующий – следующий прогноз. Итак, мы для каждого исхода случайного события имеем какую-то коллекцию прогнозов, каких-то построенных статических оценок.

А как оценить вообще ситуацию для всех случайных исходов? В какую ветвь пойти нам при принятии решения? Здесь можно либо просто усреднять, то есть получать среднеарифметическое математическое ожидание и где оно нас устраивает, туда и идти. Но это не всегда бывает оправдано. Оправданным оказался подход с функцией риска – этот набор прогнозов мы усредняем, но специальным образом.

Б.М. Сейчас я опять перебью на секунду. Набор прогнозов можно рассматривать как вектор аргумента функций. Это не совсем правильное название, и математики могут за него поругать, но это близко к истине.

А.Р. Тем более там размерность нефиксированная получается.

Это специальное усреднение основывается на весовой функции, которая у нас называется «функция риска» и которая также подбирается специальным образом. А подбирается она так. Если у нас дела идут в гору…

Б.М. Давайте я снова вас перебью. Итак, есть у нас набор значений статической оценки позиции. И вот эти наборы значений как-то распределены, условно говоря, на отрезке от минус единицы до единицы. То есть, минус единица – самый плохой результат, единица – самый хороший, это результат, зависящий от выпадения кубиков. Ну, опять же, если снова говорить про бэкгеммон, про нарды, тут можно сказать, что у нас либо 21 вариант, если показания кубиков 5,6 и 6,5 считать одинаковыми, либо говорить, что 36 вариантов, если их считать разными, но это дело не меняет.

Главное, что некоторое количество вариантов тут распределено. И действительно, у нас могут быть и очень хорошие, и очень плохие показания кубиков. То есть в реальных партиях, в реальных оценках позиции распределение этого вектора – от минус до плюс единицы. Как усреднять? Алексей говорил, что можно среднеарифметически, но лучше не так, лучше усреднять с помощью, как он тоже начал говорить, функции риска. Что это такое. На отрезке от минус до плюс единица проводится какая-то функция, и наши аргументы получают временные значения, равные высоте столбиков ординат этой функции в нужных абсциссах. Я не очень красиво выразился, может, вы меня поправите?

А.Р. Каждому прогнозу, каждой оценке как бы приписывается свой вес.

Б.М. Равный значению этой функции риска. А абсцисса там, где она и находится.

А.Р. Потом эта система взвешивается, ищется центр тяжести.

Б.М. Центр тяжести – вот она главная оценка! То есть, то, чего мы не нашли ни в каких других программах.

Во-первых, мы применили эту оценку в задачах дискретной оптимизации. В общем-то, может быть, это отдельный разговор, причём здесь задача дискретной оптимизации. Причём, например, здесь так называемая «задача коммивояжёра», когда там никакого недеретминизма нет. Есть – причём те же самые алгоритмы применяются. И там получаются достаточно хорошие результаты.

Но раз уж я об этом заговорил, ещё пару слов скажу. Здесь неизвестность, недетерминизм, то есть неизвестные заранее показания кубиков. А там неизвестные заранее исходы, то есть продолжение пересчёта какой-то матрицы, достаточно большой. Мы можем делать только прогнозы, как пойдёт этот расчёт. И вот есть программы-эксперты, которые делают эти прогнозы. То есть здесь неизвестность, а там… Ну, может быть, тоже неизвестность, полученная от разных прогнозов. То есть те же самые приёмы применяются нами в классических задачах дискретной оптимизации.

А.Г. В казино не хотите в рулетку играть с этим подходом?

Б.М. Нет, но один из результатов этого подхода – предсказание курса валют, которые мы безуспешно всё пытаемся куда-нибудь пристроить. Но этих программ-предсказателей немереное количество.

А.Г. Насколько аккуратны ваши действия?

Б.М. Предсказать какой-то катаклизм вроде нашего кризиса 98-го года, видимо, никому не удавалось и не удастся, а доказать, что наша программа лучше, на каком-то более простом примере нам пока не удаётся. Но, в общем-то, это тоже не ставится как цель. Получить отсюда прибыль, коммерческий эффект, это второе, третье дело. Пока не получается. Получится – хорошо. Не получится – не страшно. Я всё-таки вижу основную цель в том, чтобы этот подход ввести в программирование игр, в другие задачи. Победить – дай Бог – на следующем чемпионате мира, 2004 года.