Оценка каждой позиции, когда мы на нее смотрим, – непростая задача. В шашках определенные особенности позиции являются желательными: хорошо иметь больше шашек, больше дамок, контролировать центральную часть доски и так далее. Есть и нежелательные особенности: расположение шашек по краям доски, незащищенная последняя горизонталь и так далее. Фокус в том, чтобы преобразовать всю эту мозаику особенностей и их сложные нелинейные математические взаимодействия в одно-единственное число, которое будет понятно вашей компьютерной программе.
Марион Тинсли опирался на интуицию и расчет, а также на способность осмысливать и усваивать опыт игры в шашки, накопленный теми, кто играл до него. Он мог взглянуть практически на любое дерево и найти оптимальный путь к его вершине с небольшими затратами энергии, характерными для человеческого мозга. Но в 1970 году, когда он после перерыва возобновил шашечную карьеру, муравьи уже размножались и набирали скорость.
Может возникнуть вопрос: зачем специалисту по вычислительным системам тратить свое дорогое время, энергию и деньги грантодателей на создание компьютерных программ для настольных игр? Специалисты обычно дают один из следующих дежурных ответов: игры – это испытательные стенды; игры обеспечивают контрольные задачи для оценки эффективности систем искусственного интеллекта; игры позволяют легко сравнивать результативность компьютера с результативностью человека; игры – это упрощенные модели аспектов «реального мира». Или (если специалист чуть более откровенен): игры – это увлекательно. Такие ответы хороши, но ни один из них не является до конца правдивым.
Истинная мотивация специалиста по вычислительным системам, разрабатывающего ИИ для игр, не слишком отличается от мотивации родителя, который тратит дорогое время и энергию на воспитание своего ребенка. Это творческий процесс. Придуманный Мэри Шелли доктор Франкенштейн, размышляя о своем творении, говорит: «Новая порода людей благословит меня как своего создателя; множество счастливых и совершенных существ будут обязаны мне рождением. Ни у одного отца нет стольких оснований на получение признательности ребенка, сколько будет у меня». Джонатан Шеффер испытал это чувство, когда одно из его алгоритмических творений впервые одержало над ним победу. «Мне удалось создать разумное поведение, – писал он. – Я испугался».