Электронная библиотека » Авинаш Диксит » » онлайн чтение - страница 8


  • Текст добавлен: 5 октября 2017, 15:00


Автор книги: Авинаш Диксит


Жанр: Зарубежная образовательная литература, Наука и Образование


Возрастные ограничения: +12

сообщить о неприемлемом содержимом

Текущая страница: 8 (всего у книги 72 страниц) [доступный отрывок для чтения: 23 страниц]

Шрифт:
- 100% +

В последнее время компьютеры начали накапливать больше знаний. В процессе модификации Deep Blue в 1996–1997 годах специалисты IBM заручились поддержкой экспертов по шахматам для улучшения функции промежуточной оценки в своих программах. Консультанты много раз играли в шахматы с компьютером, отмечали его слабые места и подсказывали, как изменить функцию оценки, чтобы устранить дефекты. Deep Blue явно пошел на пользу вклад экспертов и их тонкое мышление, ставшее результатом многолетнего опыта и знания сложных взаимосвязей между фигурами на шахматной доске.

Если люди, постепенно формулируя свои глубинные знания, передают их компьютерам, то на что рассчитывать шахматистам, не получающим от ПК аналогичной помощи? В момент первой встречи с Deep Blue в 1997 году Каспаров был поражен человеческим или даже сверхчеловеческим качеством игры компьютера. Он даже увидел в одном из его ходов «руку Бога». А ведь ситуация может усугубиться еще сильнее: способность компьютеров просчитывать ходы методом грубой силы стремительно повышается, причем одновременно, хотя и медленнее, они обретают тонкость мышления, свойственную человеку.

Абстрактная теория шахмат гласит, что это конечная игра, которая может быть решена методом обратных рассуждений. Шахматы зачастую требуют искусства ведения игры, опирающегося на опыт, интуицию и тонкие суждения. Плохо ли это с точки зрения использования метода обратных рассуждений в процессе анализа игр с последовательными ходами? Мы считаем, что нет. Теория действительно не позволяет найти полное решение игры в шахматы, но дает возможность достаточно далеко продвинуться в этом направлении. Упреждающий анализ нескольких ходов – важный аспект подхода, подразумевающий сочетание просчета ходов методом грубой силы и основанной на знаниях оценки промежуточных позиций. По мере увеличения вычислительной мощности компьютеров будет возрастать и роль просчитывания ходов методом грубой силы, а значит, и область применения теории обратных рассуждений.

Данные исследований игры в шашки, о чем мы расскажем ниже, говорят о том, что решение игры в шахматы все же может быть найдено.

В. Шашки

Невероятное количество компьютерных и человеко-часов ушло на поиск решения игры в шахматы. С не меньшим упорством исследователи работали и над решением несколько более простой игры – в шашки, и в 2007 году объявили, что оно найдено[28]28
  Наш рассказ основан на следующих статьях, опубликованных в журнале Science: Adrian Cho, Program Proves That Checkers, Perfectly Played, Is a No-Win Situation, Science, vol. 317 (July 20, 2007), pp. 308–309; Jonathan Schaeffer et al., Checkers Is Solved, Science, vol. 317 (September 14, 2007), pp. 1518–22.


[Закрыть]
.

Шашки – еще одна игра с двумя участниками, в которую играют на доске восемь на восемь клеток. Каждый игрок имеет по 12 круглых фигур, или шашек, разного цвета (рис. 3.9), и игроки по очереди передвигают их по диагонали, перепрыгивая (и захватывая) шашки противника, когда это возможно. Как и в шахматах, игра заканчивается и игрок А выигрывает, если у игрока Б не остается шашек или ему некуда ходить. Кроме того, партия может завершиться вничью, если оба игрока согласятся, что ни один из них не может победить.


Рис. 3.9. Шашки


Хотя сложность шашек меркнет на фоне шахмат (количество вероятных позиций в шашках приблизительно равно квадратному корню из количества позиций в шахматах), существует 5 × 1020 возможных позиций, так что о построении дерева игры не может быть и речи. Если исходить из здравого смысла и результатов чемпионатов мира по шашкам за многие годы, то хорошая игра должна приводить к ничьей, но это не было доказано. Однако спустя какое-то время программисту из Канады все же удалось получить такое доказательство – компьютерную программу Chinook, которая способна обеспечить гарантированную ничью.

Chinook появилась в 1989 году, а в 1992-м впервые сразилась с чемпионом мира по шашкам Марионом Тинсли (проиграв со счетом 4:2 при 33 ничьих), а затем еще раз в 1994 году (когда во время серии ничьих у Тинсли пошатнулось здоровье). В период с 1997 по 2001 год работа над программой была приостановлена, поскольку ее создатели ждали усовершенствования компьютерных технологий. И наконец весной 2007 года Chinook продемонстрировала беспроигрышный алгоритм игры в шашки, использующий комбинацию анализа методом обратных рассуждений с конца игры и прямого анализа игры с исходной позиции наряду с эквивалентом функции промежуточной оценки для отслеживания лучших ходов в базе данных, включающей все возможные позиции на доске.

Создатели Chinook называют полную игру в шашки «слабо решенной»; они знают, что могут обеспечить ничью, и у них есть стратегия ее достижения с исходной позиции. Для всех 39 × 1012 возможных позиций с наличием 10 или менее шашек на доске они описывают игру как «строго решенную». В этом случае они знают, что могут не только сыграть вничью, но и достичь ее из любой позиции, сформировавшейся после того, как на доске останется не более 10 шашек. Этот алгоритм сначала решил эндшпиль с 10 шашками, а затем вернулся к началу игры, чтобы найти те ее пути, на которых оба игрока делают оптимальный выбор. Механизм поиска, включающий комплексную систему оценки каждой промежуточной позиции, неизбежно приводил к тем позициям с 10 шашками, которые гарантировали ничью.

Следовательно, наша надежда на будущее анализа методом обратных рассуждений небеспочвенна. Мы знаем, что в действительно простых играх можем найти равновесие посредством вербальных рассуждений без необходимости рисовать дерево игры в явной форме. В играх среднего уровня сложности процесс вербальных размышлений затрудняется, но можно нарисовать дерево игры и использовать его в ходе анализа методом обратных рассуждений. Иногда при анализе дерева игры умеренной сложности имеет смысл прибегнуть к помощи компьютера. В более сложных играх, таких как шашки и шахматы, мы можем нарисовать только часть дерева игры, поэтому должны применять сочетание двух методов: 1) просчет ходов, строящийся на логике обратных рассуждений; 2) эмпирическая оценка промежуточных позиций на основе опыта. Вычислительные возможности существующих алгоритмов подтверждают тот факт, что даже некоторые игры этой категории поддаются решению при наличии соответствующего времени и ресурсов.

К счастью, большинство стратегических игр, с которыми мы сталкиваемся в области экономики, политики, спорта, бизнеса и в повседневной жизни, гораздо проще по сравнению с шахматами или даже шашками. В них может быть несколько игроков, которые ходят по несколько раз, и даже большое количество игроков и большое количество ходов. Однако у нас есть шанс нарисовать приемлемое дерево для игр, последовательных по своей сути. Логика обратных рассуждений остается в силе; и часто так бывает, что стоит вам освоить этот метод, и вы легко выполняете необходимый логический анализ и решаете игру даже без построения дерева игры в явной форме. Кроме того, именно на этом промежуточном уровне сложности (между простыми примерами, которые мы решили в данной главе, и нерешенными играми вроде шахмат) могут пригодиться такие компьютерные программы, как Gambit; это открывает перспективу применения теории к решению многих игр на практике.

6. Фактические данные, касающиеся метода обратных рассуждений

Насколько хорошо фактические участники игр с последовательными ходами выполняют вычисления в рамках анализа методом обратных рассуждений? Таких систематизированных данных крайне мало, но аудиторные и научно-исследовательские эксперименты с некоторыми играми привели к результатам, на первый взгляд противоречащим прогнозам теории. Ряд экспериментов имеют весьма интересные последствия для стратегического анализа игр с последовательными ходами.

Например, в ходе многих экспериментов разыгрывалась состоящая из одного раунда переговорная игра, где двух игроков, А и Б, выбирали из группы студентов или добровольцев. Затем экспериментатор давал им один доллар или другую оговоренную сумму, которую следовало разделить между двумя игроками по следующей схеме: игрок А предлагает, скажем, вариант «75 центов мне и 25 центов игроку Б». Если Б принимает это предложение, то доллар делится именно так, если отклоняет, то никто ничего не получает.

В данном случае анализ методом обратных рассуждений говорит о том, что игроку Б следует принять любую сумму, какой бы маленькой она ни была, поскольку альтернатива еще хуже (то есть 0), и исходя из этого игрок А вообще должен предложить «99 центов мне и 1 цент Б». Однако подобного исхода почти никогда не бывает. Большинство игроков, выступающих в роли игрока А, предлагают более справедливое, близкое к равному разделение суммы. На самом деле 50:50 – самый распространенный вариант. Мало того, большинство участников, будучи в роли игрока Б, отклоняют предложения, оставляющие им менее 25 % от общей суммы, и уходят ни с чем, а некоторые отвергают даже 40 %[29]29
  Дэвид Рейли впервые столкнулся с этой игрой, учась в магистратуре. Он был поражен тем, что, когда предложил другому студенту магистратуры, изучавшему экономику, разделить 100 долларов в соотношении 90:10, тот отказался. Подробное описание этой игры и других игр подобного рода можно найти здесь: Richard H. Thaler, Anomalies: The Ultimate Game, Journal of Economic Perspectives, vol. 2, no. 4 (Fall 1988), pp. 195–206; Douglas D. Davis and Charles A. Holt, Experimental Economics (Princeton: Princeton University Press, 1993), pp. 263–69.


[Закрыть]
.

Многие специалисты по теории игр не согласны, что эти выводы подрывают теорию, аргументируя свою точку зрения примерно так: «Эти суммы настолько малы, что разум игроков воспринимает происходящее как нечто тривиальное. Игрок Б теряет 25 или 40 центов, что практически равно нулю, но при этом, возможно, испытывает определенное удовлетворение от того, что отказался от столь унизительного предложения. Если бы на кону стояла тысяча долларов и 25 % составляли бы приличную сумму, то любой игрок Б принял бы такое предложение». Но этот аргумент нельзя считать бесспорным. Эксперименты с гораздо более высокими ставками демонстрируют аналогичные результаты. В Индонезии, например, оперировали суммами, не очень большими в долларах, но составлявшими трехмесячный заработок участников экспериментов. И тем не менее их результаты не показали явной склонности игроков А делать предложения о менее равноценном дележе общей суммы, хотя по мере ее увеличения игроки Б были готовы принимать несколько меньшую долю. Аналогичные эксперименты, проведенные в Словацкой Республике, доказали, что серьезное изменение выигрышей не влияет на поведение неопытных игроков[30]30
  Отчет о результатах индонезийских экспериментов можно найти здесь: Lisa Cameron, Raising the Stakes in the Ultimatum Game: Experimental Evidence from Indonesia, Economic Inquiry, vol. 37, no. 1 (January 1999), pp. 47–59. Роберт Слоним и Элвин Рот опубликовали выводы, аналогичные выводам Кэмерон, но также они обнаружили, что по мере увеличения выигрышей игроки реже отклоняют предложения (во всех раундах игры). См. Robert Slonim and Alvin Roth, Learning in High Stakes Ultimatum Games: An Experiment in the Slovak Republic, Econometrica, vol. 66, no. 3 (May 1998), pp. 569–96.


[Закрыть]
.

Как правило, у участников подобных экспериментов нет ни базовых знаний в области теории игр, ни специальных вычислительных навыков. Но это чрезвычайно простая игра, и наверняка даже самый неопытный игрок может ее проанализировать посредством обратных рассуждений, а ответы на прямые вопросы, поставленные после эксперимента, обычно говорят о том, что большинство его участников действительно делают это. Такие результаты свидетельствуют не столько о несостоятельности метода обратных рассуждений, сколько об ошибке теоретиков, полагающих, что каждого игрока интересует исключительно собственная прибыль, и не учитывающих моральный аспект вопроса. В большинстве стран общество прививает своим членам обостренное чувство справедливости, которое заставляет игроков Б отклонять любое явно несправедливое предложение. Учитывая это, игроки А предлагают практически равное разделение общей суммы.

Эти выводы подтверждают данные, полученные в рамках изучения новой науки под названием нейроэкономика. Алан Сэнфи и его коллеги сделали томограмму головного мозга игроков в момент принятия решений в ультимативной игре и обнаружили возбуждение активности в области головного мозга, отвечающей за негативные эмоции, в тот момент, когда игроки Б отклоняли «несправедливые» (менее чем 50:50) предложения о дележе общей суммы. Создается впечатление, что глубинные инстинкты и чувство гнева и отвращения причастны к таким отказам. Кроме того, исследователи обнаружили, что «несправедливые» предложения (менее чем 50:50) отклонялись реже, когда игроки Б знали, что их делает компьютер, по сравнению со случаями, когда они исходили от человека[31]31
  См. Alan Sanfey, James Rilling, Jessica Aronson, Leigh Nystrom, and Jonathan Cohen, The Neural Basis of Economic Decision-Making in the Ultimatum Game, Science, vol. 300 (June 13, 2003), pp. 1755–58.


[Закрыть]
.

Примечательно, что игроки А демонстрируют склонность к щедрости даже при отсутствии угрозы возмездия. В радикальном варианте игры под названием диктаторская игра, где игрок А решает, как делить общую сумму, а Б вообще лишен выбора, многие игроки А все же отдают вполне приличную долю игрокам Б. Это позволяет предположить, что у игроков есть некое врожденное предпочтение к относительно равноценному распределению общей суммы[32]32
  Можно предположить, что такая социальная норма справедливости имеет определенную ценность в непрерывной эволюционной игре, в которую играет все общество. Игроки, ратующие за справедливость, сокращают промежуточные издержки и затраты на ведение споров, что может быть выгодно обществу в долгосрочной перспективе. Эти вопросы рассматриваются в главе 10 и главе 11.


[Закрыть]
. Однако в игре в диктатора предложения игроков А заметно менее щедрые, чем в ультимативной игре; это доказывает, что реальный страх возмездия также весьма сильный мотиватор. Кроме того, по всей видимости, немалую роль играет и мнение о нас окружающих. Примечательно, что когда схема эксперимента меняется таким образом, чтобы даже экспериментатор не мог определить, кто предложил (или принял) разделение, готовность делиться заметно снижается.

Еще одна экспериментальная игра со столь же парадоксальными результатами проходит по следующей схеме: выбираются два игрока, А и Б. Экспериментатор кладет на стол монету в 10 центов. Игрок А может ее взять или пропустить ход. Если игрок А берет монету, игра закончена; при этом А получает 10 центов, а Б – ничего. Если игрок А пропускает ход, экспериментатор кладет на стол еще одну монету в 10 центов, и теперь игроку Б предстоит выбирать, взять ли ему обе монеты или пропустить ход. Игроки действуют по очереди, а стопка монет растет до тех пор, пока не достигнет определенной предельной суммы (например, одного доллара), заранее известной обоим игрокам.

Дерево этой игры показано на рис. 3.10. Из-за его внешнего вида игры такого типа часто называют игра «стоножка»[33]33
  Встречается и название «сороконожка». Прим. ред.


[Закрыть]
. Возможно, вам даже не понадобится строить дерево игры, чтобы проанализировать ее методом обратных рассуждений. Очевидно, что игрок Б возьмет один доллар на последнем этапе, поэтому игроку А следует взять 90 центов на предпоследнем этапе и т. д. Следовательно, игрок А должен взять монету в 10 центов в самом начале и закончить игру.

.

Рис. 3.10. Игра «стоножка»


Однако во время экспериментов такие игры длятся, как правило, несколько раундов. Примечательно, что благодаря иррациональному поведению игроки как группа получают больше денег, чем в случае, если бы они придерживались логики обратных рассуждений. Иногда более весомых успехов добивается игрок А, а иногда – игрок Б, а порой им даже удается разрешить конфликт или задачу с переговорами. В ходе аудиторного эксперимента, который проводил один из нас (Диксит), одна такая игра дошла до самого конца. Игрок Б забрал свой доллар и совершенно добровольно отдал 50 центов игроку А. Диксит спросил: «Вы сговорились? Вы с Б друзья?» На что игрок А ответил: «Нет, мы даже не были знакомы раньше. Но теперь он мой друг». Мы столкнемся с аналогичными примерами сотрудничества, на первый взгляд противоречащими логике обратных рассуждений, при анализе повторяющихся игр с дилеммой заключенных в главе 10.

Игра «стоножка» указывает на возможную проблему с логикой обратных рассуждений в играх с ненулевой суммой, даже если игроки принимают решения исходя исключительно из денежных соображений. Обратите внимание, что, пропуская ход в первом раунде, игрок А уже показывает, что не опирается на метод обратных рассуждений. Так чего следует ожидать от него игроку Б в третьем раунде? Пропустив ход однажды, игрок А может снова это сделать, а значит, игроку Б было бы целесообразно пропустить ход во втором раунде. В конечном счете кто-то заберет всю стопку монет, но исходное отклонение от логики обратных рассуждений не позволяет предсказать, когда именно это произойдет. А поскольку стопка монет продолжает расти, если я увижу, что вы отклоняетесь от логики обратных рассуждений, у меня также может возникнуть желание отклониться от нее как минимум на какое-то время. Игрок может сознательно пропустить ход в одном из начальных раундов игры, чтобы сигнализировать о готовности пропускать ходы в будущих раундах. Такая проблема не возникает в играх с нулевой суммой, в которых отсутствует стимул к сотрудничеству посредством ожидания.

В поддержку этого наблюдения Стивен Левитт, Джон Лист и Салли Сэдофф провели эксперименты с участием шахматистов мирового класса и обнаружили, что поведение игроков в большей степени соответствует логике обратных рассуждений в играх с последовательными ходами с нулевой суммой, чем в игре «стоножка» с ненулевой суммой. Их игра «стоножка» состоит из шести узлов, а общая сумма выигрыша растет довольно резко от раунда к раунду[34]34
  См. Steven D. Levitt, John A. List, and Sally E. Sadoff, Checkmate: Exploring Backward Induction Among Chess Players, American Economic Review, vol. 101, no. 2 (April 2011), pp. 975–90. Вот детали этой игры. Если игрок А выбирает «взять» в узле 1, то игрок А получает 4 доллара, а игрок Б – 1 доллар. Если игрок А пропускает ход, а игрок Б выбирает «взять» в узле 2, то игрок А получает 2 доллара, тогда как игрок Б – 8 долларов. Такой процесс удвоения выигрыша продолжается до узла 6, где в случае выбора игроком Б «взять» выигрыш игрока А составляет 32 доллара, а Б – 128 долларов. Однако если игрок Б выберет «пропустить», выигрыши составят 256 долларов для игрока А и 64 доллара для игрока Б.


[Закрыть]
. Несмотря на значительные выгоды для игроков, способных пропускать ходы, передавая их друг другу, согласно равновесию обратных рассуждений в каждом узле необходимо выбирать вариант «взять». Вопреки теории всего 4 процента игроков сыграли «взять» в первом узле, практически не поддержав равновесие обратных рассуждений даже в этой простой игре на шесть ходов. (Доля игроков, выбравших вариант «взять», увеличивалась в ходе игры[35]35
  Другие результаты были обнародованы в статье, опубликованной ранее: Ignacio Palacios-Huerta and Oscar Volij, Field Centipedes, American Economic Review, vol. 99, no. 4 (September 2009), pp. 1619–35. Из всех шахматистов, участвовавших в исследовании, 69 процентов выбрали вариант «взять» в первом узле, причем шахматисты с более высоким рейтингом чаще выбирали вариант «взять» при первой же возможности. Эти результаты свидетельствовали о чрезвычайно высокой способности игроков переносить накопленный опыт в новый игровой контекст, однако в более поздней работе, о которой шла речь выше, эти результаты не были воспроизведены.


[Закрыть]
.)

Напротив, в игре с последовательными ходами с нулевой суммой, в которой равновесие обратных рассуждений достигается за 20 ходов (вам предстоит решить эту игру в упражнении S7), шахматисты играли в точном соответствии с ним в 10 раз чаще, чем в игре «стоножка», состоящей из шести ходов[36]36
  Как вы увидите в упражнениях, еще одна ключевая особенность этой игры с нулевой суммой состоит в том, что один игрок может гарантированно одержать победу, независимо от действий другого игрока. Напротив, лучший ход игрока в игре «стоножка» зависит от его ожиданий в отношении действий другого игрока.


[Закрыть]
.

Левитт и его соавторы также экспериментировали с похожей, но более сложной игрой с нулевой суммой (одну из версий которой вам предлагается решить в упражнении U5), где шахматисты достигали полного равновесия обратных рассуждений только в 10 процентах случаев (в 20 процентах, когда в игре участвовали гроссмейстеры с самым высоким рейтингом), хотя на последних нескольких ходах согласование ходов с методом обратных рассуждений составляло почти 100 процентов. Поскольку шахматисты мирового класса проводят десятки тысяч часов в попытках выиграть шахматные партии посредством обратных рассуждений, эти результаты указывают на то, что даже в высшей степени опытные игроки зачастую не могут мгновенно включиться в новую игру: им необходимо накопить в ней немного опыта, прежде чем они смогут определить оптимальную стратегию. Изучение теории игр поможет вам без труда находить глубинное сходство между разными на первый взгляд ситуациями, а значит, и быстрее вырабатывать эффективные стратегии в любых новых играх, с которыми вы можете столкнуться.

Исходя из приведенных примеров можно сделать вывод, что кажущееся нарушение стратегической логики во многих случаях объясняется заботой людей не только о денежном выигрыше, но и о моральной стороне вопроса, в данном случае о справедливости. Однако подобное объяснение подходит не для всех наблюдаемых методов ведения игры, противоречащих принципу обратных рассуждений. Люди действительно не умеют заглядывать достаточно далеко вперед и делать надлежащие выводы из таких попыток. Скажем, когда эмитенты кредитных карт предлагают выгодные исходные процентные ставки или полное отсутствие комиссионных за первый год, многие попадаются на эту удочку, не осознавая, что впоследствии им, возможно, придется выложить гораздо больше. Следовательно, теоретико-игровой анализ метода обратных рассуждений и равновесий, полученных посредством этого метода, выполняет рекомендательную функцию в той же степени, что и описательную. Люди, овладевшие теорией обратных рассуждений, склонны принимать более эффективные решения и обычно получают более высокие выигрыши, что бы они ни включали в их расчеты. А специалисты по теории игр могут использовать свои знания, чтобы давать ценные советы тем, кто попал в сложные стратегические ситуации и не имеет навыков определения лучшей стратегии.

7. Стратегии в реалити-шоу Survivor

Примеры, приведенные в предыдущих разделах, намеренно подобраны так, чтобы проиллюстрировать и объяснить базовые концепции, такие как узлы, ветви, ходы и стратегии, а также метод обратных рассуждений. Теперь мы покажем, как их все применить, рассмотрев ситуацию из реальной жизни (или по крайней мере из жизни в реалити-шоу).

Летом 2000 года телеканал CBS показал первое реалити-шоу Survivor[37]37
  Русская версия шоу проходила под названием «Последний герой». Прим. ред.


[Закрыть]
, которое моментально обрело популярность и способствовало созданию нового телевизионного жанра – «реалити-ТВ». Если опустить множество сложных деталей и некоторые более ранние этапы шоу, не имеющие отношения к нашей цели, то его концепция состояла в следующем. Группу участников под названием «племя» отправляли на необитаемый остров, где они должны были сами добывать себе пищу и искать крышу над головой. Каждые три дня члены племени путем голосования исключали из своих рядов одного из товарищей. Человек, набравший наибольшее количество голосов против, становился жертвой дня. Однако перед каждым собранием совета племени продержавшиеся до этого момента состязались в игре, требовавшей наличия физических или психических навыков, придуманной продюсерами специально для данного случая. Ее победитель получал иммунитет от предстоящего голосования. Кроме того, никто не имел права голосовать против себя. И наконец, когда оставалось всего два участника шоу, семь выбывших ранее членов племени возвращались в игру в качестве жюри, чтобы выбрать одного из них как ее победителя и обладателя приза в миллион долларов.

Перед каждым участником состязания стояли следующие стратегические задачи: 1) добиться того, чтобы остальные члены племени воспринимали его как человека, вносящего ценный вклад в поиски пищи и выполнение других задач по выживанию, но при этом не показаться сильным конкурентом, а значит, кандидатом на вылет; 2) сформировать союзы с другими соплеменниками, чтобы обеспечить блоки голосов и защитить себя от исключения из племени; 3) предать союзников, когда в игре останется слишком мало участников и каждому придется против кого-то голосовать; 4) сделать это без серьезной потери популярности среди других игроков, которые в конечном счете получат право голоса в жюри.

Мы рассмотрим ситуацию, когда в реалити-шоу осталось всего три участника: Руди, Келли и Рик. Самый старший, Руди, был честным, прямолинейным человеком, который пользовался большим авторитетом среди ранее выбывших участников шоу. По всеобщему мнению, если бы Руди был одним из двух последних игроков, то именно он стал бы победителем в реалити-шоу. Следовательно, и Келли, и Рик были заинтересованы в том, чтобы на последнем голосовании противостоять друг другу, а не Руди. Однако ни один из них не хотел играть решающую роль в голосовании против Руди, потому что, когда в игре остается три участника, голос обладателя иммунитета фактически становится решающим, поскольку два других игрока голосуют друг против друга. Таким образом, члены жюри точно бы знали, кто ответственен за изгнание Руди, и, учитывая его популярность, неодобрительно отнеслись бы к голосованию против него. Человек, сделавший это, снизил бы свои шансы на последнем голосовании. Это было особенно актуально для Рика, так как всем было известно, что он заключил с Руди союз.

Испытание на получение иммунитета было проверкой на выносливость: каждый участник игры должен был стоять на неудобной опоре, наклонившись так, чтобы прикасаться одной рукой к установленному на центральном столбе тотему под названием «идол иммунитета». Игрок, который отрывал от него руку хотя бы на мгновение, проигрывал испытание; победителем становился тот, кто смог продержаться дольше всех.

Через полтора часа после начала испытания Рик понял, что его лучшая стратегия – намеренно его проиграть. Тогда, если Руди получит иммунитет, он сохранит союз и поддержит Рика – Руди был известен как хозяин своего слова. В таком случае Рик проиграл бы в итоге Руди, но для него это было бы ничуть не хуже, чем если бы он выиграл состязание и поддержал Руди. Если иммунитет получит Келли (а это куда более вероятно), то она будет заинтересована голосовать против Руди: у нее есть хотя бы какие-то шансы в борьбе против Рика, но никаких – в противостоянии с Руди. При таком сценарии шансы Рика на победу становились весьма неплохими. С другой стороны, если бы сам Рик получил иммунитет, а затем проголосовал против Руди, его шансы в борьбе против Келли снизились бы в связи с голосованием за изгнание Руди.

В итоге Рик умышленно сошел с опоры и впоследствии совершенно четко объяснил причины своего решения перед камерой. Его расчет оказался верным. Келли выиграла испытание и проголосовала против Руди. А в решающем голосовании жюри с перевесом в один голос отдало звание победителя Рику.

Фактически размышления Рика представляли собой анализ дерева игры методом обратных рассуждений. Он выполнил его интуитивно, без построения дерева, стоя в неудобной позе, ухватившись за идола иммунитета. Но ему понадобилось полтора часа, чтобы прийти к такому выводу.

Это дерево игры изображено на рис. 3.11. Очевидно, что оно гораздо более сложное по сравнению с деревьями, представленными в предыдущих разделах. В нем больше ветвей и ходов, кроме того, есть неопределенные исходы, а вероятность победы или поражения в различных альтернативных ситуациях необходимо оценивать, поскольку точное значение неизвестно. Однако вы увидите, как в процессе анализа дерева игры мы будем делать обоснованные предположения относительно шансов на победу или поражение.

.

Рис. 3.11. Дерево игры в иммунитет в реалити-шоу Survivor


В начальном узле Рик решает, стоит ли продолжать участвовать в испытании на получение иммунитета. В любом случае возможного победителя с уверенностью предсказать нельзя, что отображено на дереве игры и позволяет сделать выбор «природе», как в ситуации с подбрасыванием монеты на рис. 3.1. Если Рик продолжит игру, «природа» выберет победителя из трех участников состязания. Поскольку фактические значения вероятности нам неизвестны, мы возьмем конкретные значения для наглядности и укажем важные исходные предположения. Первое состоит в том, что Келли обладает высокой выносливостью, а Руди, будучи самым старшим, вряд ли победит. Поэтому мы присваиваем следующие значения вероятности победы в случае, если Рик решит продолжить игру: Келли – 0,5 (50 %), Рик – 0,45 и Руди – всего 0,05. Если Рик сойдет с дистанции, «природа» случайным образом выберет победителя из двух оставшихся игроков. Здесь мы основываемся на предположении, что Келли выиграет с вероятностью 0,9, а Руди – 0,1.

Остальные ветви дерева исходят из узлов, соответствующих трем возможным победителям испытания. Если выиграет Руди, он, как и обещал, поддержит Рика, и жюри проголосует за Рика[38]38
  Формально Руди сталкивается с необходимостью сделать выбор между поддержкой Рика или Келли в узле действия, после того как он победит в испытании на получение иммунитета. Поскольку все присвоили значение 0 вероятности того, что он выберет Келли (вследствие союза Рика и Руди), мы отображаем на дереве только ситуацию, в которой Руди выбирает Рика. Точно так же жюри предстоит сделать выбор между Риком и Руди в последнем узле действия, лежащем на этой ветви игры. В этом случае предрешенный исход также состоит в победе Руди.


[Закрыть]
. Если иммунитет получит Рик, ему придется решать, кого поддержать – Келли или Руди. Если Руди, то жюри за него и проголосует. Если Келли, то неизвестно, кого предпочтет жюри. Мы предполагаем, что Рик, выступив против Руди, утратит расположение некоторых членов жюри и, несмотря на большую благосклонность со стороны жюри по сравнению с Келли, получит голоса его членов с вероятностью всего 0,4. Точно так же, если иммунитет достанется Келли, она может поддержать либо Руди и потерять голоса членов жюри, либо Рика. Если Келли выберет Рика, его вероятность получить голоса членов жюри повысится – 0,6, поскольку в этом случае жюри ему больше симпатизирует и он не голосовал против Руди.

Как насчет фактических выигрышей игроков? Мы можем с уверенностью предположить, что и Рик, и Келли стремятся максимизировать вероятность того, что в конечном счете кто-то из них выиграет 1 миллион долларов. Руди тоже хочет получить этот приз, но для него крайне важно сдержать данное Рику слово. С учетом этих предпочтений игроков Рик может выполнить анализ дерева игры методом обратных рассуждений, чтобы определить свой первоначальный выбор.

Рик знает, что, выиграв испытание на получение иммунитета (самый верхний путь после его первого хода и хода «природы»), он должен поддержать Келли, чтобы обеспечить себе победу с вероятностью 40 процентов; поддержка Руди на данном этапе означала бы для него нулевую вероятность победы. Рик может также вычислить, что, если Келли получит иммунитет (что происходит по одному разу в верхней и нижней половине дерева), она решит его поддержать по тем же причинам, и тогда вероятность его победы составит 0,6.

Каковы шансы Рика, рассчитанные в начальном узле? Если Рик выбирает в нем вариант «прекратить», у него остается только один путь к победе: Келли получает иммунитет (вероятность 0,9), после этого поддерживает Рика (вероятность 1), и жюри голосует за него (вероятность 0,6). Поскольку победа Рика зависит от совокупности этих трех событий, общая вероятность его победы представляет собой произведение трех вероятностей: 0,9 × 1 × 0,6 = 0,54[39]39
  Читатели, которым необходимо изучить или освежить в памяти правила сложения и умножения вероятностей, найдут краткие инструкции в приложении к главе 7.


[Закрыть]
. Если Рик в начальном узле выбирает вариант «продолжить», это открывает ему два пути к победе. Во-первых, он победит, если выиграет испытание на получение иммунитета (вероятность 0,45), после чего устранит Руди (вероятность 1) и все же получит голоса жюри в противостоянии с Келли (вероятность 0,4); общая вероятность победы при таком развитии событий составляет 0,45 × 0,4 = 0,18. Во-вторых, он станет победителем, если Келли выиграет испытание на получение иммунитета (вероятность 0,5), затем избавится от Руди (вероятность 1), а Рику достанутся голоса жюри (вероятность 0,6); в этом случае общая вероятность составляет 0,5 × 0,6 = 0,3. Общая вероятность победы Рика при выборе варианта «продолжить» представляет собой сумму вероятностей двух путей к победе, а именно 0,18 + 0,3 = 0,48.

Теперь Рик может сравнить вероятность выигрыша миллиона долларов при выборе варианта «прекратить» (0,54) с вероятностью победы в случае выбора варианта «продолжить» (0,48). С учетом предполагаемых значений различных вероятностей на дереве игры у Рика больше шансов на победу, если он откажется от участия в испытании на получение иммунитета. Следовательно, «прекратить» – его оптимальная стратегия. Хотя этот результат основан на присвоении определенных предполагаемых значений вероятностям тех или иных событий, он остается для Рика лучшим при выполнении следующих условий: 1) Келли с большой вероятностью выиграет испытание на получение иммунитета, если Рик откажется от дальнейшего участия в нем; 2) победа Рика в последнем голосовании жюри более вероятна в случае, если Келли, а не Рик, проголосует против Руди[40]40
  Читатели, которые знакомы с алгеброй вероятностей, могут решить эту игру, воспользовавшись более общими символами вместо конкретных значений вероятностей, как в упражнении U10 к этой главе.


[Закрыть]
.

Этот пример служит нескольким целям. Главное – он показывает, как использование анализа методом обратных рассуждений позволяет решить даже сложное дерево игры со значительной внешней неопределенностью и отсутствием информации о точных значениях вероятностей. Мы надеемся, что это придаст вам уверенности касательно применения данного метода, а также научит превращать несколько расплывчатое вербальное описание в более точную логическую аргументацию. Вы можете возразить, что Рик выполнил такой анализ без построения дерева игры. Но знание системы или общей модели существенно упрощает эту задачу даже в новых незнакомых обстоятельствах. Следовательно, приобретение системных навыков, несомненно, заслуживает потраченных усилий.

Вторая цель данного примера – проиллюстрировать на первый взгляд парадоксальную стратегию «проиграть, чтобы выиграть», еще одно применение которой можно найти в спортивных соревнованиях, проходящих в два этапа, таких как чемпионат мира по футболу. Первый этап проводится в рамках лиги в нескольких группах по четыре команды в каждой. Две лучшие команды в каждой группе участвуют во втором туре чемпионата, где каждая команда встречается с другими командами согласно заранее оговоренной схеме. Скажем, команда, занявшая первое место в группе А, играет с командой, занявшей второе место в группе B, и т. д. В такой ситуации выигрышной стратегией для команды может стать поражение в одном из матчей первого этапа, если оно позволит ей занять второе место в группе, что обеспечит возможность сыграть следующий матч против команды, вероятность победить которую гораздо выше, чем в случае, если бы команда заняла первое место на первом этапе.


Страницы книги >> Предыдущая | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 | Следующая
  • 0 Оценок: 0

Правообладателям!

Данное произведение размещено по согласованию с ООО "ЛитРес" (20% исходного текста). Если размещение книги нарушает чьи-либо права, то сообщите об этом.

Читателям!

Оплатили, но не знаете что делать дальше?


Популярные книги за неделю


Рекомендации