Текст книги "Человек и компьютер: Взгляд в будущее"

Более подробно о том, как компьютеры справляются с дебютами, я расскажу в главе о Deep Blue. Здесь же замечу только, что они используют так называемую дебютную книгу – базу данных, которая включает миллионы дебютных позиций, отобранных из реальных партий гроссмейстеров. Эти книги создавались годами и постоянно дополняются и улучшаются, чтобы дать машинам возможность играть более гибко, но основной принцип их применения остается неизменным: машины более-менее слепо следуют книге, пока она не «закончится», после чего начинают думать сами. Я фактически делаю то же самое: вспоминаю проторенные дебютные линии, пока те не иссякнут в памяти, а затем отправляюсь в свободное плавание.

Без ложной скромности могу сказать, что я был самым подготовленным игроком в истории шахмат. Еще с юности мне нравилось изучать дебюты и выискивать возможные усиления, добавляя их в свой арсенал. Захватывающая тактическая борьба в стадии миттельшпиля требует наивысшего напряжения, но и, чтобы найти новую идею в хорошо известной системе (что всегда меня увлекало), необходимы огромное упорство и изобретательность. В поисках слабого места у своих соперников я тщательно изучал применяемые ими дебюты и сохранил множество файлов с анализами и новинками. Даже сильные противники подчас не решались применять против меня свои любимые дебюты, опасаясь мощной новинки. Когда в 2005 году я ушел из профессиональных шахмат, некоторые шутили, что я должен выставить на аукцион свой ноутбук, полный важных шахматных знаний.

Мне было смешно слушать легенды о том, что якобы на меня работала целая команда гроссмейстеров и они, закованные в кандалы в подвале, круглыми сутками придумывали для меня новинки. На самом деле всю огромную базу данных собрали я и мои тренеры Юрий Дохоян и Александр Шакаров, который работал со мной с 1976 года и сохранил эту создававшуюся десятилетиями бесценную интеллектуальную собственность. Мне не нравилось, когда критики неодобрительно говорили, что я «выиграл партию дома» – то есть получил преимущество благодаря хорошей дебютной подготовке. Наивысшей похвалой для меня было признание моей блистательной игры непосредственно за доской, но я не вижу ничего постыдного в том, чтобы подготовиться к партии лучше соперника. Возможно, такой скептицизм чуть более оправдан сегодня, когда все профессиональные игроки используют для подготовки суперсильные шахматные машины. Конечно, даже при использовании машины подготовка требует от шахматиста немалого труда, но, когда потрясающая новая идея исходит от кремниевого, а не от человеческого мозга, суть шахмат немного выхолащивается.

Игра с шахматной машиной во многом обессмысливает дебютную подготовку. Даже если вы изучите все партии, сыгранные этой машиной по сей день, программисты могут загрузить новую дебютную книгу или изменить несколько настроек – и компьютер начнет применять дебюты, которых никогда не играл раньше. И справится превосходно, ведь, в отличие от нас, у него нет проблем с памятью! В то же время компьютер уязвим для новинок ничуть не меньше, чем люди, поскольку умеет делать только те ходы, которые есть в его базе данных. Не исключены забавные ляпы. На одном чемпионате среди шахматных программ компьютер зевнул фигуру, но соперник ее не взял, поскольку у обоих в дебютных книгах был один и тот же изъян. В наши дни все дебютные книги тщательно проверены и доработаны, дабы гарантировать, что машина не окажется в проигрышной позиции прежде, чем начнет думать самостоятельно.

Если вы полагаете, что книга с гигабайтами дебютных ходов дает машине несправедливое преимущество перед человеком, я с вами полностью согласен. Мне всегда казалось странным, что компьютер по сути пропускает целый этап партии, не пытаясь самостоятельно развить фигуры или создать пешечную структуру. Дебютная стадия предполагает сочетание мастерства, креативности и долгосрочного стратегического планирования, в чем машины традиционно слабы. Но благодаря дебютной книге компьютер просто пропускает этот сложный этап и переходит к миттельшпилю, где в полную силу проявляет свое тактическое мастерство.

К сожалению, хорошей альтернативы дебютной книге не существует, по крайней мере без внесения каких-либо изменений в правила. Шахматные дебюты разрабатывались эмпирическим путем на протяжении десятилетий, и игроки их изучают и запоминают. Даже слабый игрок способен запомнить достаточно много дебютов, чтобы выйти на игровую позицию, фактически не задумываясь (это плохая привычка, которую я критикую как тренер: она чревата тем, что по окончании дебютной стадии игрок может не понять возникшую на доске ситуацию). Дебюты являются важной частью шахмат, и их простое удаление из шахматной программы дало бы людям несправедливое преимущество. Это тоже привело бы к очень странной игре, когда машины, всецело полагаясь на свои алгоритмы, каждый раз стремились бы делать одинаково прямолинейные, развивающие ходы. В этом легко убедиться, если отключить дебютную книгу в своей любимой шахматной программе. Такой шаг дает сильному игроку неплохой шанс контролировать течение партии с самого начала, хотя, конечно, одолеть сегодняшнюю программу почти невозможно.

Дебюты не единственное, что может меняться у вашего компьютерного соперника от партии к партии. Например, программисты могут легко изменить несколько параметров, чтобы сделать игру машины более агрессивной. В одной шахматной программе может скрываться шесть различных «личностей», поэтому на протяжении матча из шести партий вы можете каждый раз сталкиваться с совершенно новым соперником. В партиях между двумя компьютерами это не имеет значения, но опытные шахматисты, как правило, изучают игровую манеру своих противников, что для меня всегда было важнейшим компонентом игры.

Наконец, компьютеры постоянно усиливаются. Версия Deep Thought, с которой я играл в 1989 году, уже была значительно усовершенствована по сравнению с той, что годом раньше победила Ларсена в Лонг-Бич. Параллельное аппаратное обеспечение компьютера позволяло добавлять шахматные микропроцессоры и вычислительную мощность. У него было шесть процессоров, а скорость перебора превышала 2 млн позиций в секунду, что намного превосходило данный показатель у всех предыдущих машин. Вот что команда Deep Thought написала в 1989 году о взаимосвязи глубины поиска и шахматной силы:

«Прогресс шахматных машин, основанных на грубой силе, еще в конце 1970-х годов предельно четко показал: скорость поиска и шахматная сила машины тесно взаимосвязаны. Партии между самотестирующимися компьютерами показали, что каждый раз, когда глубина поиска увеличивается на один дополнительный полуход, рейтинг машины повышается примерно на 200–250 пунктов. Поскольку каждый дополнительный полуход увеличивает дерево поиска в пять-шесть раз, даже двукратное повышение скорости позволяет повысить рейтинг примерно на 80–100 пунктов. Рейтинги, полученные машинами в партиях с людьми, указывают на то, что взаимосвязь сохраняется, возможно, вплоть до гроссмейстерского уровня, на котором в настоящее время играет Deep Thought. Именно из-за этой связи мы начали наш проект».

Другими словами, быстрее значит глубже, а глубже значит сильнее, и это было все, что имело значение. Если обозначить рейтинг шахматных машин по оси y, а количество просмотренных позиций в расчете на ход – по оси x, вы получите идеальную диагональ, отражающую восходящее направление развития шахматных машин. В 1970 году программа Chess 3.0 имела рейтинг 1400 пунктов; в 1978-м версия Chess 4.9 достигла рейтинга 2000; в 1983-м машина Belle преодолела отметку 2200; в 1987 году HiTech набрала 2400; а в 1989-м Deep Thought вышла на гроссмейстерский уровень 2500. Микропроцессоры становились все меньше и быстрее, поиск углублялся, а рейтинг повышался.

Эта удручающая тенденция, существовавшая на фоне проблем в инженерно-технической области, в очередной раз объясняет, почему многие были разочарованы тем фактом, что компьютерные шахматы оторвались от своих корней – искусственного интеллекта. Несмотря на впечатляющий рост рейтинга, в 1990 году специалист по машинному интеллекту и международный мастер по шахматам Дэнни Копек посетовал: «Из-за приоритетности соревновательного аспекта мы мало знаем о том, как программа в конечном итоге выбирает тот или иной ход. Это во многом раскрывает причину того, что компьютерные шахматы развиваются прежде всего как вид спорта (ориентированный на результат), а не как область науки (ориентированная на решение проблемы)».

Однако 22 октября 1989 года меня заботила не столько мощь искусственного интеллекта Deep Thought, сколько его шахматная сила. Я пытался догадаться, какие улучшения могли быть внесены в программу по сравнению с предыдущей версией, победившей в показательной партии сильного английского гроссмейстера Тони Майлса. Незадолго до этого я побил многолетний рейтинговый рекорд Бобби Фишера в 2785 пунктов и был уверен в своих силах. За день до матча я смог просмотреть несколько предыдущих партий Deep Thought, хотя, как я уже говорил, стиль игры машины мог существенно измениться за пару последних месяцев и даже суток. Тексты этих партий мне предоставил Мюррей Кэмпбелл из команды Deep Thought, что было с его стороны благородным жестом, свидетельствовавшим о дружественном и исследовательском духе матча. И, надо отметить, жестом справедливости. В конце концов, машина имела возможность проанализировать все мои партии, а я не мог обновить свой процессор накануне матча.

Проанализировав партии Deep Thought, я нашел, что машина сильна и полностью оправдывает свой рейтинг 2500, соответствующий минимальному гроссмейстерскому уровню. Я был, бесспорно, сильнее, но, по моим оценкам, в матче из десяти партий машина вполне могла бы добиться одной-двух ничьих и даже одержать одну-две победы. Перед началом игры в Нью-Йоркской академии искусств, где проходил матч, собралась оживленная толпа, и я был счастлив от сознания того, что мне выпало стать представителем человечества в этом противостоянии человека и машины. «Не представляю, как мы сможем жить дальше, зная, что существует нечто умнее нас», – заявил я на церемонии открытия. Сейчас можно сказать, что я сделал это заявление под воздействием скорее эмоций, нежели мыслей.

Это было не единственное мое необдуманное высказывание о компьютерных шахматах. В одном из интервью той поры я сказал, что шахматная корона достанется компьютеру раньше, чем женщине, – прогноз, который сбылся. Эти слова были восприняты как проявление сексизма, чем в действительности они не являлись. Дело в том, что тогда на горизонте еще не было ни одной шахматистки с «мужским» чемпионским потенциалом. Только несколько лет спустя младшая из трех замечательных сестер Полгар из Венгрии, Юдит, ворвалась в шахматную элиту и обосновалась в десятке сильнейших шахматистов мира.

В тот воскресный день в Нью-Йорке мне удалось доказать, что я не зря верил в свои силы. В 1-й партии, играя черными, я постепенно выстроил доминирующую позицию. К 20-му ходу я уже чувствовал, что стратегически победил; мне нужно было только сохранить контроль над позицией, пока я не смогу нанести решающий удар. Игра шла в сравнительно быстром темпе: соперники имели по 90 минут вместо двух с половиной часов, положенных по стандартам классических шахмат. Это давало преимущество компьютеру, поскольку у меня оставалось меньше времени на проверку расчетов, но мне его хватило.

Сосредоточив свои силы в центре, я начал продвигать пешки к неприятельскому королю, и Deep Thought не оставалось ничего иного, как ждать, когда на него обрушится топор. Я знал, что, если будет хотя бы одна возможность выскользнуть из капкана, компьютер обязательно ее найдет, поэтому не торопил события. Гроссмейстер, оказавшись в такой пассивной и беспомощной позиции, сделал бы все для того, чтобы вырваться на свободу, ибо в этом случае у него появился бы шанс переломить игру. Люди понимают, что лучше рискнуть быстрым проигрышем, но зато получить хотя бы крошечный шанс на спасение, чем не предпринимать никаких действий и обречь себя на неминуемое медленное удушение.

Однако компьютеры не понимают таких абстрактных концепций, как шансы и компромиссы. Они всегда ищут лучший ход в данной конкретной позиции, поскольку попросту не способны на иное. Возможно, покерные машины запрограммированы иначе, но шахматные не умеют блефовать. Они не будут делать намеренно слабый ход в надежде, что противник не увидит подвоха. Некоторые исключения могут возникнуть в том случае, если программисты заранее изменят настройки машины так, чтобы она добилась победы любой ценой и избежала ничейного исхода. В настройках шахматных программ эта функция называется фактором пренебрежения (contempt factor); она может заставить машину продолжить борьбу и делать более рискованные ходы, вместо того чтобы довольствоваться ничьей. По сути, компьютер будет сверхоптимистично оценивать свою позицию или, как подразумевает название, пренебрежительно оценивать шансы противника.

В 1-й партии нашего матча у Deep Thought не было возможности проявить подобный оптимизм или пренебрежительность: несмотря на свойственную компьютеру упорную защиту, я в конце концов совершил прорыв и выиграл на 52-м ходу. Сегодня я с огорчением вижу, что не всегда делал лучшие ходы и в один из моментов Deep Thought мог существенно укрепить свою оборону. По окончании партии я хвастливо заявил, что «после такого поражения человек был бы морально убит». Но машина не человек; ее нельзя запугать, поэтому 2-ю партию, белым цветом, мне пришлось начинать с чистого листа.

Белые ходят первыми, что по крайней мере на мастерском уровне дает такое же преимущество, какое можно получить благодаря подаче в теннисе. В состязаниях профессионалов белые побеждают вдвое чаще, чем черные, хотя половина всех партий заканчивается вничью. Белые, как правило, определяют характер боя, и я воспользовался этим, разыграв ферзевый гамбит – предложив Deep Thought жертву пешки, ведь компьютеры были по-прежнему довольно жадны до материала. Как и следовало ожидать, машина клюнула на наживку и вскоре оказалась в трудной позиции: мои фигуры взяли под контроль всю доску. Моя атака на короля вынудила Deep Thought на 17-м ходу отдать ферзя, после чего наступила «техническая стадия реализации преимущества». Любой человек в этой ситуации сдался бы с чистой совестью, но программисты полагают, что машине терять нечего, и программируют ее на продолжение игры, даже если ее оценочная функция показывает неизбежный проигрыш. Учитывая, насколько хорошо компьютеры могут пользоваться человеческими промашками, такой подход нельзя назвать неразумным, хотя порой он раздражает.

На 37-м ходу оператор все же был вынужден признать поражение, и аудитория, явно болевшая за человека, наградила меня громом оваций. Мое первое серьезное сражение с шахматной машиной оказалось легким и приятным, и даже местные таблоиды уделили внимание этому матчу. «Красный шахматный король быстро сжег чипы Deep Thought», – написала New York Post, использовав анахронизм времен холодной войны. Команда Deep Thought была явно недовольна игрой своей машины, даже если и не ожидала другого результата.

Перечитывая впоследствии комментарии программистов о матче, я понял, что старая шутка о том, что все побежденные соперники оказываются не совсем здоровы[5]5
  Фраза отсылает к ситуациям, когда проигравший шахматист объясняет свое поражение плохим самочувствием.


[Закрыть], точно так же применима и к компьютерным шахматам: мне никогда не удавалось победить шахматную программу, в которой не было бы багов! Оказывается, в программе Deep Thought имелся дефект – «ошибка рокировки», ослаблявшая игру машины. Программисты обнаружили неполадку только через несколько недель. Как я расскажу чуть позже, это стало темой для обсуждения. Я также узнал, что между партиями Сюй Фэнсюн перенастроил машину на более медленную игру, что в очередной раз показывает, как глупо надеяться на то, что вы узнали о своем компьютерном противнике в ходе предыдущей партии: спустя час он может играть уже совсем по-другому.

Честно говоря, я не помню, чтобы первое официальное сражение с компьютером произвело на меня какой-то особый психологический эффект. Да, это отличалось от того, к чему я привык, но я не чувствовал никакой зловещей угрозы. Я был настолько уверен в своих силах, что не испытывал даже привычного напряжения, которое обычно чувствовал во время партий с гроссмейстерами. Наш поединок больше походил на дружеский товарищеский матч или научный эксперимент. Но в последующие годы все изменилось: машины превратились в опасных соперников и начали появляться на серьезных турнирах, где на кону стояли престиж и деньги, а не только будущее человечества.

7. Первый матч с Deep Blue

Я не умею проигрывать. Хочу прояснить это с самого начала: я ненавижу проигрывать. Ненавижу проигрывать плохие партии и ненавижу проигрывать хорошие. Я ненавижу проигрывать слабым игрокам и ненавижу проигрывать чемпионам мира.

После каждого проигрыша я провожу бессонные ночи. Бывало, что на церемониях награждения после тяжелого поражения у меня случались вспышки гнева. Я с раздражением обнаружил, что упустил хороший ход в проигранной 20 лет назад партии, которую анализировал для этой книги.

Я ненавижу проигрывать, и не только в шахматах. Терпеть не могу проигрывать в карточные и любые другие игры (именно поэтому я так редко играю в покер).

Неумение проигрывать – черта моего характера, которой я не особенно горжусь, но которой и не стыжусь. Чтобы быть лучшим в любой состязательной сфере деятельности, нужно не столько бояться поражений, сколько ненавидеть их. Радостное возбуждение – замечательное ощущение, и я думаю, что любой успешный спортсмен привыкает к нему в очень юном возрасте. Каждый спортсмен с течением времени находит для себя собственные стимулы. Но, как бы вы ни любили свой спорт, вы должны ненавидеть проигрывать, если хотите оставаться на вершине. Вас это должно задевать, и задевать очень глубоко.

В базе данных можно найти список практически всех серьезных партий, которые я сыграл с 12-летнего возраста, – всего более 2400. Из них я проиграл примерно 170. Если взять только турнирные и матчевые партии за 25 лет моей профессиональной карьеры, начавшейся, когда мне было 17, количество проигрышей уменьшается почти в два раза. Возможно, я не научился проигрывать просто потому, что у меня не было такой возможности. В 1990 году английский гроссмейстер Реймонд Кин написал книгу «Как обыграть Гарри Каспарова», в которой собрал все мои поражения за десять лет. Книга начинается словами: «Обыграть Гарри Каспарова в шахматы значительно сложнее, чем взойти на Эверест или стать миллиардером… Я узнал, что покорить Эверест легче в шесть раз… заработать миллион долларов проще в пять раз…» Возможно, те немногие шахматисты, которым удалось меня победить, задавались вопросом, не следует ли им теперь заняться каким-нибудь другим делом.

Но шутки в сторону. То, как я отношусь к проигрышам, понятно из любого рассказа о моем матче с суперкомпьютером Deep Blue компании IBM в 1997 году. Или, если точнее, о матче-реванше.

Я смирился с тем, что почти никто не помнит о моем первом матче с Deep Blue в 1996-м, в котором я одержал победу. Люди забыли, что историческому перелету Чарльза Линдберга через Атлантический океан в 1927 году предшествовала масса неудачных попыток. Если матч 1996 года и вспоминают, то лишь потому, что мой проигрыш одной партии стал первой в истории победой машины над чемпионом мира в игре с классическим контролем времени. До этого я сыграл против машин несколько партий с укороченным контролем времени, и в некоторых из них потерпел поражение. Помимо классических шахмат существуют и «быстрые шахматы», или рапид (где у каждого игрока меньше 60, но больше 10 минут на всю партию), и молниеносная игра, или блиц (где у игрока не более 10 минут – обычно пять, а то и меньше). Есть даже «буллит», когда на всю партию дается лишь одна минута и шахматы фактически превращаются в эквилибристику.

Начиная с 1970-х стало очевидно: чем быстрее игра, тем больше преимущество компьютера перед человеком. Гроссмейстеры могут играть на основе интуиции, но шахматы прежде всего игра, требующая точности. Если у человека нет времени, чтобы провести надлежащие расчеты, тогда как машина способна проанализировать миллионы позиций в секунду, молниеносная игра может быстро превратиться в бойню. Малейшие оплошности и тактические промахи, обычно допускаемые людьми в игре друг с другом при укороченном контроле времени, мгновенно наказываются машинами, никогда не делающими подобных ошибок в ответ.

После победы над Deep Thought (1989) мой следующий публичный матч с машиной состоялся только через несколько лет. Отчасти это объяснялось тем очевидным фактом, что я не мог позволить себе тратить время впустую: шахматные машины должны были значительно усилиться, чтобы бросить мне настоящий вызов. В 1990-м я выиграл у Анатолия Карпова свой пятый матч за мировую корону, хотя в начале того года пережил трагедию на моей малой родине: мы с семьей и тысячами земляков были вынуждены бежать из Баку, где в преддверии будущего распада СССР начались армянские погромы.

Но я следил за прогрессом машин. На моем персональном компьютере всегда были установлены новейшие программы – я использовал их для анализа, а иногда и играл с ними ради развлечения. Хотя они не показывали сильной игры, такие программы, как Genius и Fritz, уже стали довольно опасными в тактическом плане даже на обычном домашнем компьютере или ноутбуке. В быстрой игре человеку стоило лишь один раз зевнуть – и все было кончено.

Мои пути с Deep Thought пересеклись еще раз весной 1991 года на компьютерной выставке в Ганновере. Состав команды Deep Thought частично сменился в процессе преобразования их детища в крупнейший проект IBM. Но Сюй Фэнсюн и Мюррей Кэмпбелл оставались лидерами команды, и оба приехали в Ганновер. Deep Thought пригласили выступить в самом сильном соревновании из всех, где доводилось играть машинам до того момента. Это был круговой турнир с участием семи немецких игроков – шести гроссмейстеров и одного крепкого международного мастера; их средний рейтинг составлял 2514 пунктов.

Получив доступ к колоссальным ресурсам IBM, Сюй Фэнсюн продолжал совершенствовать машину своей мечты, пытаясь внедрить в нее сверхбольшую интегральную микросхему (СБИС) с тысячами элементов на одном кристалле, но он еще не достиг цели. Тем не менее Deep Thought была сильнейшей машиной в мире, и, судя по ее предыдущим успехам, можно было ожидать, что в Ганновере она будет претендовать на высокое место. Но, как ни странно, она финишировала на 7-м, предпоследнем месте, одержав две победы при одной ничьей и четырех поражениях. Вину за два проигрыша команда возложила на ошибки в дебютной книге (регулярно всплывающая тема), однако в целом игру Deep Thought в Ганновере нельзя было назвать сильной.

Мой друг Фредерик Фридель, который был одним из организаторов этого турнира, предложил мне более интересное испытание. Он показал тексты партий первых пяти туров и предложил угадать, какие из этих партий были сыграны Deep Thought. Это был своеобразный вариант теста Тьюринга – посмотреть, сможет ли компьютер выдать себя за гроссмейстера. Мне удалось правильно указать две партии и еще в одном туре сузить выбор до двух партий, но один раз я ошибся – так что три из пяти компьютерных партий прошли тест Тьюринга. Для меня это было более убедительным показателем прогресса шахматного компьютера, чем результаты турнира. В некоторых партиях Deep Thought следовал привычной модели: ужасная стратегическая игра и неподобающая жадность к материалу, компенсируемые поразительным тактическим мастерством. Но другие партии были похожи на настоящие шахматы, даже если и не дотягивали до уровня чемпиона мира.

Я был заинтересован еще и потому, что не сомневался: вскоре баланс сил изменится и примерно через десять лет компьютеры станут достаточно сильными для того, чтобы победить меня. Но смогут ли они проницательно анализировать человеческую игру? Я потратил много времени на изучение сильных и уязвимых сторон моих соперников, хотя отдавал себе отчет в том, что вижу их сквозь призму собственных предпочтений и слабостей. Машины же предельно объективны. Шахматные программы уже показали свою полезность как вспомогательные инструменты для анализа партий, пусть даже они могли находить только грубые тактические ошибки. Но когда они станут достаточно сильными, думал я, возможно, они будут способны выявлять даже самые незначительные изъяны в моей игре и в игре моих соперников.

Эта идея так и не получила развития, отчасти из-за ограниченного потенциального рынка для таких программ. Всего несколько сотен шахматистов в мире достаточно регулярно играют с одними и теми же соперниками, чтобы им требовалась специальная подготовка. В конечном итоге в программу ChessBase были добавлены некоторые полезные функции, такие как автоматическое формирование профилей игроков, включая их любимые дебюты и избранные партии. Но эти функции скорее позволяли сэкономить время, чем были настоящими аналитическими инструментами. Они не были достаточно продвинутыми для того, чтобы указать на особенности, присущие данному шахматисту: например, «часто делает ошибки, когда его король находится под шахом» или «любит разменивать ферзей, играя черными». Кроме того, мысль о возможности подвергнуться такому глубокому анализу вызывала дискомфорт у некоторых игроков, хотя все их партии находились в открытом доступе. Я же был не против узнать, что машина скажет обо мне и моих партиях.

Меня также интересовало, что нового может привнести основанный на базовых данных компьютерный анализ человеческого поведения в такой области, как психология, и в частности, процесс принятия решений. Понятно, что вряд ли кто-то захочет добровольно передавать третьей стороне все свои тексты, электронные письма, сообщения в социальных медиа, историю поисковых запросов, историю покупок и все остальные составляющие цифрового следа, который мы создаем почти ежечасно. Но различные приложения и сервисы, хорошо это или плохо, уже имеют доступ ко всей подобной информации, и я уверен, что достаточное количество данных и грамотные аналитические инструменты позволили бы выявлять множество интересных корреляций, возможно, даже диагностировать такие вещи, как депрессия или ранние признаки деменции.

У Facebook есть средство для предотвращения самоубийств: пользователи могут отметить публикации, в которых высказываются мысли о суициде, и автору поста может быть предложена помощь. Фитнес-трекеры отслеживают все показатели работы вашего организма – от режима сна и сердечного ритма до количества сожженных калорий. Компании Google, Facebook и Amazon, вероятно, знают о вас больше, чем вы сами, но люди зачастую начинают нервничать, когда результаты анализа этих данных оказываются обнародованы, особенно если в публикации раскрывается неприятная правда.

Естественно, каждый раз, когда появляется доступ к таким персональным данным, возникает бесчисленное множество вопросов, связанных с защитой конфиденциальности, и достижение компромиссов в этой области будет оставаться одним из главных полей сражений в ходе революции ИИ. Я хотел бы узнать, что скажет машина о моей игре в шахматы, моем психическом и физическом здоровье, но хотел бы я, чтобы об этом узнал кто-то еще? Возможно, вы не станете возражать, если о вашем психическом и физическом здоровье узнают члены вашей семьи и лечащий врач, но как насчет вашего работодателя или страховой компании? В некоторых компаниях обзор социальных медиа уже стал стандартной процедурой процесса найма. Антидискриминационные законы в США запрещают спрашивать у кандидатов на рабочее место об их возрасте, поле, расе и состоянии здоровья, но алгоритмы анализа соцсетей могут выяснить это за доли секунды и, кроме того, сделать очень точные предположения о сексуальных предпочтениях, политических взглядах и уровне дохода.

История показывает, что стремление к комфорту в конечном итоге побеждает абстрактное желание конфиденциальности. Нам нравится делиться личной информацией в социальных сетях. Мы любим, когда алгоритмы Netflix и Amazon рекомендуют нам книги и музыку. Мы не откажемся от GPS-навигаторов, даже если их использование означает, что десятки частных компаний знают о вашем местонахождении практически в любой момент времени – и к этой информации могут получить доступ государственные органы и суды. Когда Gmail запустила сервис рекламных объявлений, основанный на сканировании содержания электронных писем, это вызвало всплеск общественного негодования, но он продолжался недолго. Это всего лишь алгоритм, к тому же от рекламы все равно никуда не деться – так не лучше ли видеть рекламные объявления, которые могут вас заинтересовать?

Конечно, это не означает, что мы должны покорно сдаться Большому Брату. Будучи уроженцем страны, послужившей прообразом антиутопического мира в романе Джорджа Оруэлла «1984», я особенно чувствителен к любым посягательствам на свободу личности. Слежение может быть инструментом как обеспечения безопасности, так и репрессий, особенно при современном уровне технологий. Все замечательные коммуникационные технологии, от которых мы зависим сегодня, сами по себе не являются ни добром, ни злом. Но глупо надеяться на то, что интернет, как утверждают некоторые, принесет свободу всем и каждому. Современные диктатуры и другие подобные режимы прекрасно знают, как ограничить эту свободу и использовать эти новые мощные инструменты в своих целях. Я рад, что защитники свободы личности и конфиденциальности не дремлют, особенно в связи с усилением полномочий государства. Я просто думаю, что они ведут заведомо проигрышную борьбу, поскольку технологии будут продолжать развиваться, а подавляющее большинство людей, интересы которых они пытаются отстаивать, не станут защищать себя сами. Мало кто читает заявления о конфиденциальности, игнорируя их так же, как предостережения об опасности трансжиров и кукурузного сиропа. Мы хотим быть здоровыми, но не можем отказаться от жаренных в масле пончиков. Самым большим препятствием в деле защиты конфиденциальности всегда будет человеческая природа.

Технологии, основанные на доступе к нашим персональным данным, будут предлагать все больше преимуществ, перед которыми мы едва ли сможем устоять. Цифровые помощники, Echo от Amazon и Home от Google, улавливают каждое слово и звук в доме и передают их для анализа в облако – и однако люди покупают эти устройства миллионами. Полезность всегда берет верх над иными соображениями. Еще более инвазивные технологии, такие как микросенсоры в сантехнических системах, в продуктах питания и даже внутри наших тел, поначалу будут внедряться в странах с нестрогим законодательством в области защиты конфиденциальности, особенно в развивающемся мире. Но когда будут получены первые результаты, показывающие экономическую выгоду и пользу для здоровья, шлюзы откроются и такие технологии заполонят весь мир.