ИИ как спарринг-партнер для “белковых шахматистов” будущего

Интервью с Дмитрием Джангировым

Дмитрий Джангиров – кандидат в мастера спорта по шахматам СССР и Украины, национальный мастер США. Много лет был первым вице-президентом Федерации шахмат Киева, выступил организатором 13 ежегодных международных турниров памяти Владимира Набокова в Киеве с нормами международного мастера и гроссмейстера. В рамках этих турниров проводил конкурсы решения шахматных задач, где выступал в роли члена жюри. Как кибернетик, он дает оценку перспективам развития ИИ относительно шахмат

АФ: Принято считать, что ИИ наиболее ярко продемонстрировал себя в шахматах, намного превзойдя сильнейших шахматистов. Так ли это?
ДД: Это, действительно, расхожее мнение, но давайте разберемся. И у человека, и у шахматной программы, и у ИИ при игре в шахматы основополагающий принцип – поиск сильнейшего хода в данной позиции. Однако за банальной постановкой задачи стоят сложнейшие алгоритмы ее решения.
Шахматные программы прошли долгий путь совершенствования, – от первой программы, игравшей на доске 6Х6 (без слонов) в 1952 году, первой полноценной шахматной программы 1957 года и первого чемпионата мира 1974 года среди компьютеров, где сильнейшие программы играли на уровне примерно III разряда, до первой победы в блиц над чемпионом мира в 1994 году, первой победы в партии с классическим контролем над чемпионом мира в 1996 году и первой победы в матче из 6 партий над чемпионом мира (во всех случаях проигравшим был Гарри Каспаров).
В XXI веке сила шахматных программ далеко опередила возможности человека, и соперничество сменилось сотрудничеством – игроки используют шахматные программы для анализа сыгранных партий и отдельных позиций, а также для дебютной подготовки и оттачивания искусства игры в эндшпиле, – малофигурной заключительной стадии шахматной партии (на данный момент компьютером проанализированы все эндшпиля с количеством фигур 7 и менее).
Для тренировки шахматисты выставляют шахматные программы на уровень, соответствующий их силе игры или немного более сильный.
Изначально считалось, что развитие компьютерных программ пойдет по пути копирования / моделирования мышления шахматиста, т.е., создания некого аналога ИИ (этот термин уже существовал, но в отношении шахматных программ практически не применялся). Дело в том, что при низкой скорости компьютеров 60-х – 80-х годов прошлого века метод полного перебора (“brute force”) не позволял глубоко просчитывать позиции. И ряд исследователей, в первую очередь, – советский экс-чемпион мира Михаил Ботвинник, сделали попытку смоделировать “человеческий” тип анализа вариантов, когда огромное количество возможных ходов изначально отсекается, и за счет резкого сокращения “ширины” дерева расчета вариантов появляется возможность существенно увеличить его “глубину”.
Ботвинник провозгласил амбициозную цель – создать программу, играющую в “гроссмейстерские” шахматы.
Продвинувшись также в точности функций, оценивающих позиции, возникающие в ходе расчета вариантов, группа под руководством Ботвинника сумела создать программу “Пионер”, которая демонстрировала решения сложнейших этюдов (искусственных позиций, содержащих задание – “белые выигрывают” или “белые делают ничью”), недоступных для других компьютерных программ.
Однако, непосредственно в шахматной игре “Пионер” был слабее существовавших на тот момент игровых программ.

АФ: Насколько мы знаем, проект “Пионер”, который стал прообразом ИИ, был закрыт в 1994 году после того, как Ботвинник в силу возраста отошел от дел.
ДД: Дело было не в Ботвиннике. К сожалению, выяснилось, что этот многообещающий изначально проект оказался тупиковой ветвью развития компьютерных шахмат. Просто экспоненциальный рост быстродействия процессоров положил конец дискуссии о возможности моделирования мышления человека шахматными программами, – brute force победил прообраз ИИ, глубина расчета превысила 20, затем 30, а ныне – 40 “полуходов” (“полуход” – один ход белых или черных; “ходом” в шахматах называется ход белых и ответный ход черных или наоборот).
Программистам в сотрудничестве с шахматистами оставалось только улучшать функции, позволяющие оценить возникающие в конце расчета позиции. Но здесь ни о каком ИИ речи не шло.

АФ: Давайте уточним – способен ли нынешний ИИ играть в шахматы?
ДД: Недавно, – 8-14 января 2025 года известный популяризатор “классических” и компьютерных шахмат Леви Ройзман провел кубок между 7-ю популярными чат-ботами и одним из сильнейших профессиональных шахматных движков Stockfish, где в финале Stockfish победил ChatGPT.
Однако, главной характерной чертой этого турнира стал не факт легкой победы “великого и ужасного” Stockfish, а то обстоятельство, что чат-боты после сравнительно грамотного розыгрыша дебюта не просто начинали делать малоосмысленные или вообще рандомные ходы, а нередко нарушали элементарные правила:
их фигуры делали невозможные ходы;
чат-боты пытались играть чужими фигурами или “съедать” собственные;
чат-боты выставляли на доску новые фигуры и т.д.
Здесь можно отметить, что дебютные базы и рекомендации по игре в начальной стадии партии легко доступны в Интернете, кроме того, несложно научить чат-боты обращаться к базам малофигурных эндшпилей (“таблицы Ломоносова”).
Последнее замечание сделано в связи с тем, что ряд исследователей просили ChatGPT, например, поставить элементарный мат в 2 хода в позиции король и ферзь против короля, но чат-бот не просто не справился с заданием, но и пытался использовать дополнительные фигуры или объявлять мат, которого не было.
Но главная часть шахматной партии протекает после выхода из дебюта и до перехода в 7-фигурный эндшпиль. И здесь никакой доступ к шахматной литературе и базам шахматных партий не дает возможности совершенствовать силу игры без большого количества сыгранных и проанализированных партий.
Если мы отказываемся от brute force, то необходимо разработать алгоритмы обучения чат-ботов игре в ранее не встречавшихся позициях. Возможно, если разработчики ИИ обратят внимание на такой вызов, то они сумеют найти на него достойный ответ. И если такой ответ будет найден, и чат-боты смогут обучаться игре в шахматы, это подтвердит тезис о том, что чат-боты действительно являются ИИ.

АФ: Какие возможности для применения технологии блокчейн в шахматах вы видите?
На данный момент я вижу два магистральных направления применения технологии блокчейн в шахматах. Прежде всего – это децентрализованная шахматная платформа, где игроки могут самостоятельно организовывать турниры и матчи и, что самое важное – проводить их на коммерческой основе, где призы формируются из турнирных взносов. Разумеется, речь идет об использовании криптокошельков, т.е., интеграции шахматной игры в криптоиндустрию.
Игроки могут играть в любые разновидности шахмат, придумывать новые, проводить занятия с тренерами, читать лекции и т.д.
На сегодня пионером в этой отрасли является крипопроект Bit-Chess, который, возможно, станет сильным конкурентом для основных шахматных площадок / приложений – chess.com и lichess.

Второе направление – борьба с читерством, в первую очередь – использованием в игре помощи от шахматных программ. Так, компания Algorand еще в 2020 году разработала систему борьбы с читерством на базе блокчейна.
Платформа запоминает и анализирует более сотни различных параметров каждого хода – время его совершения, биометрическую информацию игрока, оценку хода от шахматного движка и так далее. Эти данные хранятся в децентрализованной базе данных, и их анализ позволяет с очень высокой степенью вероятности вычислить недобросовестных игроков.
AF: Можно ли сравнить отношения между человеком и искусственным интеллектом, как отношения между создателем и его творением?
ДД: Часто в разных версиях этой темы человек оказывался слабее своего творения, это вечная история, вдохновлявшая и продолжающая вдохновлять писателей. В данном конкретном случае, думаю, что ИИ не сможет превзойти по силе шахматные программы, ибо интеллектуальная деятельность может лишь приближаться к точности математически выверенного алгоритма поиска сильнейшего хода, но не достичь ее. Другой вопрос, что шахматы, в которые будет играть ИИ, ближе по духу “человеческим”, а не компьютерным качеством, а, значит, ИИ, в отличие от компьютерных программ, сможет выполнять тренерские функции, а также быть более полезным спарринг-партнером для “белковых” шахматистов.