В 1961 году Государственное издательство литературы в области атомной науки и техники выпустило в свет русский перевод книги Роберта Юнга «Ярче тысячи солнц». Картонная, но мастерски сделанная обложка – «Энола Гэй» с эскортом, черное, желтое и алое. Восемнадцатая глава этой прекрасно написанной истории создания атомного и термоядерного оружия называлась «Под знаком «МАНИАКА» (1951–1955)».
Такое название характеризовало роль счастливо подоспевшей вычислительной техники в создании термоядерного оружия. «После памятной встречи в Принстоне путь к созданию супербомбы стал известен, но в самом же начале он оказался блокированным еще одной, почти непреодолимой горой, а именно, горой цифр. Точное определение всего того, что связано с термоядерным взрывом, представлялось труднейшей задачей, поскольку приходилось иметь дело со сложнейшей последовательностью физических процессов, протекающих в долю секунды. Каждый этап нужно было суметь предвидеть и рассчитать с максимальной точностью. Для всего этого требовалась бесконечно сложная аппаратура.»
И вот тут-то на помощь физикам пришел создававшийся с 1949 года Николасом Метрополисом для Лос-Аламосской лаборатории Mathematical Analyzer, Numerical Integrator, and Computer or Mathematical Analyzer, Numerator, Integrator, and Computer, сокращенно MANIAC. Это была ламповая, сорокабитная машина, с оперативной памятью в тысячу машинных слов на электронно-лучевых трубках aka Williams–Kilburn tube и памятью на магнитном барабане в десять тысяч машинных слов. Быстродействие у MANIAC было десять тысяч операций в секунду.
Широко известно, что он заменил тех барышень, которые на арифмометрах выполняли расчеты для первых атомных бомб – таково уж скромное очарование ядерного оружия и талант Роберта Янга. Но вот куда менее известен тот факт, что именно MANIAC был первым «железным» компьютером, который начал играть в шахматы, хоть и урезанные до 6х6, с изъятием слонов. (Шахматный компьютер Алана Тьюринга «в железе» никогда не реализовывался, так и оставшись «бумажным» алгоритмом.
В том, что игрой в компьютерные шахматы начали баловаться в таком серьезном учреждении, как Лос-Аламосская лаборатория, да еще во время оживленнейшей гонки мегатоннажа ядерного оружия между США и СССР, неудивительно. Достаточно лишь вспомнить, что в пионерской статье Programming a Computer for Playing Chess основоположник теории информации Клод Шеннон писал что, возможно, [сама игра] и не имеет никакого практического значения, зато сам вопрос представляется весьма теоретически интересным, и возможно, что решение этой задачи послужит толчком для решения других задач аналогичной природы и большего значения.
Аналогичной природы и большого значения… Вспомним, что именно в то время появление термоядерного оружия, способного в сжатые сроки и приемлемой стоимостью испепелять сотни городов, поставило задачу отработки ядерной стратегии, исключающей возможность такого хода событий. И молодая и интенсивно растущая теория игр в то время интересовалась различными моделями двухсторонних антагонистических игр. Каковой от века и была игра чатуранга, моделирующая войны государств с азиатским способом производства.
Ведь что мы видим в шахматах? Король, вокруг которого и строится вся игра – жизнь царства завязана именно на его персону. Могучий ферзь, советник, влиятельный, как спутник справедливого халифа Харун ар-Рашида визирь Джафар ибн Яхья. Но ферзем можно пожертвовать в государственных интересах, как справедливый халиф Харун ар-Рашид казнил Джафар ибн Яхью, увидив, что род Бармакидов, к которому он принадлежит, набирает уж слишком большое влияние.
Грозные слоны, подвижные кони, стойкие башни, легко обрекаемая на гибель безликая пехота пешек (для которой, впрочем, предусмотрен – как и во всех армиях мира – «социальный лифт», возможность «за храбрость и удачу» оказаться произведенной в чин… Все как в настоящей войне царьков. Но – именно царьков. Уже революционные войны прединдустриальной эпохи протекали совсем по другим принципам. Ну а войны индустриальной эпохи протекали совсем по другому – и военные эксперты очень быстро отказались от использования шахмат в качестве «мухи-дрозофилы» военной теории игр.
Их заинтересовала иная игра – го. Возникшие в Древнем Китае «облавные шашки», «вэйцы». Охота, сделавшая узконосых обезьян людьми, древнее войны – занятия, требующего достаточно сложного классового устройства социума. И вот одна из форм охоты, дожившая до наших дней, есть облава. Дичь окружается цепью загонщиков, и гонится – изначально на ямы-западни, в сети-тенета, ну а сейчас на стрелков. Очень продуктивно и добычливо.
И в войну этот прием был введен карфагенянином Ганнибалом, у апулийского городка Канны. Когда выяснилось, что грозные легионы, попавшие в окружение, превращаются в обреченную на заклание добычу… Не вина сына Гамилькара, что римляне вели себя не по-восточному. Консул Эмилий Павел – носитель полномочий, аналогичных царским – погиб, прикрывая отступление. Полководец Фабий продолжил упорную войну на истощение. А устроило римлян только одно – уничтожение Карфагена и истребление пунов, как таковых.
Но все это не умаляет ценности тактического приема, открытого у Канн – многочисленные «котлы» сухопутных фронтов Второй мировой, да и последующих локальных войн, от Дьен-Бьен-Фу до Дебальцево, подтверждают это. А война, разворачивающаяся на доске для го, 19 на 19 клеток, и ведется путем окружения вражеских камней, черных или белых. Попал в «котел» – погибаешь (привет армии Паулюса…). И цель войны – вполне прагматичная. Не «завалить» вражеского царька, а захватить как можно больше территории, а значит – и ресурсов.
Го куда лучше, чем шахматы, моделирует современные войны. Поэтому и приглянулась специалистам по военной теории игр… И отечественные популяризаторы наук это понимали – в февральской книжке «Юного техника» за 1962 год было напечатано описание этой игры. Но вот беда – го крайне скверно подвергалась алгоритмизации. Но – только до поры… И эта пора настала! Google achieves AI ‘breakthrough’ by beating Go champion, программа AlphaGo выиграла подряд пять игру у чемпиона Европы по го Фань Хуэй (Fan Hui).
Ну а перед этим AlphaGo научилась выигрывать подавляющее большинство партий у своих товарок-программ… То есть – самое интересное в этой истории, это то, что AlphaGo никто не программировал. Она – продукт глубокого обучения, самого перспективной, похоже, в настоящее время компьютерной технологии. (Google’s AI Masters the Game of Go a Decade Earlier Than Expected). Сама обучается, сама оттачивает свое мастерство, играя сама с собой… Сейчас машину ждет поединок с Ли Седолем, занимающим второе место в мире по количеству международных титулов. Но это – детали…
Главное то, что стремительно оттачиваемая технология глубокого обучения позволяет автоматизировать все новые и новые сферы деятельности, считавшиеся в недавнем прошлом прерогативой человека… И, похоже, пошел режим «с обострением», наблюдается автокатализ, положительная обратная связь… Причем «на гора» плоды глубокого обучения выдают не военные, а сугубо гражданские организации…