Послесловие

Высказанные в книге общие соображения о системах управления, цели игры, требованиях к алгоритму, искусственном интеллекте, несомненно, нуждаются в проверке и дискуссии. Та же часть книги, где излагается основа алгоритма шахматной игры, алгоритма, который сейчас находится в стадии практической реализации, ?Особо актуальна.

Известно, что алгоритмизация задач перспективного планирования (неточных задач) в наши дни не нашла еще удачных решений. Если шахматная программа, выполненная на основе предлагаемого алгоритма, будет достаточно сильно играть в шахматы, например, как мастер, это будет важным шагом на пути создания искусственного интеллекта.

В приложении 1 Б. Штильман рассказывает о способе получения пучков траекторий и соответствующей ему программе. Получение пучков - основная повторяющаяся операция алгоритма, ее удалось стандартизировать довольно просто.

В приложении 2 А. Юдин знакомит читателя с принципами формирования дебютной библиотеки ЭВМ и программой пользования этой библиотекой. Несмотря на скромные (с точки зрения шахматного мастера) размеры заложенной информации, можно надеяться, что алгоритм поиска хода поможет ЭВМ принимать решения, когда возможности библиотеки будут использованы.

Тот вариант алгоритма, который изложен в данной работе, определился в результате длительной дискуссии. Понятия зоны, МО, избыточного времени (инерционности), неполного перебора (для МО) и другие были известны читателям книги "Алгоритм игры в шахматы" и двух препринтов Научного Совета по комплексной проблеме "Кибернетика" АН СССР "Блок-схема алгоритма игры в шахматы" (1972 г.) и "О кибернетической цели шахматной игры" (1973 г.). Однако, когда работа над программой была развернута, выяснилось множество неточностей и неясностей (этого и следовало ожидать). Прежде всего, надо отметить тот экономный путь формирования зон, который был предложен Б. Штильманом. Параллельное получение перебора, зон, оценки и обрыва варианта представляется вполне рациональным. Далее следует отметить способ выделения независимых зон, в которых происходит независимый перебор ходов, это приводит к резкому сокращению перебора, что и позволяет оптимистически оценивать возможность успешной (проверки программы на современных ЭВМ.

Наконец, о позиционной оценке. С ней было связано много сомнений и неудачных попыток найти разумное решение. Помогла здесь (это можно утверждать, если эксперимент приведет к удовлетворительным результатам) моя работа по редактированию "Учебника шахматной игры" Капабланки. Несколько десятилетий я не заглядывал в эту книгу, теперь, после работы над алгоритмом, я изучал ее с другой точки зрения. Меня поразила решительность, с которой Капа отверг общие советы по позиционной игре, принятые во всех руководствах. Капа-бланка утверждал, что лишь два фактора играют важную роль в шахматах: материал и контроль полей. Это удивительно близко той цели игры, которая была провозглашена автором этих строк еще десять лет назад. Поэтому и нетрудно было формализовать цель позиционной игры по Капабланке как "контроль полей"!

Автор полагает, что ему удалось убедить читателя в том, что при решении неточных задач успех определяется качеством цели игры (оценочной функции). Когда точная задача решается точно, все просто. Например, если бы в шахматах можно было составить полное, несокращенное дерево перебора и с помощью точной цели игры (мата) определить оптимальный вариант (оптимальные варианты), то не было бы никаких проблем.

Полное дерево перебора состоит как из оптимальных вариантов (их мало), так и из неоптимальных (их много). Когда дерево перебора становится сокращенным (обычный практический случай), точная цель игры уже бесполезна, появляется неточная, паллиативная цель игры. Примем, что найдена удачная цель игры, тогда из тех вариантов, которые были включены в сокращенное дерево перебора, можно будет найти удачные (если они попали в дерево перебора). Если цель игры фальшива, то отобранные варианты всегда будут слабыми.

Поскольку дерево перебора сокращено, то сокращено и количество вариантов, включенных в это дерево. А поскольку здесь нет всех возможных вариантов, как это имеет место при полном дереве перебора, то выгодно, чтобы сокращенное дерево перебора содержало возможно меньше слабых вариантов, что позволяет увеличить "предельную длину вариантов; тогда, несомненно, увеличивается шанс найти хороший вариант. Как было показано, удачная цель игры способствует увеличению количества разумных вариантов и снижает процент слабых. Таким образом, хорошая цель игры позволяет не только отобрать удачный вариант из числа имеющихся в данном дереве, но и улучшить качество самого дерева.

Книга выходит в свет обычно значительно позже того, как рукопись сдается в издательство; хотелось бы высказать надежду, что, когда книга выйдет в свет, ЭВМ еще не будет играть в шахматы с большой силой...