, в которой содержались намеки на новые возможности подступиться к проблеме. В 50-е годы XX века исследователи разработали поисковый алгоритм, названный по имени знаменитого казино «Монте-Карло», с помощью которого моделировалось воздействие ядерного взрыва. Неспособный исследовать все возможные исходы, Монте-Карло искал статистическую выборку из целого. Сам по себе этот алгоритм не работал в игре го, но Кулом так его отточил, что программа распознавала некоторые ходы как заслуживающие большего внимания, чем остальные. Некоторые из них были своего рода узловыми точками, которые вели к гораздо большему количеству возможностей. Кулом спрограммировал свой алгоритм «дерево поиска Монте-Карло», чтобы определить, какой ход в любой данной последовательности самый обещающий, а затем сосредоточиться на исходах, вытекающих из этого конкретного узла. Это позволяло программе «заучивать» успешные игровые схемы, которые игроки-люди усваивали подсознательно, проводя за игрой бесчисленные часы.
В последующие несколько лет программа Кулома, названная Crazy Stone, начала одерживать впечатляющие победы над другими программными продуктами, а в 2013 году переиграла одного из ведущих профессионалов в мире — но только после того, как получила фору в четыре хода: своего рода уравнивание шансов, которое профессионал иногда предлагает талантливому любителю. Действительно, в то время в сообществах шахмат и го бытовало единое мнение, что пройдет еще немало лет, прежде чем искусственный интеллект разовьется до таких высот, что сможет состязаться с лучшими игроками из числа людей, не требуя форы. Машина просто не в состоянии воспроизвести творческую, склонную к импровизации гениальность, одухотворяющую высочайший уровень игры.
Но все это было до того, как научный журнал Nature в январе 2016 года опубликовал статью, эффект которой был подобен разорвавшейся бомбе. В ней сообщалось, что в игру вступил проект по созданию искусственного интеллекта компании Google под названием DeepMind[373]. Созданная в его рамках программа AlphaGo изначально освоила уроки многолетней истории игры го, а затем, задействовав инновационную форму обучения с подкреплением, играла сама с собой, совершенствуясь с каждым разом. В ноябре 2015 года, как говорилось в статье, компания Google провела матч из пяти партий между чемпионом Европы по го Фан Ху и программой AlphaGo. Итоговый счет? 5:0 в пользу машины. Настал поворотный момент в сфере машинного обучения — в первый раз компьютер одолел профессионального игрока в го без форы. Статья цитировала Реми Кулома, который утверждал, что, по его мнению, пройдет еще десяток лет, прежде чем машина сумеет продемонстрировать настоящее мастерство в игре. А другой исследователь искусственного интеллекта, Джонатан Шеффер, отмечал, что к 1989 году Deep Blue уже уверенно побеждал шахматных гроссмейстеров, но понадобилось бы еще восемь лет, прежде чем он достигнет высот, позволяющих одолеть Гарри Каспарова.