выиграли человек и машина.
Машинная игра в домино и карты тоже базируется на выборе оптимальной стратегии.
Решение задач в играх со случайными ходами производится аналогично играм с предрешенным исходом, но с привлечением законов теории вероятностей.
Существуют игры, исход которых вообще не зависит от ходов участников. Они целиком строятся на случае. К таким играм относятся, например, лото и рулетка. Для них не существует ни стратегии, ни руководства к действию. Машина, как и человек, должна здесь играть наугад.
Но, оказывается, есть игра, в которой машина предстает более сильным противником, чем человек. Это хорошо известная игра «чет-нечет». Один из участников пишет какое-нибудь число. Другой, не глядя на него, угадывает, четное оно или нечетное.
Каждый из участников может играть по любой стратегии — оптимальной здесь не существует. Стратегия может заключаться в том, например, чтобы всегда называть «чет». Но противник очень быстро разгадает такую «чистую» стратегию партнера и начнет систематически выигрывать. Поэтому каждый старается самым произвольным способом чередовать свои ходы. И если два человека будут очень долго играть, то в среднем окажется, что в 50 процентах случаев выиграет один, а в 50 процентах выиграет другой партнер. Исход большого числа игр окажется ничейным.
Но игра с машиной привела к другому, неожиданному результату. Запоминая все предшествующие ходы, машина устанавливает некоторую закономерность в случайных ходах человека, которой он бессознательно пользуется. Например, он чаще называет «чет», чем «нечет», или часто после двух ходов «нечет» делает три хода «чет» и так далее.
Раскрыв это, машина вычисляет вероятность того или другого очередного хода и выигрывает чаще, чем человек.
Оказалось, что из большого числа игр машина выигрывает уже 55 процентов. Побеждает бесстрастный автомат.
НА ЛИТЕРАТУРНОМ ПОПРИЩЕ
В наш прозаический рассказ врывается поэзия.
Я показал эти стихи поэту Владимиру Котову.
— Ну что же, — сказал поэт, — стихи…
— А знаете, — перебил я его, — их написала машина!
Поэт молча взял листок со стихами, долго его рассматривал… и ушел.
Пока он раздумывает над строчками, действительно написанными машиной, расскажем, как электронный вычислительный автомат вступил на литературное поприще.
Все началось с перевода. Седьмого января 1954 года в Нью-Йорке, в конторе фирмы «Интернейшнл Бизнес Мэшинз» (ИБМ), собралась необычная публика. Здесь привыкли к посещениям деловых людей: коммерсантов, инженеров, администраторов, и вдруг сегодня больше половины приглашенных — переводчики, лингвисты, филологи.
Они пришли не случайно. Проводилась первая публичная демонстрация перевода с русского языка на английский при помощи электронной вычислительной машины «ИБМ-701».
Почти 15 лет разрозненные группы ученых трудились над машинным переводом. В 1952 году они собрались на конференцию. Математики, лингвисты, инженеры объединили свои усилия, и вот через два года машина начала переводить.
В нее на перфокартах вводили русские фразы:
«Качество угля определяется калорийностью».
«Обработка повышает качество нефти».
«Международное понимание является важным фактором в решении политических вопросов».
Машина через каждые пять — восемь секунд выдавала их английский перевод:
«The quality of cool is determined by calori content».
«Processing improves the quality of crude oil».
«International inderstandery constitutes an important factor in decision of political questions».
Во время публичного испытания машина перевела около 60 предложений.
Для такого перевода был специально подготовлен словарь из 250 русских слов, записанных латинскими буквами. Слова были взяты из области политики, математики, химии, металлургии. Их подобрали так, чтобы каждое имело два английских равнозначных по смыслу слова.
Помимо английских значений, в словаре указывались для каждого слова и три специальных кода — числа. Их использовали для управления машиной. Были разработаны также шесть синтаксических правил, обеспечивавших грамотный перевод.
Машина переводила так, как это сделал бы человек, не знающий языка, когда он переводит с помощью словаря. Человек просто отыскивает равнозначимые слова, а потом правила их расстановки. Естественно, что такой перевод очень несовершенен, но в машине и он вызвал огромные трудности.
Первая состоит в том, что специальная программа для управления переводом содержала около 2500 кодов. Это намного больше, чем программа для решения самых сложных математических задач.
Другая трудность заключалась в большом словарном объеме современных языков. Так, в немецком языке имеется около 400 тысяч слов, из которых чаще всего используется всего 5000 слов. В английском
