Ровно тридцать лет назад, в феврале 1996-го, действующий чемпион мира по шахматам впервые проиграл компьютеру партию. Гарри Каспаров, тринадцатый чемпион мира и бессменный первый номер рейтинга, сдался машине IBM в Филадельфии — но матч отыграл, 4–2. Год спустя в Нью-Йорке IBM привезла обновлённый Deep Blue и забрала матч-реванш. В историю это вошло как момент, когда «компьютеры догнали человека». Nicholas Carlini, исследователь по безопасности ИИ из Anthropic, задался вопросом заносчивее: а догнали ли? Точнее — нужно ли было для этого строить суперкомпьютер за миллионы долларов, или хватило бы обычного настольного ПК, который в 1997-м стоял в витрине любого компьютерного магазина?
К юбилею процессора Pentium Pro (ему исполнился 31 год — он вышел 1 ноября 1995 года) Карлини купил себе такой подержанный, «винтажный», как значилось в объявлении, поставил на него современный шахматный движок Stockfish и получил программу с оценкой около 3300 Эло при классическом контроле — это выше, чем когда-либо играл любой человек в истории. Вывод, к которому он пришёл и который я дальше буду разбирать с цифрами: да, Deep Blue был не нужен. Хватало пентиум-башни под столом у инженера.
Чтобы оценить наглость этого вывода, вспомним, чем был Deep Blue как машина. В финальной версии — тридцать процессоров PowerPC 604e с частотой 200 МГц (в версии 1996 года — 604 на 120 МГц) и 480 заказных чипов, которые делали только одно: генерировали шахматные ходы и оценивали позиции. Это не «компьютер с программой», это архитектура, где шахматы впаяны в железо. Скорость — свыше 200 миллионов позиций в секунду. 259-е место в мире среди суперкомпьютеров на момент сборки.
Pentium Pro 200 МГц с точки зрения «железа» — прикладной карлик: материнская плата Intel VS440FX, 64 мегабайта SIMM-памяти на шине 66 МГц. На старте продаж процессор стоил $1325, четыре планки по 16 МБ — ещё около $2000; с корпусом, монитором и видеокартой полная конфигурация выходила на 4–5 тысяч долларов — солидная рабочая станция, но никак не суперкомпьютер. Причём уже через год, к матч-реваншу 1997-го, такая машина стоила бы около тысячи: вышел Pentium MMX за $400, и никто в здравом уме не покупал старший Pro.
Разница не только в мегагерцах. Чипы Deep Blue — это как blitter в графических картах девяностых: специализированная логика, которая сокрушительно быстра в одной операции и беспомощна во всех остальных. Хочешь поменять программу — перепаивай плату. Поэтому эксперимент Карлини концептуально сводится к вопросу, который в 1996-м никто всерьёз не ставил: что, если весь размах Deep Blue можно уместить в обычную программу?
Проигранная Каспаровым первая партия 1996 года — историческая: действующий чемпион мира сдался машине под турнирным контролем. Дальше случился анекдот в духе «человека сломала не машина, а неопределённость». В первой партии матч-реванша 1997-го Deep Blue выдал 44.f6 — ход настолько неожиданный, что Каспаров отказывался верить, будто его высчитала машина: он был уверен, что за ящиком сидит человек, вставивший «нечеловечески человеческое» продолжение. Потом всё выяснилось прозаичнее некуда: у движка в тот момент заглох поиск, и программа вернула запасной fail-safe-ход — тот самый, что выдала бы и без всякой интриги. Во второй партии Каспаров сдался в позиции, где по всем разборам оставалась ничья, и открыто обвинил IBM: мол, за машиной дёргал рычаги гроссмейстер-консультант. Матч он проиграл и позже признавался, что проиграл его психологически.
Это лучший анекдот всей истории, потому что он переворачивает привычный нарратив. Машина не обладала психологией — она выиграла у человека его сильнейший ресурс: способность победить самого себя. Deep Blue был просто молчаливым ящиком, но ящик, который ходит «как живой», ломает живого быстрее, чем живой ломает ящик.
Классно ругать IBM за расходы, но надо признать: в 1997-м альтернатива действительно не была очевидна — по причине, которую легко забыть. К тому моменту полвека попыток сделать шахматную программу уже случилось. Алан Тьюринг с другом-экономистом Дэвидом Чемпернауном написали алгоритм Turochamp на листе бумаги ещё в 1948-м: машины, способной его исполнить, просто не существовало, и первые «партии» программа сыграла на бумаге, где ходы вручную высчитывал человек. Клод Шеннон в 1950-м разложил будущие программы на два типа — «грубая сила» с полным перебором и «избирательный» поиск с эвристиками, — и человечество, как оказалось, выбирало между этими двумя ветками следующие двадцать лет.
Затем случилась эпоха скромных побед машин. В 1967-м MacHack Ричарда Гринблатта впервые обыграла человека в официальной турнирной партии. В 1968-м гроссмейстер Дэвид Леви поставил на себя 1250 фунтов, поспорив, что ни одна программа в течение десяти лет его не обыграет, — и выиграл пари только в 1978-м, разобрав Chess 4.7 в матче в Торонто. Советская ветка тоже не отставала: институт теоретической и экспериментальной физики в 1966–1967-м выставил свою программу против американской Kotok-McCarthy из Стэнфорда — первый межконтинентальный компьютерный матч, разыгранный по телеграфу, — и выиграл его. А в 1974-м программа Каисса из Института проблем управления стала первым официальным чемпионом мира среди шахматных программ; к её создателям консультантом подключался и Ботвинник. Консультантом у её создателей состоял сам Михаил Ботвинник, всю жизнь бившийся над программой, которая играла бы «как мастер»: с планами, атаками, «траекториями» человеческой мысли. Его «Пионер» так и остался закрытой советской разработкой, а мир ушёл в brute force.
И вот здесь — самый неочевидный поворот, ради которого эта история стоит рассказа. После 1997 года в компьютерных шахматах наступила, если так можно выразиться, эпоха «мягкого застоя». Железо росло по экспоненте: частота за десять лет выросла в двадцать раз, потом добавились ядра. А вот Elo лучших движков ползло неохотно. Разработчики усовершенствовали один и тот же принцип — альфа-бета поиск с ручной оценочной функцией (гигантский набор весов вида «пешка изолирована — минус 12»), написанный руками и отполированный десятилетиями.
Финальный аккорд этой эпохи вполне мог бы реставрировать статус-кво ещё на десятилетие. Stockfish к концу 2010-х играл на уровне порядка 3400 Эло по спискам CCRL — недосягаемо для любого человека, комфортно выше Deep Blue. Да, за двадцать лет — гигантский рост. Но вот вопрос, который задал себе Carlini и на который до его эксперимента не существовало честного ответа: сколько из этого роста — «новое мышление», а сколько — «новое железо»? Лучший движок, доступный на настольном железе 1996 года, тянул примерно на 2300 Эло; Deep Blue давал 2700; современный Stockfish — около 3700. Казалось бы, очевидно: хоть архитектура и другая, весь рост с 2300 до 3400 сидит на чистой скорости. А может, и нет.
Ответ пришёл со стороны, из игры, в которую средний европейский шахматист не играет, — из сёги. В 2018 году японский исследователь Ю Насу описал трюк под названием NNUE (efficiently updatable neural network, «быстро обновляемая нейросеть»): маленькая нейронка, которая не пересчитывает оценку позиции с нуля после каждого хода, а аккуратно доползает до новой оценки, обновив пару десятков чисел. Для сёги — с её запредельным ветвлением вариантов — это оказалось спасением. Автор одного из сильнейших сёги-движков, Motohiro Isozaki, предсказал, что при переносе идеи в шахматы она добавит Stockfish около ста пунктов Эло, — и это предсказание считалось настолько невероятным, что в него почти никто не поверил.
Потом программист под ником nodchip (Хисайори Нода) в 2019-м «просто чтобы отдать долг сообществу» прицепил NNUE к Stockfish 10 как proof of concept. Через считанные месяцы после интеграции в основную ветку (август 2020-го, Stockfish 12) стало ясно: сеть, замедляющая поиск почти вдвое, всё равно делает движок сильнее. Это был крупнейший алгоритмический сдвиг в компьютерных шахматах за двадцать с лишним лет — и он пришёл из игры, про которую в этой индустрии никто не думал.
И вот теперь у нас есть всё, чтобы ответить на исходный вопрос количественно.
Что значит «поставить современный движок на машину 1995 года» технически? Stockfish 17 рассчитан на 64-битные процессоры, векторные инструкции, многоядерность и современную библиотеку C++. Pentium Pro — 32-битный камень без SIMD, с одним ядром и 64 мегабайтами памяти. Команда Карлини (честно скажу: это LLM — Fable 5.1, Opus 5.5 и GPT-6; сам текст статьи автор писал сам) перестроила битовые доски на пару 32-битных целых, вырезала многопоточность, эндшпильные таблицы и 71-мегабайтную нейросеть, заменив её крошечной. Первый такой «наивный» порт выглядел скромно: 2496 Эло при темпе секунда на ход.
Дальше началась алхимия: тюнинг параметров поиска методом SPSA (стохастическая оптимизация на тысячах самоигральных партий), подмена оценочной сети на более быструю, «коррекционная история» в поиске. Любопытнее всего финальный шаг таблицы результатов: последняя порция из плюс 35 Эло получена вообще без изменения кода — только сменой компилятора и выравниванием байт-кода до 32-байтовой границы, чтобы циклы поиска идеально ложились в кэш-линии процессора. Итог: 2846 при секунде на ход, 3109 при десяти, 3180 при тридцати. С учётом того, что в классической партии на ход у движка около шести минут, Карлини экстраполировал силу машины к 3300 Эло.
Но выжимка из эксперимента, ради которой затевался весь проект, — это встреча движков из разных десятилетий. Carlini прокачал и в обратную сторону: взял Crafty 11.13 — сильнейший «народный» движок декабря 1996 года — и добавил ему все идеи, накопленные с тех пор: fail-soft, late move reductions, коррекционную историю, малую нейросеть, обученную у современного Stockfish (без него пришлось бы гонять самоигру примерно четыре тысячи процессорных лет ядер уровня 1996 года — на современном десктопе учитель нагенерировал данные за считанные дни). Crafty 1996 года выпуска, обновлённый знаниями 2026-го, поднялся с 1999 примерно до 2718 Эло на той же секунде на ход — без единого апгрейда железа.
А теперь — встреча: современный Stockfish на Pentium Pro 1995 года против обновлённого Crafty 1996 года на современном Ryzen 7. Матч в 100 партий: 78 побед, 17 ничьих, 5 поражений — в пользу машины 1995 года. Современный софт на тридцатилетнем железе разносит софт тридцатилетней давности на современном железе.
В сумме между лучшим движком 1996-го и текущим Stockfish — 1335 пунктов Эло. Из них около 720 — это чистый прогресс алгоритмики, и лишь остальные 615 приходятся на двадцатикратный рост процессоров. Больше половины эволюции шахматного ИИ живёт не в кремнии, а в головах программистов: в обученных сетях, инкрементальных обновлениях оценщика и хитрых эвристиках отсечения.
Скажу и про самую честную часть статьи Carlini — про то, где его метод хромает. Числа Эло относительны: они хороши внутри одной рейтинговой лестницы. Carlini мерил движки против соседей по CCRL, а Каспаров жил в лестнице FIDE; между этими лестницами нет надёжного курса обмена — как между валютами стран, которые не торгуют друг с другом. Число 3300 (плюс-минус 87) — экстраполяция с быстрых контролей, а спорам о том, сколько движок добирает при переходе на длинное время, можно посвятить отдельные статьи. Но при зазоре примерно в 500 пунктов между машиной и Каспаровым погрешность лестниц — уже фон. Carlini оценивает счёт матча с чемпионом образца 1997-го как «примерно 9 из 10 в пользу Pentium Pro» и предлагает любому супер-гроссмейстеру с рейтингом 2700+ прийти и попробовать: движок и сегодня подключён к сети и принимает вызовы.
Если из эксперимента Карлини вынести одну фразу, это будет его же финал: «Первый раз мы делаем что угодно неэффективно». Сначала — масштаб; потом — ум. Deep Blue — это величественный масштаб: миллионы долларов, полтысячи заказных чипов, машинный зал. Настольный Pentium тридцатилетней выдержки — это ум, допиленный ещё двадцатью годами чужих идей — от сёги-программистов до энтузиастов, пересобиравших битовые доски на 32-битных парах.
И под этим висит вопрос, почему эти сорок страниц стоит читать не только любителям шахмат. В 1997-м, глядя на Deep Blue, вполне разумный человек мог заключить: «компьютерные шахматы достигли зрелости, дальше — только наращивать кремний». Это было неверно, и оглушительно: главные успехи были впереди, и пришли они не от железа. Сегодня то же самое подозрение висит над большими языковыми моделями: мы сравниваем их по размеру кластеров и считаем, что то, чего они не умеют, они не умеют «принципиально». Шахматная история подмигивает: принципиального мало что бывает — бывает несделанное. Прогресс мышления чаще приходит в обличье чужой идеи из соседней игры, свалившейся в ваш код, чем в обличье нового сервера. Карлини проводит аналогию прямо и предлагает не делать из toy-эксперимента больших выводов — но сам факт, что весь проект (портированный движок, самодельная ОС на дискете, HTTP-сервер на винтажном железе) собран силами нескольких языковых моделей за считанные дни, работает как метафора лучше любого вывода.
Pentium внизу гудит. А человек, который в 1997-м не смог себе простить поражение от ящика, в каком-то смысле вышел из истории не проигравшим: не было бы его драмы — не искали бы так жадно ответа, и ответа, возможно, до сих пор никто не посчитал бы в цифрах.
Источники: Nicholas Carlini, «Algorithmic improvements in chess» (nicholas.carlini.com, 1 ноября 2026); Wikipedia — Deep Blue versus Garry Kasparov, Deep Blue (chess computer), Computer chess, Nicholas Carlini, Kaissa; chessprogramming.org — Kasparov versus Deep Blue 1996, Stockfish NNUE, World Computer Chess Championship; stockfishchess.org — «Introducing NNUE Evaluation» (август 2020); github.com/official-stockfish — релиз Stockfish 12.