Диалоги (июнь 2003 г.)   ::   Гордон Александр

Не сказать, чтобы оптимальной, это просто характерная величина, которая более-менее описывает куст с этими случайными событиями. И мы её принимаем в качестве оценки.

Б.М. Давайте тогда следующий шаг сделаем. Это был первый шаг нашей оценки, именно на этом мы получили достаточно хорошую программу, которая, правда, всё-таки была хуже этого «Джели-фиша» пресловутого. Следующий шаг такой. Эти функции риска, мы, как правило, брали, условно говоря, пессимистические – человек в жизни должен быть хоть немного пессимистом и ожиданиям плохого придавать больший вес, чем ожиданию хорошего.

А.Г. То есть вы определяли себя игроком хуже, чем ваш партнёр?

Б.М. Нет, не так: плохие показания кубиков мы ожидали с большей вероятностью, чем хорошие показания кубиков. В общем, это, наверное, естественно – когда мы идём гулять, совершенно ничего не зная про прогноз погоды, то, наверное, зонтик всё-таки стоит брать. Здесь фактически то же самое.

И уже на этом мы подбирали разные виды этих функций риска. Уже здесь мы почти вплотную приблизились к «Джели-фишу». Если мы сейчас у него выигрываем (ещё раз повторяю, на нашем российском варианте нард) где-то 55 процентов, может, чуть побольше, тогда мы проигрывали столько же. Но это уже было хорошо. Выигрываем на убывающих функциях риска. Убывающих – это означает, что мы хоть немного, да пессимисты.

Следующий шаг, про который я никак не начну говорить, такой. Всё-таки бывают ситуации, когда надо быть оптимистами, редко, но бывают. А, может быть, не очень редко. Что это такое? Это когда мы сильно проигрываем. То есть когда положение заведомо не в нашу пользу, всё равно нам проигрывать. Здесь нет варианта проиграть слишком много. (Немножко отвлекаясь, в бэкгеммоне есть разные варианты проигрыша, но, как правило, об этом в конкретной позиции речь не идёт.) Если идёт речь о том, чтобы проиграть либо одно очко, либо, может быть, всё-таки выиграть, нам надо строить оптимистическую функцию риска, которая бы учитывала вероятность выпадения нам хороших показаний кубиков. Тогда эти вероятности надо сильно увеличить. Почему? Русская пословица есть – утопающий хватается за соломинку.

А.Г. Речь идёт о стратегии игры?

Б.М. Да, конечно. Но откуда известно, как мы стоим – хорошо или плохо? Например, по той же самой статической оценке позиции, во-вторых, по динамической оценке позиции, взятой с какой-нибудь простой функции риска. Вот это всё приводит к динамическому выбору функции риска. Примерно выбрав, как мы стоим, выигрыш, проигрыш или в серединке, мы за счёт этого динамически строим функцию риска. Например, когда априорно позиция примерно равна, эта функция риска действительно немножко убывает. То есть она похожа на линейную функцию, константу, которая от минус единицы до плюс единицы убудет, начиная со значения единицы, примерно до одной второй. Примерно такая функция риска, убывающая, немножко пессимистическая, соответствует тому, что – пойдёт дождик или не пойдёт дождик – зонтик мы возьмём.

Если же мы заведомо проигрываем, функция риска сильно возрастает. Если же мы выигрываем очень сильно, то мы должны быть сверхпессимистами и очень плохие прогнозы предполагать с гораздо большими вероятностями. И функция риска будет становиться функцией сверхпессимиста. И в зависимости от такого предварительного подсчёта, предварительной генерации, мы и строим динамическую функцию риска.

Поскольку я постоянно делаю шаги в другие задачи дискретной оптимизации, то я здесь сделаю ещё один.