Поводом для создания программы послужило пари между советскими учеными из Института проблем управления и шотландским шахматистом Дэвидом Леви: спор о том, можно ли за один год запрограммировать столь сложный эндшпиль, сопровождался символическим призом – 12 бутылками шотландского виски. Разработкой руководил Владимир Львович Арлазаров, член-кор. РАН, доктор технических наук, директор по науке Smart Engines.

Для выполнения условий пари к проекту была привлечена ведущая фигура советских шахмат – гроссмейстер Юрий Авербах, чемпион СССР, признанный авторитет в теории окончаний и автор классической серии книг «Шахматные окончания». Авербах выступал от лица Дэвида Леви: в серии коротких матчей он должен был выиграть у программы из нескольких поединков, разыгранных из разных стартовых позиций, тогда как компьютерная программа должна была уверенно побеждать в выигрышных для нее эндшпилях «ладья и пешка против ладьи».

В результате многочасовых тестов система не просто переиграла человека, но в ряде позиций опровергла устоявшиеся представления об «очевидной» игре, став первым примером того, как искусственный интеллект выработал собственный, обоснованный способ решения интеллектуальной задачи.

«Партия с Юрием Авербахом была для нас намного важнее победы на чемпионате мира среди компьютерных программ, – вспоминает Владимир Львович Арлазаров, директор по науке Smart Engines, профессор и член-корреспондент РАН. – Это был первый случай, когда машина не просто имитировала своего создателя, а делала нечто принципиально лучше него. Оказалось, что даже один из сильнейших знатоков шахматных окончаний может ошибаться в некоторых позициях, тогда как программа неизменно находит верное решение. С научной точки зрения именно этот опыт показал, каким должен быть искусственный интеллект, которому можно доверять в критически важных задачах».

Сегодня Владимир Львович Арлазаров руководит научным направлением в компании Smart Engines, где его команда решает задачи компьютерного зрения и распознавания документов, опираясь на методологию советской научной школы – умение достигать принципиальных прорывов не за счет наращивания вычислительных ресурсов, а за счет эффективных алгоритмов. В настоящее время конечными потребителями ИИ Smart Engines являются 70% жителей России и более 275 млн человек по всему миру.