В 2006 г. Кен снова вернулся к шахматам. Его привлекло возрастающее качество компьютерных программ и очаровали потенциальные объемы информации, которые можно было с их помощью получить. Начиная с 2006 г. им проводится работа по созданию базы данных игравшихся шахматных партий с первостепенным вниманием к играм гроссмейстеров, но и не пренебрегая выступлениями игроков более низкого уровня. Кен проводит анализ партий с помощью программы Rybka в целях оценки удачных и неудачных действий каждого из игроков. Это отличный эксперимент по оценке человеческого разума. Качество данных, касающихся принятия решений, делает работу Кена чрезвычайно важным инструментом анализа наших интеллектуальных возможностей, того, что мы, люди, оцениваем правильно, а что — нет.
В отличие от множества разработчиков экономических моделей и аналитических инструментов у Кена есть Rybka, надежная система оценки человеческих решений, принимаемых при игре в шахматы. На любом этапе игры Rybka рекомендует оптимальный ход и может рассчитать, насколько любой другой ход снижает шансы игрока в игре в абсолютном выражении. Кен в состоянии рассчитать процентную долю ходов, сделанных отдельным игроком в течение отдельной партии или на отдельном турнире, которые совпадают с рекомендациями программы Rybka, а также размер средней ошибки отдельного игрока — опять же относительно рекомендаций Rybka.
Вознаграждение для победителей шахматных турниров зачастую весьма значительно, а турнирные успехи сулят не только вознаграждение, но и перспективы профессиональной шахматной карьеры. Прочими стимулами добиться успеха являются чувство самоудовлетворения, авторитет и рейтинговые очки, а сами игроки знают то, чем занимаются, досконально. Игра в шахматы — одна из высших форм проявления человеческого разума.
Результаты своих исследований Кену только предстоит опубликовать — частично в силу того, что он еще пополняет базу данных. Тем не менее уже сейчас можно говорить об определенных шаблонах в принятии решений шахматистами. Когда я навестил Кена в Буффало, он продемонстрировал мне, каким образом им проводится компьютерный анализ, и поделился некоторыми выводами.
Более всего Кена поразила общая надежность процесса принятия решений человеком. Rybka, конечно, играет в шахматы лучше человека, однако как удачные ходы, так и ошибки игроков вписываются в регулярно проявляющиеся, объяснимые шаблоны. В человеческих ошибках присутствует доля рациональности и упорядоченности. Те же люди принимают решения любовного и делового характера, решения о том, какую машину купить, и выявленные шаблоны вселяют чувство оптимизма.
Например, лучше всего игроки проявляют себя в ключевые моменты игры. В такие моменты вероятность того, что игрок допустит серьезную ошибку, снижается. С лучшей стороны в абсолютном выражении они проявляют себя тогда, когда у противника имеется небольшое преимущество. Когда же у игрока неоспоримое преимущество или же он терпит разгром, он не в состоянии продолжать думать или поддерживать концентрацию своего внимания на прежнем уровне. И это еще одно свидетельство рациональности человека, во всяком случае — в том, что касается потребности в экономии усилий.
До того как взяться за данное исследование, Кен занимался поиском подтверждающих данных для модели когнитивных заблуждений Нассима Талеба, известной как модель «Черного лебедя». Под когнитивными заблуждениями подразумеваются многие наши ошибки, которые являются для нас полной неожиданностью. Но самое удивительное то, что ошибки типа «Черный лебедь» значительного влияния на окончательный результат не оказывают. Исходы большинства шахматных партий обусловливаются накопленным преимуществом, а уровень ошибочности решений довольно легко предсказуем исходя из относительного мастерства игроков. Кену удалось определить, что сделанные им выводы применимы к игрокам любого уровня — от самых лучших до игроков с рейтингом в 1600 баллов, что соответствует уровню среднего игрока в большинстве городских клубов (игру более слабых игроков он пока не анализировал).
