Да, робот может обыгрывать вас в «камень, ножницы, бумагу» каждый раз. Но только потому, что реагирует быстрее, чем вы успеваете заметить, а не потому, что предсказывает вас. Известный пример — робот для дзянкэн из лаборатории Исикавы и Оку в Токийском университете, впервые показанный в 2012 году. Он считывает форму вашей руки с помощью скоростного зрения и показывает выигрышный жест примерно за миллисекунду. Программы, которые действительно предсказывают людей, — это другое. Они могут обыграть большинство людей на многих раундах, хотя и не в каждом раунде.
Робот, который всегда выигрывает
Токийский робот использует очень быструю камеру, которая следит за движением руки человека. Распознать положение и форму руки занимает около миллисекунды. Затем быстрая роботизированная рука показывает жест, который её бьёт. Человеку кажется, что обе руки опускаются одновременно. На самом деле робот уже увидел ваш ход.
Потом лаборатория сделала улучшенные версии. Вторая версия заканчивала жест почти одновременно с человеком, поэтому реакцию стало ещё труднее заметить. Третья добавила быстрое слежение с поворотом и наклоном, чтобы система следила за рукой в более широком поле зрения.
В матче с судьёй это был бы поздний ход, и робот проиграл бы раунд. Это блестящая демонстрация скоростного зрения и управления — в этом и был смысл исследования. Но это не стратегия. Из этого нельзя ничего узнать о том, как играть.
Машины, которые предсказывают, а не реагируют
Интереснее другой вопрос: может ли машина обыграть вас, не видя руку заранее? Может, если вы предсказуемы. А предсказуемы почти все.
- Турниры программ RoShamBo. В 1999 году Дарс Биллингс организовал Первый международный турнир программ RoShamBo. Программы играли друг с другом длинные матчи. Победитель, Iocaine Powder Дэна Эгнора, сочетал много стратегий предсказания с «метастратегиями», которые исходили из того, что соперник тоже пытается его предсказать.
- Игра The New York Times. Газета опубликовала онлайн-игру, в которой компьютер использовал запись более 200 000 прошлых раундов, чтобы угадать следующий ход человека по его последним ходам.
- Kaggle, 2020. Kaggle провёл соревнование по «камень, ножницы, бумаге», в котором боты играли матчи по 1000 раундов. Этого достаточно, чтобы поиск закономерностей имел значение.
Общий метод легко описать. Посмотрите на последние несколько ходов и результатов, найдите, что этот игрок (или игроки вообще) обычно делал в такой же ситуации, и сыграйте ответ. Исследования вроде работы Вана, Сюя и Чжоу (2014), которые нашли у людей привычки «выиграл — остался» и «проиграл — сменил», объясняют, почему это работает. Подробнее — на нашей странице о науке.
Может ли ИИ обыграть случайного игрока?
Нет. Против игрока, который выбирает каждый вариант с равной вероятностью и без закономерностей, любая стратегия — человека или машины — выигрывает примерно треть партий на длинной дистанции. Теория игр говорит, что случайной игрой нельзя воспользоваться. Поэтому у предсказывающего ИИ есть преимущество только над людьми, а не над игральными кубиками. Рассуждение разобрано на нашей странице теории игр.
Попробуйте сами
Когда вы играете против компьютера на WRPSA, компьютер выбирает ход только по завершённым раундам и не видит ваш текущий ход. Это честная проверка того, так ли вы случайны, как думаете. Наши данные по 3020 ходам говорят, что большинство людей не случайны: камень показывали в 36,2% случаев, а ножницы только в 28,2%. В выборке в основном люди, игравшие против компьютера с июля по сентябрь 2026 года.
Вопросы и ответы
Есть ли робот, который всегда выигрывает в «камень, ножницы, бумагу»?
Да, робот для дзянкэн из Токийского университета. Но он выигрывает, потому что видит вашу руку и реагирует примерно за миллисекунду.
Может ли машинное обучение улучшить стратегию в «камень, ножницы, бумагу»?
Оно может находить закономерности в игре человека и пользоваться ими. Но оно не может обыграть действительно случайного соперника.
Робот жульничает?
По турнирным правилам — да: реакция на руку соперника — это поздний ход. См. наши правила.