Igra obkoljevanja

Čeprav so pravila preprosta, lahko igre go dosežejo visoke stopnje kompleksnosti in variabilnosti, saj se težavnosti uravnavanja širše strateške pozicije z lokalnimi bitkami pridružuje še gromozanska številka možnih partij (na standardni 19×19 plošči se lahko pojavi 2.081681994×10^170 različnih postavitev, kaj šele iger. Za primerjavo: ocena števila atomov v opazljivem delu vesolja se giblje nekje med 10^78 in 10^82). Ne čudi torej, da so različni avtorji pisali o globoki skrivnostnosti igre in da se je igralno ploščo zaradi bogastva izraznih zmožnosti, ki jih ponuja, pogosto obravnavalo kot zmožno predstavljati odsev igralčeve duše.

IGRA KOT HETEROTOPIJA

Na primeru igre go lahko govorimo o diskurzu igre kot heterotopije. Izraz izhaja iz Foucaultevega predavanja v krožku arhitekturnih študij leta 1967, naslovljenega O drugih prostorih. Heterotopija zanj označuje prostore razlike, v katerih so realni položaji »hkrati reprezentirani, spodbijani in sprevrnjeni«. Enega od njih je na Vzhodu skozi dolgo zgodovino njenega igranja odprla igra go. Ker so njeno igralno ploščo obravnavali kot nekakšno ogledalo posameznikove psihe, je moral resen igralec slednjo stalno preoblikovati, če je želel v igri napredovati. Veliko število možnih potez pri igri go zagotavlja, da v ključnih fazah igre o kvaliteti določene poteze poleg pozicijske izučenosti glede kamnov odloča tudi prek intuicije usmerjen psihološki ustroj posameznika. Ta lahko ob neizdelanosti hitro zapade breznu relativizma in negotovosti v izbiri med kopico možnih potez. Zaradi tega obstaja le določena stopnja znanja o igri go, ki ga lahko igralec osvoji preko knjig. Za temeljitejši napredek mora nadobudni posameznik poleg tega odigrati še veliko potez in zaključenih partij, ki mu nudijo gradivo za refleksijo o njegovih osebnostnih potezah.
Prostor, v katerem igralec samega sebe preučuje, tako ni ekskluzivno omejen na igralne poteze, temveč ga odločilno določa širši oblastni mehanizem neke dobe. Na ta način bi bilo zanimivo recimo primerjati, kako je obdobje tranzicije Japonske iz fevdalne države v imperialistično velesilo vplivalo na tekmovalni format igre go v regiji in posledično na vpeljavo npr. drznejših fusekijev (otvoritev znotraj igre). Tu nas v nasprotju s prejšnjim zanima prostor heterotopije, ki je na našo lastno vidnost pričel vplivati sočasno z razvojem računalniških tehnologij, v nadaljevanju pa bomo obravnavali, kaj je temu področju prispevala igra go.

»KVANTIFICIRANI JAZ«

Foucault se v zgoraj omenjenem predavanju večkrat odmakne od zanj običajnega opisovanja disciplinskih oblastnih mehanizmov in približa opisu bolj razpršenih mehanizmov nadzora. Prostori heterotopije so del obeh, saj se po njegovem mnenju vzpostavljajo v vseh poznanih družbenih ureditvah. Skupno vsem oblikam heterotopije je to, da se znotraj njih konstituirajoči se posameznik lahko gleda tam, kjer je fizično odsoten. V to širšo definicijo heterotopije spadajo prostori pripovedi, želja, fantazije in ostalih domislic. Oba oblastna mehanizma delujeta tako, da tej nevezani vrsti odsotnosti določita pogoje izvajanja.
Posebnost disciplinskih mehanizmov je, da posamezniku njegovo odsotnost s teh prostorov ozavestijo s tem, ko okrepijo povratno zanko njegovega preverjanja lastne umeščenosti znotraj arhitekturno podprtih odnosov razlastninjenja.
Mehanizmi nenehnega nadzora te vrste topografske zasidranosti prejšnjega sistema oblasti ne potrebujejo več. Prostost gibanja je nazaj vezana na posameznika, a s to razliko, da slednjega sedaj odsotnost na neodkritih prostorih refleksije teži v obliki mučne skrivnosti pravega poznavanja sebe, na katero mora za vsako ceno (tudi svoje lastne vidljivosti) dobiti odgovor.
Aplikacijo tega vzorca delovanja je moč zaslediti pri življenjskem slogu, opaznem v zadnjih nekaj letih, imenovanem quantified self, ki sloni na programski opremi, namenjeni zbiranju velike količine informacij o uporabniku (npr. o posameznih obrokih, telesni aktivnosti itd.). Te so slednjemu povratno predstavljene v obliki, v kateri so na poenostavljen način predstavljena dejstva, ki bi jih sicer težko zaznal (npr. o škodljivih prehranskih navadah).
Tako kot igralna plošča igre go tudi aplikacije omenjenega gibanja zberejo na kup manj jasne podrobnosti življenja uporabnika in jih predstavijo v novih konfiguracijah, ki mu ponudijo novoodkrite smernice za samo-optimizacijo.
Med igro go in aplikacijami QS obstaja še ena sorodnost: rezultati delovanja obeh teh interaktivnih sistemov so predstavljeni preko igre (četudi v drugem primeru z mankom njenih elementov). Ta povezava z igrami v primeru aplikacij QS sicer ni nujna in bi se v principu lahko rezultati njihovega delovanja kazali tudi drugače, vendar se je v praksi izkazalo, da je uporaba določenih igralnih mehanik (kot je npr. zbiranje točk in značk za razne dosežke) nepogrešljiva pri ustvarjanju zadovoljive uporabniške izkušnje. Pri aplikacijah te vrste namreč največ šteje to, da uporabnikom ponudijo možnost aktivnega vpliva na informacije, ki jih tako pridobivajo s tem, da jim aplikacije sporočajo, kako lahko na izbranih področjih napredujejo. Za krepitev občutka aktivne udeleženosti pri neki dejavnosti poskrbi ravno igra.
Zgoraj smo igro že označili za vrsto interaktivnega sistema. Eric Zimmerman gre v svojem Manifestu za ludično stoletje še dlje in ima igre, kot je go, za podobne »digitalnim računalnikom, [strojem] za ustvarjanje in hranjenje numeričnih stanj. V tem smislu računalniki niso ustvarili iger; igre so ustvarile računalnike«. Če vzamemo njegovo izjavo zares, opazimo zanimiv odnos med igro go in trenutno fazo razvoja računalniško posredovanih marketinških sistemov.

OD INDIVIDUUMA DO DIVIDUUMA

Deleuze v svojem Pripisu k družbam nadzora eksplicira dele misli iz Foucaultovega predavanja in spregovori o prehodu iz družb discipline v družbe nenehne kontrole kot aktualnem prehodu. V družbah discipline je individuum prehajal med zaprtimi prostori institucij, v katerih so njegovo gibanje omejevale rigidnosti določene pozicije ali družbenega kalupa. Posameznik je v vsaki izmed institucij (šola, zapor, tovarna) začenjal znova, medtem ko v družbah nadzora ne zaključi več z ničimer. »[T]ako kot korporacija zamenja tovarno, tako nenehno izpopolnjevanje stremi k zamenjavi šole in stalna kontrola k zamenjavi izpitov«. Omogočeno je prehajanje v prostoru med institucijami, ki sedaj skupno prispevajo k stalni modulaciji kalupa.
Kot panoptična logika disciplinarnih družb tudi logika družb nadzora stremi k vnašanju reda v družbeni prostor prek predajanja objektov novim vidljivostim, se pa sedaj spreminjata narava teh objektov in časovni razpon zakupa njihovega nadzora. V ospredju ni več toliko profiliranje individuumov glede na lastnosti širše skupine znotraj ene institucije, ki na njih izkazuje svojo moč, ampak stopa v ospredje vloga korporacij. Te ne operirajo več z individuumi, saj nadzora ne izvajajo več v zaprtih sistemih indoktrinacije, ampak v »univerzalnem sistemu deformacije«, v katerem, kot drugje pravi Deleuze, individuumi postanejo »’dividuumi’ in množice postanejo vzorci, podatki«.
Podatki za nadzor se ne hranijo le znotraj pregrad določene institucije. Kot smo že omenili, dividuum večino časa med njimi kroži. Da postane njegovo gibanje vidno, se morajo podatki o njem zbirati kumulativno, izven meja institucij, kot se dogaja na širšem polju računalniško podprtih tehnologij. Korporacije, kot sta Google in Facebook, med drugim skrbijo za velikanske podatkovne baze, preko katerih kopičijo in prodajajo ogromne količine podatkov o naših zanimanjih in obnašanju. Pri produkciji teh novih vidljivosti so korporacije zaradi velikosti količine zajetih podatkov odvisne od uspeha računalniških analiz in njihove zmožnosti, da iz velike količine zbranih podatkov razberejo uporabne vzorce. Stopnjo uporabnosti se meri retroaktivno in je pogosto določena z natančnostjo napovedi potrošniških interesov posameznika. V kolikor se ta cilj da prevesti v napovedovanje prihodnjih potez posameznikov, gre tu za isto logiko, v katero so že od nekdaj vpete strateške igre.

ALPHAGO

Zadnji še neosvojeni vrh v svetu namiznih iger, ki bi ga lahko dosegli računalniški programi, je naposled predstavljala igra go. Zaradi njene velike kompleksnosti, tudi v primerjavi s šahom (v povprečju je za vsako dano situacijo v šahu na voljo 35 možnih naslednjih potez, medtem ko jih je v igri go 250), in nejasnosti, ki pogosto spremlja določitev trenutnega stanja v igri¹, so programerji tudi po uspehu računalniškega sistema Deep Blue (leta 1997 je slednji premagal Garija Kasparova, takrat aktualnega šahovskega prvaka) upanje za uspeh na tem področju odlagali v daljno prihodnost.
Skeptične napovedi je pomagala omiliti korporacija, ki je s popularnostjo svojega internetnega brskalnika vedno bolj izkoriščala trend selitve oglaševalskih strategij podjetij iz tiskanih medijev in televizije na internet. Leta 2007 so pri Googlu svoje prihodnje ambicije izrazili z besedami, da želijo svojim uporabnikom omogočiti »postavljanje vprašanj, kot je ’Kaj bom počel jutri?’ in ’Kakšno službo naj izberem?’«. Za hranjenje teh ambicij so morali še povečati obseg zajemanja podatkov o uporabnikih in začeti razvijati algoritme, ki bodo njihove namere znali predvideti še bolje.
V sklopu tega projekta je Google leta 2014 kupil londonsko podjetje DeepMind, ki je pri raziskovanju tehnologij umetne inteligence veliko obetalo. Njihov osrednji raziskovalni projekt je postal program AlphaGo, katerega člani so si za nalogo zadali ustvariti algoritem, ki bi bil dovolj močan za premagovanje najboljših svetovnih igralcev igre go.
Marca 2016 jim je to tudi uspelo, ko je njihov istoimenski računalniški program premagal Leeja Sedola, profesionalnega igralca najvišjega ranga, tj. ranga »9-dan«. Ključ do uspeha je predstavljala uporaba tehnologije globokih nevronskih mrež, ki so jih vpeljali v algoritem in so poskrbele za inteligentnejše vodenje drevesnega preiskovanja po metodi Monte Carlo.

POVEČEVANJE VIDNOSTI SKRITIH NAMER

Računalniška tehnologija podjetja DeepMind je od svoje slavne zmage naprej doživela vrsto uporab na področjih izven domene njenega prvotnega uspeha. Med drugim je Google npr. oznanil, da je uspela ogromno porabo električne energije njihovih podatkovnih in delovnih središč občutno omejiti prek učinkovitejšega upravljanja strežnikov, hladilnih sistemov ipd. Verjetno največjega pomena za Googlove delničarje pa je bila napoved, da bi omenjena tehnologija lahko spremenila področje spletnega oglaševanja: sistemi umetne inteligence, navdahnjeni s programom AlphaGo, bi lahko predvideli, kaj iščemo, še preden bi za stvarjo pobrskali po internetu. Današnje marketinške razmere to potrjujejo. Tehnologije umetnih nevronskih mrež se uspešno uporabljajo pri presoji kreditne sposobnosti bančnih komitentov, napovedovanja njihove uporabe bančnih storitev, sprememb na delniških trgih, segmentaciji tržišča na homogene skupine kupcev, določanja stopnje njihove lojalnosti in hiperpersonifikaciji nakupovalne izkušnje za namene vzpodbujanja lojalnosti.
Na podlagi teh primerov lahko sklepamo, da problem, na katerega so pri DeepMind odgovorili s programom AlphaGo, ni bil zgolj problem razvozlanja igre človeškega nasprotnika. Z odgovorom na vprašanje, kakšna tehnologija je potrebna za obvladovanje tako kompleksnega sistema elementov, zapisanih v praktično neskončni bazi možnih stanj igralne plošče igre go, so pri DeepMind pomagali doseči cilj (vsaj delnega) obvladovanja velikanske variabilnosti posameznikovih potrošniških interesov, zvečine skritih v bazi zabeležkov njihove spletne aktivnosti. Šlo je torej za problem, ki je splošnejše narave, in se po Foucaultu nahaja v temelju trenutne družbene anksioznosti. Gre za vprašanje iz registra demografije, »tega, da vemo, katere relacije sosedstva, kateri tip skladiščenja, cirkulacije, določanja, klasificiranja človeških elementov je bolje ohraniti v takšni ali drugačni situaciji«. Uporabe tehnologij nevronskih mrež kažejo na trend, ki je pri uporabi sodobnih tehnologij vedno bolj izrazit, in sicer, da se zgornjo vednost enači z razmerami, ki jih narekuje trg. Naš primer to potrjuje. Nove vidnosti pri igri go, ki jih je odprl projekt ekipe DeepMind, so namreč možne kot posledica istih tehnologij, ki korporacijam omogočajo nova in gotovejša izrekanja glede navad potrošnikov.

LITERATURA IN VIRI

Deleuze, Gilles: Postscript on the Societies of Control, 1992. Dostop: https://cidadeinseguranca.files.wordpress.com/2012/02/deleuze_control.pdf

Doering, Jonathan: Convolutional Neural Networks Applied to High-Frequency Market Microstructure Forecasting, 2017. Dostop: https://core.ac.uk/download/pdf/146502703.pdf Deliana in Rum 2017

Donovan, Tristan: It’s All a Game: The History of Board Games from Monopoly to Settlers of Catan, New York: Thomas Dunne Books, 2017.

Duff, Stephen: Go and Order, v: Depaulis, T. idr. (ur.): Board Games Studies, Vol. 7. International Journal for the Study of Board Games, Lippetal: Westkämper, 2004.

Foucault, Michel: Življenje in prakse svobode, Ljubljana: Založba ZRC, ZRC SAZU, 2007.

Hosseini, Sarira Mobaleq: Ranking of Bank Customers using Neural Network (Case Study: Babol’s Tejarat Bank, Iran), v: Zriba, Hassen (ur.): International Journal of Humanities and Cultural Studies, 2016. Dostop: https://www.ijhcs.com/index.php/ijhcs/article/download/2309/2101

Hui, Jonathan: AlphaGo: How it Works Technically?, 2018. Dostop: https://medium.com/@jonathan_hui/alphago-how-it-works-technically-26ddcc085319 Weidman 2018

Kohs, Greg (režiser): AlphaGo [videoposnetek], New York: Moxie Pictures, 2017.

Larson, Erik J.: A Brief History of Computer Chess. Dostop: https://thebestschools.org/magazine/brief-history-of-computer-chess/

Lazzarato, Maurizio: Signs and Machines: Capitalism and the Production of Subjectivity, Los Angeles: Semiotext(e), 2014.

Palmås, Karl: Predicting What You’ll Do Tomorrow: Panspectric Surveillance and the contemporary Corporation, v: Monahan, Torin: Surveillance & Society 8(3), 2011. Dostop: https://ojs.library.queensu.ca/index.php/surveillance-and-society/article/view/4168/4170

Shotwell, Peter: Go!: More than a Game, North Clarendon: Tuttle Publishing, 2003.

Silver, David idr.: Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search, v: Skipper, Magdalena (ur.): Nature, vol. 529, London: Macmillan Publishers Limited, 2016.

• Mastering the Game of Go without Human Knowledge, v: Skipper, Magdalena (ur.): Nature, vol. 550, London: Macmillan Publishers Limited, 2017.

1 To nam izda že pregled strateških konceptov igre go, ki jih našteje Stephen Duff: »[V]pliv in moč, sugi, debelina in suhost, učinkovitost, čezmerna poseljenost, aji, potencial, dobra in slaba oblika, fleksibilnost, velike poteze, nujne točke, smer igre, ravnotežje, harmonija, haengma.«