Третий участник команды Энсона и Нельсона Эрнандеса — Инёнь Чен. Чен — выпускница Лондонской школы экономики. Ей скоро тридцать. Она работает специалистом в области финансов. С традиционными шахматами ее не связывает ничего. Она — подруга Энсона, и всем премудростям шахматной игры научилась именно у него.

Свою страсть к шахматам «адванс» Нельсон Эрнандес охарактеризовал следующими словами:

Во время матча Энсон постоянно в движении. Он перебегает от одного компьютера к другому и обратно, ведь, согласно утверждениям его напарника Нельсона, «главное в „адвансе“ — это как можно быстрее обработать как можно больше компьютерной информации».

Васику Райлиху, разработчику шахматной программы Rybka, ведущие игроки видятся в качестве «ошибок природы», однако он подчеркивает, что вкладывает в это определение положительный смысл — он сам один из ведущих игроков в «адванс». Главным в этом стиле, по его мнению, являются скорость реакции и быстрота обработки информации. Он считает, что людям это либо дано, либо нет. Лучшие игроки в «адванс» не обязательно отлично играют в шахматы. При этом начинающие игроки довольно быстро набираются мастерства, иногда — всего за одни сутки тренировок. Манеру игры Дага Нильсена, одного из ведущих игроков в «адванс», Райлих сравнил с вихрем.

Некоторые игроки участвуют в турнире, полагаясь лишь на шахматный «движок», работающий в автономном режиме без какого-либо участия со стороны человека. Победить в крупных турнирах им еще не удавалось, и более ревностные приверженцы «адванса» посматривают на таких «шахматистов» свысока. По оценкам Дага Нильсена, рейтинг команд «адванса» опережает одиночные компьютеры по крайней мере на 300 баллов (на основе анализа относительного мастерства игроков из числа людей) — однако эти оценки были озвучены еще несколько лет назад. Нельсон Эрнандес оценивает разницу в 100-150 баллов, что составляет разницу между чемпионом мира среди людей и гроссмейстером, занимающим в рейтинге семьдесят пятое место.

Пробиться в финальные стадии турниров «адванс» без помощи программ не под силу даже лучшим гроссмейстерам.

Ведущий американский гроссмейстер Хикару Накамура в игре в «адванс» не преуспел, хотя и пользовался компьютерными программами. В чем была его проблема? Он не слишком доверял машинам. Как-то он похвастался: «Я полагаюсь на свой мозг, потому что шесть дней в неделю он работает лучше, чем Rybka». Он оказался неправ.

Игроки в «адванс» внимательно изучают дебюты своих соперников в предыдущих играх, поскольку, как однажды заметил Каспаров, начальное преимущество в «адвансе», как правило, означает и общую победу. Кроме того, игрокам известны слабые стороны отдельных «движков» и то, в чем одни из них могут компенсировать недостатки других. Игроки разбираются в планировании времени — на каких этапах игры программе можно выделить больше времени на анализ — лучше, чем сами программы. Но самое главное, они понимают компьютерный анализ как процесс. Они обладают необъяснимой способностью определять, когда будет сделано еще несколько ходов и программа «подставится». В таких случаях они анализируют эти ходы с помощью другой версии той же программы или с помощью другой программы, чтобы заманить своего противника в западню. Если противник слепо следует рекомендациям своей программы, не подозревая о том, что она вот-вот «подставится», то более прозорливая команда может одержать победу. Другими словами, люди приспосабливаются к программам и осуществляют поиск решений более скрупулезно, чем это сделала бы машина без участия человека.

Арно Никель, специалист по «адвансу», как-то заметил: «чтобы победить, требуется создать что-то особенное». По словам Васика Райлиха, на сегодняшний день разница между собственно шахматными программами и лучшими командами стиля «адванс» остается практически неизменной. Вклад человеческого элемента пока заметен, однако Райлих не знает, сколько еще времени сохранится такое положение вещей.

Турниры между мастерами «адванса», возможно, являются самыми большими высотами, которых достигли шахматы, хотя кто об этом может судить? Пара человек — машина в состоянии совершенствоваться лучше любого человека или любой машины. Ни одна из машин не признает игру в паре в качестве оптимального варианта, поскольку стратегии парной игры глубже того, что машина в состоянии проанализировать сама по себе.

Я посвятил много часов, играя дома в одну из разновидностей игры «адванс». У программы Shredder на моем iPad рейтинг составляет около 2200 баллов, что соответствует уровню мастера,— то есть довольно высокий уровень мастерства, хотя и не сравнимый с уровнем игрока мирового класса. (Программа в состоянии играть лучше, но при этом ее работа сильно замедляется; к тому же меня тешит мысль, что время от времени я могу ее обыграть). Мой принцип предельно прост. Я заставляю программу играть против себя самой, однако время от времени вмешиваюсь в игру и сам решаю, какой ход сделать. Иными словами, «я и Shredder» ведем игру против Shredder. Связка человек—компьютер обычно побеждает. В четырех-пяти ключевых моментах игры я отменяю стратегические решения программы и делаю более сильный ход,— во всяком случае я считаю, что предлагаемый мною ход сильнее. Затем я снова передаю ведение игры программе. Примерно в четырех случаях из пяти это срабатывает.

Для того чтобы я в паре с Shredder побил Shredder, мне не нужно быть настолько же сильным, что и Shredder. Мне достаточно просто хорошо понимать игру. Мне также требуется быть «метарациональным» — если воспользоваться термином из теории принятия решений. То есть мне требуется понимать, что в большинстве случаев суждения Shredder гораздо лучше моих, и полагаться на них. Чаще всего мое вмешательство уместно в сложных стратегических позициях, в некоторых концовках, когда программой предлагаются сомнительные дебюты (1. e4-g5), или когда программа начинает без разбору пожирать фигуры противника. У версии программы Shredder для iPad довольно ограниченный горизонт прогнозирования, и иногда я могу заглянуть вперед гораздо дальше, чем машина, хотя здесь мне следует соблюдать осторожность. Я не в состоянии просчитать игру лучше машины, если только здесь мне не поможет ее ограниченный горизонт прогнозирования, но я не всегда могу быть уверен, что ограниченность горизонта прогнозирования имеет ключевое значение. Тем не менее подобный риск чаще оправдывается, чем заканчивается поражением, но уж если я и проигрываю, то именно из-за этого.