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Alt 01.02.2023, 03:27
Beeco76 Beeco76 ist offline
Mephisto Montreux
 
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AW: Studie vom Kmoch: Findet keine Engine das Remis?

 Zitat von Mapi Beitrag anzeigen
Im Zuge der Weiterentwicklung und Erhöhung der Spielstärke wurde nach Shredder 12 einiges an Wissen entfernt um die Geschwindigkeit zu erhöhen. Das wissen über blockierte Stellungen gehörte wohl dazu.
 Zitat von applechess
Dann hat Shredder 10SE noch das Wissen über blockierte Stellungen (Festung) in seinem Programm enthalten. Ansonsten ist 1.La4 nicht zu finden.
Hallo Markus,
hallo Kurt,

das würde den Effekt sehr gut erklären, da das Android Shredder AFAIK noch auf einer älteren Shredderversion basiert.

Schachwissen "wegnehmen", um die Rechentiefe und die Spielstärke zu erhöhen, wurde den letzten 15 - 20 Jahren bei mehreren Engines gemacht.

Ed Schröder schrieb mal dazu (zitiert auf unserer Wiki):
 Zitat von https://www.schach-computer.info/wiki/index.php?title=Schr%C3%B6der,_Ed
To escape from the horizon effect all kind of tricks were invented, chess knowledge about dangerous pins, knight forks, double attacks, overloading of pieces and reward those aspects in eval. Complicated and processor time consuming software it was (15-20% less performance) but it did the trick escaping from the horizon effect in a reasonable way.

Today we run chess program on 1500 Mhz machines and instead of the 5-7 plies Rebel now gets 13-15 plies in the middle game and the horizon effect which was a major problem at 5 Mhz slowly was fading away.

So I wondered, what if I throw that complicated "anti-horizon" code out of Rebel, is it still needed? So I tried and found out that Rebel played as good with the "anti-horizon" code as without the code. In other words, the net gain was a "free" speed gain of 15-20%, thus an improvement.
Meiner Meinung nach ist das Wissen über Festungen aber kein klassischer Anti-Horizont-Effekt-Code. Diese Stellung (und es gibt auch noch ähnliche Festungsbeispiele) ist ein klassisches Beispiel dafür, dass man derartige Stellungen nicht "errechnen kann".

Beispiel: Die klassische Komodo-Engine findet z.B. bei mir die richtigen Züge auch nicht, zeigt aber ab einer bestimmten Rechentiefe die ersten 2 Züge als zweitbeste Alternative an. Dann möchte Komodo mit Weiß jedoch plötzlich Bauern tauschen und einen Bauern langfristig umwandeln, was aber in diesem Fall nicht von Erfolg gekrönt ist.

Daher geht man auch mit den neuronalen Engines einen anderen Weg. Diese sollen Regeln über Festungen etc. selbst herausfinden.

Viele Grüße
Markus
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Tibono (01.02.2023)