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  #1  
Alt 20.12.2017, 19:35
Wolfgang2 Wolfgang2 ist offline
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau

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Hi Wolfgang

..... Deswegen würde ich den Geschwindigkeitsunterschied auch nur als ungefähren und sehr ungenauen Richtwert sehen, der sich durchaus von Fall zu Fall verschieben kann.

Hallo Hartmut,

ich habe zwei sehr unterschiedliche Rechner, aber trotzdem absolut zueinander stimmige Ergebnisse. Habe extra für den Zweck noch ein zweites BS auf der Xeon-Kiste installiert, um zu messen.




Stockfish 8 Rechenleistungen, bis Tiefe 29 begonnen aus Grundstellung

















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Geändert von Wolfgang2 (21.12.2017 um 10:01 Uhr)
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Hartmut (20.12.2017)
  #2  
Alt 20.12.2017, 21:33
Hartmut Hartmut ist offline
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau

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Hallo Hartmut,

ich habe zwei sehr unterschiedliche Rechner, aber trotzdem absolut zueinander stimmige Ergebnisse. Habe extra für den Zweck noch ein zweites BS auf der Xenon-Kiste installiert, um zu messen.




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Tja, so verschieden können die Ergebnisse sein... Kann natürlich auch sein, dass bei meinem 32bit-Rechner irgendeine BIOS-Einstellung die Kiste noch runterbremst. Bei meinem Analyserechner hab ich mehr oder weniger jede Stromsparfunktion im BIOS ausgeschaltet. Beim 32bit Rechner, den ich für Schachanalysen kaum mehr nutze sind die aber noch drin. Kann auch sein, dass es daran liegt. Oder der AMD reagiert bei dem Unterschied 32 zu 64bit einfach anders als die Intels. Ich war auch immer erstaunt über den gewaltigen Unterschied, während Deine Werte für mich irgendwie stimmiger wirken. Naja, was solls... danke für die neuerliche Messung.
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Wolfgang2 (21.12.2017)
  #3  
Alt 21.12.2017, 09:49
Doubledizzy Doubledizzy ist offline
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau

Also muss man den SF-Entwicklern stecken, dass die Suche angepasst werden muss, damit im Normalmodus auch Lg5 gefunden wird.
Ist wahrscheinlich auch schon bekannt.
Finden die Streicheltelefon-SF-Apps den Lg5 eigentlich oder auch nicht?

@Wolfgang btw:

Xenon = Flachbrettscanner?
Mit dem Edelgas hat XEON nix zu tun oder?!
Oder ist das dein spezieller Humor?

Gruß
Tom(mi)


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...en Zweck noch ein zweites BS auf der Xenon-Kiste installiert, um zu messen.




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Alt 21.12.2017, 10:51
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Solwac Solwac ist offline
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau

Ich weiß nicht, ob der Vergleich mit Fernschach hier so hilfreich ist. Die Suche von Stockfish ist selektiv und damit spekulativ. Im Dickicht vieler Bewertungen mit 0,00 ist Stockfish offenbar hart an der Grenze dessen was im Spiel gegen andere Computer noch hilfreich ist (siehe die vielen Remis gegen schwächere Gegner beim letzten TCEC), insgesamt aber gut aufgestellt. Einzelne Züge zu übersehen wie Lg5 gehört dazu, es können nicht alle Züge gefunden werden, für eine hohe Spielstärke müssen hier Kompromisse eingegangen werden. Solange Schachprogramme nicht so gut lernen können wie Menschen, solange werden solche Fehler teilweise auch im Detail wiederholt. In einem Match wie gegen AlphaZero mit sehr begrenzter Variation in der Eröffnung werden grundlegende Fehler im Spielaufbau dann auch ohne exakte Wiederholung der Zugfolge häufig gebracht und führen insgesamt zu einer erhöhten Verlustrate.

Im Laufe der Entwicklung von Schachprogrammen hat die Suche immer wieder Paradigmenwechsel erlebt. Zu Beginn war die statische Selektivität vorn, Brute Force hatte einfach keine Suchtiefe. Mit steigender Rechenleistung kamen die Erfolge von Brute Force, mit dem Höhepunkt Deep Blue. Aber im Windschatten kamen bereits die Programme mit dynamischer Selektivität (wesentlich Nullmove). Diese dynamisch beeinflusste Suche bekam mit LMR einen weiteren Schub und ist bei den besten Programmen locker 400+ Elo-Punkte im direkten Vergleich wert.

Inzwischen ist die Suche aber bereits dabei an die Grenze der 50-Züge-Regel zu stoßen, d.h. eine weitere Vertiefung bringt nicht mehr so viel und eine sinnvolle Verdichtung des Suchbaums könnte wieder mehr für die Spielstärke bringen. Dies könnte ein Grund für den Erfolg von neuronalen Netzen sein, sie selektieren nicht aufgrund statischen Wissens (was aufgrund handgestrickter und limitierter Bewertungsfunktionen Lücken hat) oder dynamischer Suche (was wie Nullmove und LMR bisher nur schwer mit Schachwissen angereichert werden konnte), sie erwerben durch den Lernvorgang sehr umfangreiches Wissen und können so bei kleinerem Suchbaum erfolgreich sein. In Verbindung mit der normalen Bewertungsfunktion werden Figuren bereits so gut positioniert, dass kaum noch taktische Fehler von der Suche übersehen werden.
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Egbert (21.12.2017), Hartmut (21.12.2017), RetroComp (21.12.2017)
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Alt 21.12.2017, 13:15
Hartmut Hartmut ist offline
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Ich weiß nicht, ob der Vergleich mit Fernschach hier so hilfreich ist. Die Suche von Stockfish ist selektiv und damit spekulativ. Im Dickicht vieler Bewertungen mit 0,00 ist Stockfish offenbar hart an der Grenze dessen was im Spiel gegen andere Computer noch hilfreich ist (siehe die vielen Remis gegen schwächere Gegner beim letzten TCEC), insgesamt aber gut aufgestellt. Einzelne Züge zu übersehen wie Lg5 gehört dazu, es können nicht alle Züge gefunden werden, für eine hohe Spielstärke müssen hier Kompromisse eingegangen werden. Solange Schachprogramme nicht so gut lernen können wie Menschen, solange werden solche Fehler teilweise auch im Detail wiederholt. In einem Match wie gegen AlphaZero mit sehr begrenzter Variation in der Eröffnung werden grundlegende Fehler im Spielaufbau dann auch ohne exakte Wiederholung der Zugfolge häufig gebracht und führen insgesamt zu einer erhöhten Verlustrate.
Naja, ich mach halt ein wenig Schleichwerbung fürs Fernschach, grins. Aber im Ernst. Der Vergleich sollte ja nur aufzeigen, wo die Ähnlichkeiten des neuronalen Netzes mit der Denkweise eines Fernschach- oder auch schlicht generell eines menschlichen Spielers liegt. Dass die Suche von Stockfish völlig anders läuft sollte jedem klar sein. Du sprichst aber hier einen sehr wichtigen Punkt an mit dem Satz "Im Dickicht vieler Bewertungen mit 0,00 ist Stockfish offenbar hart an der Grenze dessen was im Spiel gegen andere Computer noch hilfreich ist." Und das ist genau das, was ich schon einige Posts vorher gesagt habe. Inwieweit das Schachprogramm für uns Menschen überhaupt nützlich ist, ist den Programmierern zwischenzeitlich ziemlich egal geworden. Es geht nur noch um den Punkt "Ich bin in der CCRL, CEGT, IPON (und wie sie alle heissen mögen)-Liste 2 Punkte besser". Eine reine Prestigesache also ohne praktischen Wert. Mir als Mensch bringen teilweise andere (gegen Computer schlechtere) Programme weit mehr als Stockfish. Lässt man ihn als Analyseengine bei z.B. einer WM-Übertragung mitlaufen versteht man diese tiefen Berechnungen als Otto-Normaldoof sowieso nicht mehr und als Analyseengine im Fernschach muss man sie quasi mit der Nase draufstoßen wo die wirklich guten Züge zu finden sind (z.B. durch den schon genannten Multivariantenmodus wo in einem Partiebeispiel dann Lg5 durchaus gefunden wurde). Würde ich - ich bleibe mal beim Fernschachbeispiel - jetzt statt meines 4-Kern-AMD einen Server mit 42 Kernen einsetzen wie er bei den TCEC-Turnieren eingesetzt wird und ohne selber mitzudenken nur die Computerzüge ausführen, wären meine Ergebnisse im Fernschach kaum besser als sie es jetzt sind. Die für die Analyse benötigten Informationen über taktische Fallstricke in einer Stellung bekomme ich aber auch von Engines die z. B. 200 Ratingpunkte schlechter gelistet sind. Insofern hat sich der Nutzen eines Stockfish für den menschlichen Spieler eigentlich schon erledigt.

Zitieren:
Im Laufe der Entwicklung von Schachprogrammen hat die Suche immer wieder Paradigmenwechsel erlebt. Zu Beginn war die statische Selektivität vorn, Brute Force hatte einfach keine Suchtiefe. Mit steigender Rechenleistung kamen die Erfolge von Brute Force, mit dem Höhepunkt Deep Blue. Aber im Windschatten kamen bereits die Programme mit dynamischer Selektivität (wesentlich Nullmove). Diese dynamisch beeinflusste Suche bekam mit LMR einen weiteren Schub und ist bei den besten Programmen locker 400+ Elo-Punkte im direkten Vergleich wert.
Das ist sicher richtig. Das Zauberwort ist aber hier auch "im direkten Vergleich". Nach Deep Blue war der Vergleich Mensch-Computer sowieso schon gegessen und es ging letztlich nur noch darum in irgendwelchen Computervergleichen zu zeigen "Ich kanns noch ein wenig besser". Vielleicht bin ich ja etwas altmodisch aber für mich zählt trotzdem immer noch die Frage: "Soll ich mir Programm A oder B oder C zulegen. Wo liegt für mich der Nutzen?" Wenn ich natürlich nur auf dem heimischen Computer Turniere zwischen den Programmen abhalten will die letztlich sowieso nur die bereits bestehenden Elo-Listen bestätigen dann stellt sich die Frage natürlich nicht. Dann stellt sich allenfalls die Frage, ob ich mit meinem Leben nichts besseres anzufangen weiss...

Zitieren:
Inzwischen ist die Suche aber bereits dabei an die Grenze der 50-Züge-Regel zu stoßen, d.h. eine weitere Vertiefung bringt nicht mehr so viel und eine sinnvolle Verdichtung des Suchbaums könnte wieder mehr für die Spielstärke bringen. Dies könnte ein Grund für den Erfolg von neuronalen Netzen sein, sie selektieren nicht aufgrund statischen Wissens (was aufgrund handgestrickter und limitierter Bewertungsfunktionen Lücken hat) oder dynamischer Suche (was wie Nullmove und LMR bisher nur schwer mit Schachwissen angereichert werden konnte), sie erwerben durch den Lernvorgang sehr umfangreiches Wissen und können so bei kleinerem Suchbaum erfolgreich sein. In Verbindung mit der normalen Bewertungsfunktion werden Figuren bereits so gut positioniert, dass kaum noch taktische Fehler von der Suche übersehen werden.
Und da sind wie wieder beim Fernschachvergleich oder schlicht beim Nutzen für den Menschen an sich. Denn hier wird wirklich ein Nutzen erreicht. Weitere Verschlimmbesserungen in den bestehenden Suchroutinen führen vielleicht (noch) zu größerer taktischer Tiefe unter Beibehaltung bestehender Fehler in der Suche und damit zu 2 Elopünktchen mehr, aber damit hat es sich auch schon. Das Schach, was aber hier durch das neuronale Netz AlphaZero gezeigt wurde war einerseits einfach nur schön, andererseits aber für den Schachspieler auch lehrreich. Man konnte hier die Wirkungsweise der Figuren sehr gut sehen, aus den Zugzwangsituationen Lehren ziehen, etc. Kurz gesagt: Man hat beim Nachspielen wirklich die Chance gehabt zu verstehen, warum AlphaZero gewonnen hat. Wenn ich eine Partie Stockfish - Komodo aus dem TCEC-Turnier nachspiele, verstehe ich das noch lange nicht. Das sind dann teilweise taktische Finessen irgendwo im 40. Halbzug die man kaum mehr nachvollziehen kann. Teilweise werden sogar schon nach der Eröffnungsbehandlung zich Treffer in den Tablebases angezeigt. Da kommt man als Mensch nicht mehr mit und es ist auch sinnlos es auch nur versuchen zu wollen. Die Muster der positionellen Opfer, die AlphaZero hier gespielt hat, konnte man jedoch nachvollziehen. Und damit ergibt sich für mich der praktische Nutzen. Ich könnte 1000 Partien aus den TCEC-Turnieren nachspielen und würde daraus vermutlich als Mensch nicht halb soviel lernen wie aus den 10 veröffentlichten Partien dieses Wettkampfs.
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Geändert von Hartmut (21.12.2017 um 13:22 Uhr)
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Alt 21.12.2017, 14:07
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Solwac Solwac ist offline
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau

 Zitat von Hartmut Beitrag anzeigen
Inwieweit das Schachprogramm für uns Menschen überhaupt nützlich ist, ist den Programmierern zwischenzeitlich ziemlich egal geworden.
Ich sehe da keinen Unterschied zu früher. Außer, dass inzwischen die Zahl der Programmierer im Bereich der absoluten spitze wieder geringer wird.

Schachprogramme hatten schon immer Probleme den Menschen etwas zu erklären. Etwa 20 Jahre lang konnten fachkundige Schachspieler etwas lernen und verstehen. Vorher waren Computer zu schwach, danach zu stark. Analysen überprüfen nur menschliche Ideen und haben keine eigenen. Die heutige Weltspitze zeigt im Eröffnungsbereich große Kompetenz dabei. Solange nicht ein grundsätzlich anderer Spielstil verfügbar wird ändert sich erst einmal nichts.

 Zitat von Hartmut Beitrag anzeigen
Man hat beim Nachspielen wirklich die Chance gehabt zu verstehen, warum AlphaZero gewonnen hat. Wenn ich eine Partie Stockfish - Komodo aus dem TCEC-Turnier nachspiele, verstehe ich das noch lange nicht.
Du verstehst AlphaZero wirklich? Oder freust Du Dich nicht eher einfach, dass der Stil etwas menschlicher anmutet?
Die Analysen der letzten Wochen zeigen doch, dass es Fehler von Stockfish sind und weniger die guten Züge von AlphaZero. Klar, es sind schöne Züge dabei, aber deren Effektivität ist letztlich nichts anderes als früher schon einige Züge von Deep Blue, die auch keiner so schnell auf einem Mikro reproduzieren konnte.

Letztlich entscheidet für die Spielstärke nur das Ergebnis. Und da die Menschen zu schwach geworden sind, bleibt nur der Vergleich zwischen Computern. Und da sehe ich zwar viel Potenzial bei AlphaZero, aber noch längst keinen Sieger. Dafür reichen die bisherigen Informationen nicht aus.
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RetroComp (21.12.2017)
  #7  
Alt 21.12.2017, 17:01
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau

[QUOTE=Solwac;70932]Ich sehe da keinen Unterschied zu früher. Außer, dass inzwischen die Zahl der Programmierer im Bereich der absoluten spitze wieder geringer wird.[Quote]

Ich sehe den Unterschied schon. Die früheren Schachprogramme waren - schon mangels Rechentiefe - dem Menschen noch unterlegen. Du kannst Dir aussuchen, wo Du die Intention der Hersteller sehen willst. Es waren anfangs Spielzeuge, später durchaus mal mehr mal weniger ernstzunehmende Schachpartner. Mit den ersten PC-Programmen wurde es schon schwieriger, aber immer noch nicht unmöglich diese Dinger zu schlagen. Das waren dann aber auch nahezu alles kommerzielle Programme. Mit Windows wurden die Programme dann stärker aber immer noch teilweise schlagbar. Auch ein Genius 7 kochte nur mit Wasser. Dann kam die Zeit von Deep Blue und Co sowie die nachfolgenden PC-Programme, die den Menschen einfach abgehängt haben. Hier war nun der Sinn, einen Spiel-/Trainingspartner für den Menschen zu erschaffen nicht mehr gegeben. Vielleicht anfangs noch bei den kommerziellen Programmen. Aber zwischenzeitlich spielen alle Programme auf einem Level wo man als Normalsterblicher nicht mehr mitkommt. Die Methoden der Suche sind recht ähnlich, wenngleich es teilweise schon noch einige Unterschiede im Spilstil gibt. Aber die Fehler, die Stockfish macht, machen andere zum großen Teil auch und die Abschneidungen im Suchbaum sind ebenfalls überall vorhanden. Als Spilpartner fallen sie also aufgrund der Stärke aus. Damit bleibt für mich eben allenfalls der Nutzen als taktitscher Analysesklave im Fernschach. Zu mehr taugen die Dinger nicht mehr. Und warum man sich nun einen Kommodo oder einen Fritz kaufen soll, wenn es Stockfish kostenlos gibt, muss man mir auch mal erst erklären. Die Tätigkeiten für die diese Dinger noch taugen können die kostenlosen auch.

Zitieren:
Schachprogramme hatten schon immer Probleme den Menschen etwas zu erklären. Etwa 20 Jahre lang konnten fachkundige Schachspieler etwas lernen und verstehen. Vorher waren Computer zu schwach, danach zu stark.
Aber sie taugten, sei es als Spielzeug oder als Spielpartner. Danach noch einige Zeit als Trainingspartner. Heute wie gesagt nur noch als Analysesklave. Damals gab es noch die Intention einen Spielpartner oder Trainer zu schaffen. Entsprechend hatten Schachcomputer und später Schachprogramme auch entsprechend diese oder jene Funktion eingebaut. Heute ist diese Aufgabe ausgelagert worden an die Programmierer der GUIs unter denen jede Winboard/UCI-Engine läuft. Die Engineprogrammierer kloppen sich nur noch um den Unterschied von 2 Elo-Punkten in irgendwelchen dubiosen Ranglisten. Aber gut... wenn man sonst kein Leben hat, kann man auch damit die Zeit totschlagen.

Zitieren:
Du verstehst AlphaZero wirklich? Oder freust Du Dich nicht eher einfach, dass der Stil etwas menschlicher anmutet?
Doch, die Prinzipien wie die Partien gewonnen wurden, verstehe ich durchaus. Ob ich aus der Grundstellung heraus in Stellungen kommen kann, die solch schöne positionelle Lösungen zulassen ist wieder eine andere Sache. Aber so ist das halt. Eine Studie lösen können ist eine Sache, aber erstmal muss man zu dieser Stellung kommen...

Zitieren:
Die Analysen der letzten Wochen zeigen doch, dass es Fehler von Stockfish sind und weniger die guten Züge von AlphaZero.
Öhm ja. So ist das normalerweise in einem Schachspiel. Wenn man eine Partie gewinnt liegt meistens ein Fehler oder zumindest eine Ungenauigkeit des Gegners zu Grunde. Macht keiner einen Fehler, geht es in der Regel Remis aus. Ich denke, hier betrachtest Du die Sache zu einseitig. Fakt ist doch dass Stockfish nicht nur zugelassen hat, dass eine Kombination möglich wurde (der Fehler also) sondern auch den Gewinnzug nicht findet, wenn man ihn anstelle des Gegners darauf ansetzt (die Unfähigkeit neben taktischen auch positonelle Gegebenheiten zu erfassen). Sehen viele diesen Zug nicht (nahezu alle Spitzenprogramme) und einer sieht ihn, hat das in einer Schachzeitschrift normalerweise ein Ausrufezeichen dahinter (guter Zug). Insofern ist es immer eine Mischung aus Fehlern des Einen und guten Zügen des Anderen Spielers. Es jetzt darauf reduzieren zu wollen "Stockfish hat Fehler gemacht" und dabei zu unterschlagen dass AlphaZero eben Züge gefunden hat, die die Spitzenprogramme nicht finden, wird der Sache nicht gerecht.

Zitieren:
Letztlich entscheidet für die Spielstärke nur das Ergebnis. Und da die Menschen zu schwach geworden sind, bleibt nur der Vergleich zwischen Computern. Und da sehe ich zwar viel Potenzial bei AlphaZero, aber noch längst keinen Sieger. Dafür reichen die bisherigen Informationen nicht aus.
Naja, dann hoffen wir mal beide, dass es noch mehr Informationen gibt. Ich wäre mit einer kleinen Datenbank aller 100 Partien und einem Wettkamof zwischen AlphaZero und einem nicht kastrierten SF erstmal zufrieden...
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  #8  
Alt 22.12.2017, 11:03
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Naja, dann hoffen wir mal beide, dass es noch mehr Informationen gibt. Ich wäre mit einer kleinen Datenbank aller 100 Partien und einem Wettkamof zwischen AlphaZero und einem nicht kastrierten SF erstmal zufrieden...
Hallo Hartmut
Für mich völlig unverständlich, dass die restlichen 90 Partien unter dem Deckel gehalten werden. Vermutlich X-mal die selben Eröffnungen, was die Aussagekraft natürlich stark mindert.
Gruss
Kurt
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  #9  
Alt 22.12.2017, 13:49
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Hallo Hartmut
Für mich völlig unverständlich, dass die restlichen 90 Partien unter dem Deckel gehalten werden. Vermutlich X-mal die selben Eröffnungen, was die Aussagekraft natürlich stark mindert.
Gruss
Kurt
Das ganze war wohl mit ziemlich heisser Nadel gestrickt. Nur wenige Wochen nach dem AlphaZero für Go und dann noch für Schach und Shogi gleichzeitig. Vermutlich wollte man noch unbedingt rechtzeitig zur NIPS 2017 fertig werden.

Nur 4 Stunden Trainingszeit? Vermutlich weil das verwendete Neuronale Netz da schon im Sättigungsbereich der Wissensaufnahme war - und ein größeres wollte man aus Zeitgründen (=Kostengründen) nicht mehr trainieren.

Überhaupt ist das erklärte Ziel des Papers zu zeigen, dass der Ansatz von Alpha Zero Go übertragbar ist, um auch in anderen Spielen "superhuman performance" zu erreichen. Und da reicht auch so ein obskurer Wettkampf mit Stockfish völlig aus, um eine Spielstärke jenseits der 3000 ELO zu beanspruchen.

Mehr nicht.
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applechess (22.12.2017)
  #10  
Alt 22.12.2017, 14:08
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 Zitat von Theo Beitrag anzeigen
Das ganze war wohl mit ziemlich heisser Nadel gestrickt. Nur wenige Wochen nach dem AlphaZero für Go und dann noch für Schach und Shogi gleichzeitig. Vermutlich wollte man noch unbedingt rechtzeitig zur NIPS 2017 fertig werden.
Das wurde meines Wissens auch in einem Chessbase-Artikel vermutet und ist sehr naheliegend.

Zitieren:
Nur 4 Stunden Trainingszeit? Vermutlich weil das verwendete Neuronale Netz da schon im Sättigungsbereich der Wissensaufnahme war - und ein größeres wollte man aus Zeitgründen (=Kostengründen) nicht mehr trainieren.
Das glaube ich nicht. Ich denke dass hier eher Zeitgründe die Rolle gespielt haben. Immerhin musste ja auch noch der Wettkampf gegen Stockfish durchgeführt werden. Und da hat dann vermutlich die oben genannte NIPS 2017 schon ziemlich gedrückt...

Zitieren:
Überhaupt ist das erklärte Ziel des Papers zu zeigen, dass der Ansatz von Alpha Zero Go übertragbar ist, um auch in anderen Spielen "superhuman performance" zu erreichen. Und da reicht auch so ein obskurer Wettkampf mit Stockfish völlig aus, um eine Spielstärke jenseits der 3000 ELO zu beanspruchen.

Mehr nicht.
Das ist schon richtig. Und im Normalfall würde ich das auch sehen. Aus rein wissenschaftlicher Sicht ist das Ziel erreicht. Ein Rechenriese mit zich Spezialprozessoren kann diese und jene Spielstärke durch selbstständiges Lernen erreichen. Andererseits ist das nun keine Überraschung. Auch wenn er gegen Stockfish verloren hätte, wäre seine Spielstärke wohl jenseits der des Menschen. Interessanter wäre hier nun wirklich gewesen einen unkastrierten Stockfish zu schlagen oder nachzuweisen, dass man sowas auch auf weniger spezielle Hardware übertragen könnte etc. Aber gut, da man als Sponsor bei Schachveranstaltungen auftritt musste es natürlich schon Stockfish sein. Trotzdem... ich bin ziemlich vertraut mit wissenschaftlichen Arbeitsweisen. Ein weniger angreifbares Ergebnis wäre mit Sicherheit besser gewesen. Und dafür hätte man lediglich ein wenig mehr Zeit reinstecken und einen unkastrierten Stockfish nehmen müssen... So sind sie jetzt zwar in aller Munde, aber eben mit Nachgeschmack.
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marste (23.12.2017)
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