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Hartmut (20.12.2017) |
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
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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Mein Profil beim ICCF (International Correspondence Chess Federation) https://www.iccf.com/player?id=89948&tab=3 |
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Wolfgang2 (21.12.2017) |
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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) ...en Zweck noch ein zweites BS auf der Xenon-Kiste installiert, um zu messen.
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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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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.
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.
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.
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Mein Profil beim ICCF (International Correspondence Chess Federation) https://www.iccf.com/player?id=89948&tab=3 Geändert von Hartmut (21.12.2017 um 13:22 Uhr) |
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
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. ![]() 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. |
Folgender Benutzer sagt Danke zu Solwac für den nützlichen Beitrag: | ||
RetroComp (21.12.2017) |
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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.
Zitieren:
Du verstehst AlphaZero wirklich? Oder freust Du Dich nicht eher einfach, dass der Stil etwas menschlicher anmutet?
![]() Zitieren:
Die Analysen der letzten Wochen zeigen doch, dass es Fehler von Stockfish sind und weniger die guten Züge von AlphaZero.
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.
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Mein Profil beim ICCF (International Correspondence Chess Federation) https://www.iccf.com/player?id=89948&tab=3 |
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
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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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
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. |
Folgender Benutzer sagt Danke zu Theo für den nützlichen Beitrag: | ||
applechess (22.12.2017) |
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
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.
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.
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.
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Mein Profil beim ICCF (International Correspondence Chess Federation) https://www.iccf.com/player?id=89948&tab=3 |
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marste (23.12.2017) |
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