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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
Hallo Leute,
es war absehbar und nun ist es soweit. Das Team von Google DeepMind hat nach Go jetzt auch Schach mit einem auf Künstlichen Neuronalen Netzen basierenden Algorithmus angegangen. Nach 4 Stunden "Gegen-Sich-Selbst-Spielen" war bei AlphaZero bereits genug Spielverständnis da, um gegen Stockfish zu gewinnen. Allerdings vermutlich nicht auf herkömmlicher Hardware. Ich bin gespannt wie es weitergeht. Ein paar Partien finden sich hier: https://chess24.com/en/watch/live-to...tockfish/1/1/1 Viele Grüße Theo PS: Ich habe mir gerade die erste Partie angeschaut. AlphaZero hat erst einen Bauern und dann eine Figur mit scheinbar kaum Kompensation geopfert. Langfristig. Und gewonnen. Siehe Screenshot im Anhang. Geändert von Theo (06.12.2017 um 12:53 Uhr) |
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
Hallo Leute,
es war absehbar und nun ist es soweit. Das Team von Google DeepMind hat nach Go jetzt auch Schach mit einem auf Künstlichen Neuronalen Netzen basierenden Algorithmus angegangen. Nach 4 Stunden "Gegen-Sich-Selbst-Spielen" war bei AlphaZero bereits genug Spielverständnis da, um gegen Stockfish zu gewinnen. Allerdings vermutlich nicht auf herkömmlicher Hardware. Ich bin gespannt wie es weitergeht. Ein paar Partien finden sich hier: https://chess24.com/en/watch/live-to...tockfish/1/1/1 Viele Grüße Theo PS: Ich habe mir gerade die erste Partie angeschaut. AlphaZero hat erst einen Bauern und dann eine Figur mit scheinbar kaum Kompensation geopfert. Langfristig. Und gewonnen. Siehe Screenshot im Anhang. vielen Dank für den hoch interessanten Link. Sieht spektakulär aus. Natürlich wäre es wichtig, diverse Rahmenbedingungen dieses Wettkampfs, wie z.B. verwendete Hardware, etc. zu kennen. Gruß Egbert Geändert von Egbert (06.12.2017 um 13:06 Uhr) Grund: Typo |
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
Hallo Egbert,
Stockfish lief wohl auf einer Hardware mit 64 Threads. AlphaZero lief auf 4 TPUs. Was auch immer das für die Vergleichbarkeit bedeutet. Stockfish 8 analysierte dabei 80 Millionen Stellungen pro Sekunde. AlphaZero nur 70 Tausend, also Faktor 1000 weniger. Dabei verwendete AlphaZero den Monte-Carlo tree search (MCTS) Algorithmus für die Suche, statt wie üblich Alpha-Beta. Mehr Details kann man in dem gestern eingereichten Paper nachlesen unter: https://arxiv.org/pdf/1712.01815v1.pdf Gruß Theo Geändert von Theo (06.12.2017 um 13:36 Uhr) |
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Vielen Dank Theo, das ist beeindruckend. Das Projekt werde ich sicher verfolgen
Gruß Egbert |
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In geschlossenen Stellungen scheint mir sehr viel Vorsicht geboten zu sein, um sich bloß nicht irgendeine Schwäche zu geben oder in eine Art latenten Zugzwang zu geraten. Gruß Wolfgang |
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Ich habe nur schnell einen Blick auf das Paper geworfen, aber welche Bücher sind verwendet worden? Bei den Partien sind sehr viele ähnliche Zugfolgen dabei, d.h. die statistische Aussagekraft ist fraglich. Auch müsste man noch untersuchen, welche Gründe (aus Sicht einer klassischen Engine) die Verlustpartien haben. Ist es taktische Kurzsichtigkeit (Stockfish schneidet gnadenlos Verzweigungen im Suchbaum ab, das könnte sich hier rächen), unzureichende Bewertung (also identifizierbare Schwächen) oder werden hier strategische Schwächen deutlich wie z.B. nicht entwickelte Figuren, die eben nicht mehr rechtzeitig eingreifen können und Stockfish erkennt das zu spät?
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Ein Tag, den man sich auf jeden Fall im Kalender anstreichen sollte. Das sich die Erkenntnisse von AlphaGo Zero so schnell auf Schach übertragen lassen, hätte ich nie gedacht. Und das Alpha Zero sogar AlphaGo Zero schlägt, das wiederum AlphaGo Lee etc. dominiert hat ... einfach nur erstaunlich.
Im Paper wird ja sogar noch darauf hingewiesen, dass das Spiel Go strukturell neuronalen Netzen entgegen kommt. Nur bei Schach liegen die Dinge etwas anders, dachte ich zumindest. Der auch in vielen anderen Dingen verwendete MCTS scheint sich doch universeller verwenden lassen, als ich bisher für möglich gehalten habe. Was das Thema KI angeht, hat sich das Jahr 2017 (hiermit und mit den Erfolgen im Go Bereich) einen sehr festen Platz in der Geschichte erobert. Gratulation und Respekt an das Google Team! Bleibt nur noch die Frage: Wer portiert das jetzt auf den 65C02, damit wir es im Exclusive nutzen können? Stay tuned ... Carsten
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ChessLab BCS - http://google.com/+CarstenMeyer |
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
Phantasie-Modus aus Gruß Egbert Geändert von Egbert (06.12.2017 um 19:29 Uhr) Grund: Ergänzung |
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So, nach einem genaueren Blick komme ich zum Schluss, dass Google da einen starken Schachspieler geschafft hat und dass die PR-Maschine gut läuft.
Alpha Zero hatte einen Hardwarevorteil (ca. 15mal schneller), Stockfish zu wenig Hash und kein Buch. Alpha Zero hingegen hat systembedingt auch was über Eröffnungen in seinem Neuralen Netzwerk. Die offenbar gewählte fixe Zeit von einer Minute pro Zug benachteiligt SF auf jeden Fall, die Monte Carlo Suche könnte hier unempfindlicher sein. Einige Fehler von Stockfish treten offenbar bei einer vernünftigeren Zeitkontrolle nicht auf. Dazu kommen viele ähnliche Partien, d.h. das zitierte Ergebnis von 64-36 ist schon fraglich. Die Verbesserungen seit Giraffe sind auf jeden Fall erstaunlich, aber in einem echten Match dürfte Stockfish noch die Nase vorn haben. Die Frage ist jetzt, kann das Neurale Netz noch besser werden oder braucht es eine Aufstockung der Features? Und eine weitere Frage wird sein, beeinflusst Alpha Zero die weitere Entwicklung von Stockfish? |
Folgender Benutzer sagt Danke zu Solwac für den nützlichen Beitrag: | ||
RetroComp (06.12.2017) |
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