#401
06.05.2018, 12:38
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
So, der zweite, lange Testrun von Leela (v0.7, GPU, Net 214) ist nach einer guten Woche jetzt durch (300 Partien mit 12'+5''). Großer Fortschritt! Alle Partien (mit Bewertungen, Zugzeiten und Tiefen) können heruntergeladen werden.
http://www.sp-cc.de Auf talkchess hat Albert Silver die Polylgot-Adapter Lösung vorgeschlagen, falls Leela in Fritz mit den neuen, größeren Networks nicht laufen sollte. Ich habe das probiert und es klappt tatsächlich. Sogar in Fritz 16, wo selbst die inBetween-Adapter Lösung bei mir nicht lief. Ich habe mein step-by-step manual dementsprechend abgeändert, es kann auf meiner Leela-Test-Unterseite jederzeit eingesehen werden. Inklusive Downloadlink zum polylgot-Adapter und den korrekten polylgot.ini Text-Zeilen, die man benötigt. Stefan 
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applechess (06.05.2018), RetroComp (06.05.2018) | ||
#402
06.05.2018, 14:45
#403
06.05.2018, 16:29
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
 Zitat von Rasmus
Wobei Leela auch diese Eröffnungen ja im Selbstspiel durchaus untersucht hat. Wenn man Leela im Training zwänge, sich auch mit anderen Eröffnungen weitergehend zu beschäftigen, würde sie darin auch besser werden.
Es hat eben nun mal eine gewisse Logik, dass man in ernsten Wettkämpfen das tut, was man am besten kann und nicht irgendetwas wo man sich nicht auskennt. Da kannst du auch von einem Schauspieler, der mal einen Arzt gespielt und vielleicht 2 Grundsemester Medinzin studiert hat, verlangen, dass er einen Blinddarm operiert. Wird auch nicht funktionieren.
__________________
Mein Profil beim ICCF (International Correspondence Chess Federation) https://www.iccf.com/player?id=89948&tab=3 Geändert von Hartmut (06.05.2018 um 16:36 Uhr)
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#404
06.05.2018, 17:15
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
Zitat von StPohl
lczero v0.7 (GPU) N 214 (180429): 300 (+157,= 85,- 58), 66.5 % (opponent-Elo: 2524) Elo-performance: 2643
lczero v0.7 (GPU) N 162 (180421): 300 (+113,= 66,-121), 48.7 % (opponent-Elo: 2524) Elo-performance: 2515 Also in 8 Tagen knapp +130 Elo Fortschritt. Der einzig mir bekannte andere Testkosmos für Leela mit halbwegs aussagekräftige Partiemengen (jeweils 200 Partien gegen insgesamt 25 verschiedene Engines mit einer durchschnittlichen CCRL-Elo von 2646) kommt zu sehr ähnlichen Ergebnissen. Leider nur auf twitch einsehbar und das auch nicht permanent, daher tippe ich das hier mal ab: https://www.twitch.tv/ccls Net 227: 105.5/200 = 2669 Elo Net 232: 117.5/200 = 2701 Elo Net 236: 117.0/200 = 2699 Elo Net 241: 115.0/200 = 2691 Elo Net 245: 112.5/200 = 2682 Elo (Die hier verrechneten CCRL-Elo sind etwas höher, als die CEGT-Elo, auf die ich mich in meinen Testruns beziehe. Also eine sehr gute Übereinstimmung der Eloleistung von Leela in diesen Tests und in meinen.) Irgendwelche 3000+ Elo Phantastereien sind also (noch) reine Wunschvorstellung. Wenn nur ein paar Dutzend Partien gespielt werden, kann natürlich auch mal ein 3000+ Ergebnis rauskommen. Würfelbecher-Statistik halt. "Randomness is a monster. And you beat it by volume..." - Ed Schröder Stefan (SPCC)
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applechess (06.05.2018), Hartmut (06.05.2018) | ||
#405
06.05.2018, 20:33
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
Hier folgt ein Beispiel aus einer Computerpartie, die auf fast schreckliche Art und Weise die manchmal taktische Blindheit von Lczero aufzeigt.
[Event "Elite V6_Lyon 68020"]
[Site "Zurich"] [Date "2018.05.04"] [Round "9"] [White "Fidelity Elite V6"] [Black "Mephisto Lyon 68020"] [Result "1/2-1/2"] [ECO "B17"] [WhiteElo "2107"] [BlackElo "2164"] [Annotator "Utzinger,Kurt"] [PlyCount "50"] [EventDate "2018.05.04"] [EventCountry "SUI"] 1. e4 c6 2. d4 d5 3. Nc3 dxe4 4. Nxe4 Nd7 5. Bc4 Ngf6 6. Nxf6+ Nxf6 7. Nf3 e6 8. O-O Be7 9. Re1 O-O 10. Bf4 Qb6 11. Bb3 c5 12. Qd3 cxd4 13. Rad1 Rd8 14. Be5 Qa5 15. Bxd4 Qc7 16. Qe3 Ng4 17. Qe4 Nf6 18. Qe5 Bd6 19. Qg5 h6 20. Qh4 Ne8 21. Be5 b5 22. a4 Bb7 23. axb5 {[#] Lczero 0.7 net 238 spielt zwar diesen Verlustzug nicht. Sehr erstaunlich ist hingegen, dass das Programm nach} ({ die Notation der erwähnten Partie lautet} 23. Bxd6 Nxd6 24. Qf4 bxa4 25. Bxa4 Bd5 26. Rd2 Qb7 27. b3 Bxf3 28. gxf3 Nf5 29. Red1 Rxd2 30. Rxd2 Qb6 31. c4 Rc8 32. Rd7 Qc5 33. Qe4 Rc7 34. Rd8+ Kh7 35. f4 Qb6 36. Rd3 a6 37. Rd1 g6 38. Qe5 Rc8 39. Rd7 Kg8 40. c5 Qb4 41. c6 Nh4 42. Kf1 Nf3 43. Qf6 Rf8 44. Kg2 Qe4 45. Kf1 Nxh2+ 46. Kg1 Ng4 47. Qd4 Qxd4 48. Rxd4 Kg7 49. Rd7 Rc8 50. Ra7 Nf6 51. Rxa6 Nd5 52. f3 h5 53. Kh2 Kf6 54. Kg3 Rc7 55. f5 Kxf5 56. Ra5 h4+ 57. Kf2 g5 58. b4 g4 59. fxg4+ Kxg4 60. b5 f5 61. Bd1+ Kg5 62. Bf3 h3 63. Ra1 Rc8 64. Kg3 Nb6 65. Kxh3 Kf4 66. Be2 e5 67. Rf1+ Ke4 68. Kh4 f4 69. Re1 f3 70. Bd1+ Kf4 71. Bxf3 Kxf3 72. Rxe5 Kf4 73. Rg5 Ke4 74. Kg3 Nd5 75. Rg7 Kd3 76. Rg4 Rb8 77. Rg5 Kc4 78. Kh3 Rxb5 79. Kh4 Rc5 80. Rg6 Kb5 81. Kg4 Kb6 82. Rh6 Nb4 83. Rf6 Kc7 84. Rf5 Rc1 85. Kf4 {Elite V6-Lyon 68020 (Remis)}) 23... Bxe5 {[#] keine Ahnung von Figurenverlust hat und Weiss im Vorteil sieht nach} 24. Rxd8 Rxd8 { [#] und selbst jetzt keine Ahnung hat und fröhlich} 25. Nxe5 {[#] spielt mit vermeintlichem weissen Vorteil, weil es die logische Folge 25...Dxe5 überhaupt nicht als zum Verlust führend in Erwägung zieht; erst nach Ausführung von} Qxe5 {[#] nimmt Lczero 0.7 die Katastrophe wahr. FAZIT: Ein einfaches taktisches Manöver über 5 Halbzüge wird durch Lczeor 0.7 net 238 nicht bemerkt, ja noch schlimmer, selbst nach Ausführung von 4 Halbzügen schläft das Programm noch immer.} 1/2-1/2
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Theo (06.05.2018) | ||
#406
06.05.2018, 21:52
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
Tja, so sieht bedingungslose Selektivität halt aus.
Aber gut zu wissen, dass noch solche Böcke drin stecken, dann gibts auch noch genug Raum für Wachstum. Wir wollen ELO 5000 ja schließlich nicht nur im Selfplay erreichen 
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#407
06.05.2018, 21:57
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
Zitat von Theo
Tja, so sieht bedingungslose Selektivität halt aus.
Aber gut zu wissen, dass noch solche Böcke drin stecken, dann gibts auch noch genug Raum für Wachstum. Wir wollen ELO 5000 ja schließlich nicht nur im Selfplay erreichen OK ... aber mich hat das gebrachte Beispiel schon erschüttert. Die Kombination war nun ja wirklich kinderleicht. Und selbst einen Halbzug vor dem Ende kein Durchblick. Das steht im krassen Widerspruch zum folgenden Beispiel, wo Leela den Gewinnzug 25.Sf5!! innert Sekunden findet. Gruss Kurt
[Event "Tbilisi"]
[Site "Tbilisi"] [Date "1944.??.??"] [Round "1"] [White "Petrosian, Tigran"] [Black "Kopelevich"] [Result "1-0"] [ECO "C99"] [PlyCount "47"] [EventDate "1944.??.??"] 1. e4 e5 2. Nf3 Nc6 3. Bb5 a6 4. Ba4 Nf6 5. O-O Be7 6. Re1 b5 7. Bb3 d6 8. c3 Na5 9. Bc2 c5 10. d4 Qc7 11. h3 O-O 12. Nbd2 Bd7 13. Nf1 Rfc8 14. Ne3 cxd4 15. cxd4 Nc4 16. Nxc4 bxc4 17. Bd2 a5 18. Bc3 exd4 19. Nxd4 a4 20. a3 g6 21. Qd2 Ne8 {[#]} 22. Nf5 gxf5 23. exf5 Bd8 24. Rxe8+ 1-0 Geändert von applechess (06.05.2018 um 22:47 Uhr) Grund: Typo
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Hartmut (06.05.2018) | ||
#408
06.05.2018, 22:50
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
Wobei das Problem ja hauptsächlich darin zu sehen ist, dass Leela mit Teststellungen ein gewaltiges Problem hat. Im Google-Forum zu Leela wurde das mal genauer erklärt woran das jetzt genau liegt. Und das ist das Problem. Wenn ich Leela jetzt eine solche Partie nachspielen lasse, dann ist das wie eine Teststellung, es sei denn, ich lasse sie jeden einzelnen Zug von vorne bis hinten untersuchen. Das liegt hauptsächlich an den 8 History-Boards die sie hat:
https://groups.google.com/forum/#!to...ro/7p7Q63xN56c Ohne diese Boards ist es für sie einfach schwer, Taktikstellungen zu lösen, weil ihr einfach die Informationen fehlen die zu dieser Position geführt haben. Chris Whittington (Chess System Tal) erklärt das recht gut in diesem Thread: https://groups.google.com/forum/#!to...ro/5-9e1qiITDc Einen anderen Thread der sich mit dem Problem von (noch bestehenden) taktische Schwächen auseinandersetzt findet man hier: https://groups.google.com/forum/#!to...ro/gq3lg9QV2XQ Und ähnliche Threads findet man in der Google Gruppe noch häufiger. Ich denke man muss sich viel intensiver mit neuralen Netzwerken und KI auseinandersetzen um das alles zu verstehen. Ich bin da leider auch kein Spezialist drin. Aber Fakt ist: Leela lernt noch. Und bis die 44 Millionen Self-Play-Games erreicht sind, die z.B. AlphaZero hatte, vergehen schon noch einige Monate. Umso erstaunlicher wie weit Leela trotzdem schon ist. Man darf aber einfach jetzt noch keine Wunder erwarten. Bis die Top 10 in den verschiedenen ELO-Listen unter Turnierbedingungen geschlagen werden können wird es schon noch dauern. Dann werden irgendwann auch die taktischen Blindheiten verschwinden, die jetzt noch vorhanden sind.
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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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#409
06.05.2018, 23:15
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
Zitat von Hartmut
Wobei das Problem ja hauptsächlich darin zu sehen ist, dass Leela mit Teststellungen ein gewaltiges Problem hat. Im Google-Forum zu Leela wurde das mal genauer erklärt woran das jetzt genau liegt.
[...] Deine Antwort finde ich super und beruhigend. Ich habe früher sinngemäss schon mal geschrieben, dass man Leela für Tests nicht brauchen kann. Aufgrund deiner Hinweise macht mir das Programm noch mehr Freude. So werde ich weiterhin die schönen Partien geniessen. Gruss Kurt
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Hartmut (06.05.2018) | ||
#410
06.05.2018, 23:33
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
Freut mich, dass dich das beruhigen konnte. Bei der Rechenweise von Leela geht es ihr einfach darum, eine Partie zu gewinnen. Wie ist ihr letztlich egal. Wenn sie nun aus einer gegebenen Position heraus einen Weg sieht, wie eine Partie zu gewinnen sein kann, dann interessiert es einfach nicht mehr ob es noch andere Gewinnwege gibt. Gerade bei Selektiven Programmen wird dann oft eine vielleicht bessere Möglichkeit abgeschnitten. Wenn es anstelle einer Bewertungsfunktion wie bei "normalen" Programmen jetzt auch noch eine Auswertung mit Gewinnwahrscheinlichkeiten gibt, wie bei Leela, wird die Sache noch komplizierter.
Aber wie gesagt, dazu empfehle ich die bereits geposteten Threads im Google Forum. Die erklären das besser, als ich es je könnte. Ich habe zwar mal in den 90ern Informatik studiert, aber das ist lange her. Da war das Thema neuronale Netze noch in den Kinderschuhen und auch nicht unbedingt der Bereich mit dem ich mich vertieft beschäftigt hatte. Ich verstehe zwar die Grundlagen so mehr oder weniger, aber so ganz ohne die entsprechende theoretische Vorkenntnis, ist es auch für mich schwer, mich da reinzudenken.
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applechess (07.05.2018) | ||
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