Re: AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
 

Hallo Wolfgang,

SF8 hat macken in sein search! Er zeigt Bg5 als den 4ten besten Zug.

38/71 3:41:08 102,925,643k 7,757k 0.00 1.Bg5 f5 2.Qf4 hxg5 3.Nxg5 Qxh5 4.Bf3 Qg6 5.Kg2 Kg8 6.Re7 Qd6 7.Qh4 Qh6 8.Qf4 Qd6
38/71 3:41:08 102,925,643k 7,757k 0.00 1.Nc3 Bd3 2.b4 Bf5 3.Qe2 Be6 4.Bf4 d5 5.Rad1 Qf5 6.b5 Na5 7.bxc6 Nbxc6 8.Nxd5 Rad8 9.Be4 Qh3 10.Bxh6 Bxd5 11.Bxd5 gxh6 12.Qf3 Kh7 13.Be4+ Kg8 14.Bxc6 Nxc6 15.Qxc6 Qxh5 16.Rxd8 Rxd8 17.Qc7 Rd1 18.Qc8+ Kg7 19.Qc3+ Kg8 20.Qc8+
38/71 3:41:08 102,925,643k 7,757k 0.00 1.b3 d5 2.Ba3 Rd8 3.Nd2 Nc5 4.Nf3 Nbd7 5.Bxc5 bxc5 6.Qf4 Bd3 7.Qxf7 Qf5 8.Qxf5 Bxf5 9.Nh4 Bg4 10.Ng6+ Kh7 11.Ne7 Re8 12.Nxc6 Rxe1+ 13.Rxe1 Nf6 14.Re5 a5 15.Ne7 Re8 16.f4 Nd7 17.Re1 Nf6 18.Re5
38/71 3:41:08 102,925,643k 7,757k +0.24 1.b4 d5 2.Nd2 Bd3 3.Bb2 Nd8 4.Nf3 Bf5 5.Qh4 Nd7 6.Nd4 Nf6 7.b5 c5 8.Nxf5 Qxf5 9.Bxf6 gxf6 10.Rad1 Qg5 11.Qa4 Ne6 12.Bxd5 Nd4 13.Bxa8 Rxa8 14.Rxd4 cxd4 15.Qxd4 Rc8 16.Kg2 Kg7 17.Rh1 Rc1 18.Rxc1 Qxc1 19.a4 Qg5 20.g4 Qe5 21.Qxe5 fxe5 22.Kh3 Kh7 23.Kh4 f6 24.Kg3 Kg7 25.Kf3 Kf7 26.Ke3 Ke6

Spiele mal vorwaetz ein Paar zuege 1. bg5! f5 2. Qf4 dann sieht er es schnell das er verliert nach den Zug mit unter 30 ply. Das bedeutet mit normale rechnung sollte er den Zug Bg5 sehen. Da er Ihn nicht sieht bedeutet er hat Fehler in seine search methoden oder andere macken wie vielleicht im cache... Wer weiss.

Alpha zeigt schon schoen die Macken aber mit der Rechentiefe die SF hat muesste er es alles selber sehen koenen.

Das gleiche mit dein anderen Beispiiel auf seite 6 in diesen Post.

37/74 4:18:52 138,402,631k 8,911k -0.06 g3-g4 Rd8-f8 Rd5-d1 Qh8-e5 Rf3-e3 Qe5-f6 Re3xe7 Qf6xe7 Qb4-d4 Nc5-e6 Bb3xe6 f7xe6 Qd4xd7 Qe7-f6 f2-f4 g6-g5 Rd1-d6 g5xf4 Qd7xe6+ Qf6xe6 Rd6xe6 f4-f3+ Kg2-f2 Rf8-f4 Re6-e7 Rf4xg4 Re7xa7 Rg4-h4 Kf2xf3 Rh4xh6 a2-a4 Rh6-f6+ Kf3-g4 Rf6-f7 Ra7-a8+ Kg8-g7 a4-a5 b6xa5 Ra8xa5 Rf7-f6 Kg4-g5 h7-h6+ Kg5-h5 Rf6-c6 Ra5-a4 Kg7-f7 Ra4-a7+ Kf7-f6 Ra7-a5 Rc6-b6 Ra5-a7 Rb6-d6 Ra7-a3 Rd6-c6 Ra3-f3+ Kf6-g7
37/74 4:18:52 138,402,631k 8,911k 0.00 Rd5-d4 Kg8-f8 Rd4-d5 f7-f5 Qb4-f4 Rd8-c8 g3-g4 Qh8-f6 Rd5-d6 Nc5-e6 Qf4-d2 Qf6-g5 Qd2-b2 Qg5xg4+ Kg2-h2 Qg4-h4+ Kh2-g2 Qh4-g4+
37/74 4:18:52 138,402,631k 8,911k 0.00 Rd5-d2 Kg8-f8 Rd2-d5 f7-f5 Qb4-f4 Rd8-c8 g3-g4 Qh8-f6 Rd5-d6 Nc5-e6 Qf4-d2 Qf6-g5 Qd2-b2 Qg5xg4+ Kg2-h2 Qg4-h4+ Kh2-g2 Qh4-g4+
37/74 4:18:52 138,402,631k 8,911k 0.00 Bb3-d1 Kg8-f8 Bd1-b3 f7-f5 Qb4-f4 Rd8-c8 g3-g4 Qh8-f6 Rd5-d6 Nc5-e6 Qf4-d2 Qf6-g5 Qd2-b2 Qg5xg4+ Kg2-h2 Qg4-h4+ Kh2-g2 Qh4-g4+
37/74 4:18:52 138,402,631k 8,911k 0.00 Rf3-c3 Kg8-f8 Rc3-f3 f7-f5 Qb4-f4 Rd8-c8 g3-g4 Qh8-f6 Rd5-d6 Nc5-e6 Qf4-d2 Qf6-g5 Qd2-b2 Qg5xg4+ Kg2-h2 Qg4-h4+ Kh2-g2 Qh4-g4+
37/74 4:18:52 138,402,631k 8,911k 0.00 Rf3-d3 Kg8-f8 Rd3-f3 f7-f5 Qb4-f4 Rd8-c8 g3-g4 Qh8-f6 Rd5-d6 Nc5-e6 Qf4-d2 Qf6-g5 Qd2-b2 Qg5xg4+ Kg2-h2 Qg4-h4+ Kh2-g2 Qh4-g4+
37/74 4:18:52 138,402,631k 8,911k 0.00 Rd5xc5 b6xc5 Qb4xc5 Rd8-e8 Bb3xf7+ Re7xf7 Qc5-d5 Re8-f8 Rf3xf7 Rf8xf7 Qd5-a8+ Rf7-f8 Qa8-d5+ Rf8-f7
37/74 4:18:52 138,402,631k 8,911k 0.00 Qb4-g4 Nc5xb3 a2xb3 Qh8-b2 Qg4-f4 Rd8-e8 Rf3-d3 d7-d6 Rd3-d2 Qb2-a1 Rd2-d1 Qa1-c3 Rd1-d3 Qc3-a1 Rd3-d1
37/74 4:18:52 138,402,631k 8,911k 0.00 Kg2-h1 Rd8-e8 Kh1-g2 Qh8-a1 Qb4-f4 Nc5xb3 a2xb3 d7-d6 g3-g4 f7-f5 g4xf5 Re7-f7 Qf4xd6 Qa1-f6 Qd6xf6 Rf7xf6 f5xg6 Rf6xg6+ Rf3-g3 Rg6xg3+ Kg2xg3 Kg8-f7 f2-f4 Kf7-g6 Rd5-d6+ Kg6-f5 Rd6-d7 Re8-e3+ Kg3-h4 Kf5-g6 Rd7-d6+ Kg6-f5 Rd6-d7
37/74 4:18:52 138,402,631k 8,911k 0.00 Bb3-c2 Rd8-e8 Qb4-f4 Re8-f8 Bc2-b3 Nc5xb3 Rf3xb3 Re7-e1 Rd5xd7 Qh8-a1 Rb3-d3 Re1-g1+ Kg2-f3 Rg1-e1 Kf3-g2
37/74 4:18:52 138,402,631k 8,911k 0.00 Rd5-g5 d7-d6 Rg5-d5 Kg8-f8 Qb4-c4 Nc5xb3 a2xb3 Qh8-a1 g3-g4 Kf8-g8 Qc4-f4 Rd8-e8 g4-g5 Re8-d8 Rf3-d3 Re7-e1 Rd5xd6 Rd8-f8 Rd6-d8 Qa1-e5 Qf4xe5 Re1xe5 f2-f4 Re5-e1 Kg2-f3 a7-a5 Rd8-d7 Re1-f1+ Kf3-g3 Rf1-g1+ Kg3-f2 Rg1-b1 Kf2-g3 Rb1-g1+
37/74 4:18:52 138,402,631k 8,911k 0.00 a2-a3 Rd8-f8 Qb4-h4 Rf8-e8 Qh4-f4 Nc5xb3 Rf3xb3 f7-f5 Rb3-d3 Qh8-f6 Rd5-d6 Qf6-e5 Qf4-c4+ Kg8-f8 Rd3-d4 Re7-f7 Rd6xd7 Rf7xd7 Rd4xd7 Re8-e7 Rd7-d8+ Re7-e8 Rd8-d7
37/74 4:18:52 138,402,631k 8,911k 0.00 Qb4-b5 Qh8-a1 Qb5-b4 Qa1-h8
37/74 4:18:52 138,402,631k 8,911k 0.00 Kg2-h3 Qh8-a1 Kh3-g2 Qa1-h8
37/74 4:18:52 138,402,631k 8,911k 0.00 Rf3-f4 Qh8-a1 Rf4-f3 Qa1-h8
37/74 4:18:52 138,402,631k 8,911k 0.00 a2-a4 Rd8-f8 a4-a5 Re7-e6 Qb4-b5 Re6-f6 Rf3-e3 Rf6-e6 Re3-f3
37/74 4:18:52 138,402,631k 8,911k 0.00 Bb3-c4 Qh8-a1 Bc4-b3 Qa1-h8
37/74 4:18:52 138,402,631k 8,911k 0.00 Qb4-a3 d7-d6 Qa3-b4 Kg8-f8 Qb4-c4 Nc5xb3 a2xb3 Qh8-a1 g3-g4 Kf8-g8 Qc4-f4 Rd8-e8 g4-g5 Re8-d8 Rf3-d3 Re7-e1 Rd5xd6 Rd8-f8 Rd6-d8 Qa1-e5 Qf4xe5 Re1xe5 f2-f4 Re5-e1 Kg2-f3 a7-a5 Rd8-d7 Re1-f1+ Kf3-g3 Rf1-g1+ Kg3-f2 Rg1-b1 Kf2-g3 Rb1-g1+
37/74 4:18:52 138,402,631k 8,911k 0.00 Kg2-h2 Qh8-a1 Rd5-d1 Qa1-e5 Rd1-d5 Qe5-a1
37/74 4:18:52 138,402,631k 8,911k 0.00 Kg2-f1 Rd8-e8 Kf1-g2 Qh8-a1 Qb4-f4 Nc5xb3 a2xb3 d7-d6 g3-g4 f7-f5 g4xf5 Re7-f7 Qf4xd6 Qa1-f6 Qd6xf6 Rf7xf6 f5xg6 Rf6xg6+ Rf3-g3 Rg6xg3+ Kg2xg3 Kg8-f7 f2-f4 Kf7-g6 Rd5-d6+ Kg6-f5 Rd6-d7 Re8-e3+ Kg3-h4 Kf5-g6 Rd7-d6+ Kg6-f5 Rd6-d7
37/74 4:18:52 138,402,631k 8,911k 0.00 Qb4-c4 Rd8-f8 Qc4-b4 Qh8-a1 Rd5-d1 Qa1-h8 Rd1-d5
37/74 4:18:52 138,402,631k 8,911k 0.00 Kg2-g1 Rd8-e8 Kg1-g2 Qh8-a1 Qb4-f4 Nc5xb3 a2xb3 d7-d6 g3-g4 f7-f5 g4xf5 Re7-f7 Qf4xd6 Qa1-f6 Qd6xf6 Rf7xf6 f5xg6 Rf6xg6+ Rf3-g3 Rg6xg3+ Kg2xg3 Kg8-f7 f2-f4 Kf7-g6 Rd5-d6+ Kg6-f5 Rd6-d7 Re8-e3+ Kg3-h4 Kf5-g6 Rd7-d6+ Kg6-f5 Rd6-d7
37/74 4:18:52 138,402,631k 8,911k 0.00 Rd5-d6 Qh8-a1 Rd6-d1 Qa1-e5 Rd1-d5 Qe5-h8
37/74 4:18:52 138,402,631k 8,911k 0.00 Rd5-d3 Kg8-f8 Rd3-e3 f7-f5 Re3xe7 Kf8xe7 Rf3-e3+ Ke7-f8 Qb4-h4 Rd8-e8 Qh4-c4 Re8-e6 Qc4-f4 Re6xe3 Qf4-b8+ Re3-e8 Qb8-d6+ Re8-e7 Qd6-b8+ Re7-e8
37/74 4:18:52 138,402,631k 8,911k 0.00 Qb4-h4 Rd8-e8 Qh4-f4 Nc5xb3 a2xb3 Qh8-b2 Rf3-d3 d7-d6 Rd3-d2 Qb2-a1 Rd2-d1 Qa1-c3 Rd1-d3 Qc3-a1 Rd3-d1
37/74 4:18:52 138,402,631k 8,911k 0.00 Rd5-d1 Qh8-e5 Rd1-d5 Qe5-h8
37/74 4:18:52 138,402,631k 8,911k 0.00 Qb4-d2 Qh8-a1 Qd2-f4 Rd8-f8 Rd5-d1 Qa1-b2 Rd1-d5 Re7-e4 Qf4-c7 Re4-e7 Qc7xa7 Nc5xb3 a2xb3 Qb2-b1 Qa7xb6 Re7-e1 Rf3-d3 Re1-h1 Rd3-d1 Rh1xd1 Rd5xd1 Qb1xd1 Qb6-f6 Qd1-d5+ Kg2-g1 Qd5-d1+ Kg1-g2
37/74 4:18:52 138,402,631k 8,911k +0.22 Qb4-f4 Rd8-f8 Qf4-d6 Rf8-e8 Qd6-c7 Qh8-b2 Qc7xa7 Qb2-c1 Rd5-e5 Nc5-e6 Qa7xb6 Qc1xh6 Qb6-b4 Kg8-h8 Qb4-d6 g6-g5 Kg2-g1 Kh8-g7 Re5-d5 g5-g4 Rf3-e3 Ne6-g5 Qd6xh6+ Kg7xh6 Re3xe7 Re8xe7 Kg1-g2 Re7-e2 Rd5-d6+ f7-f6 Rd6xf6+ Kh6-g7 Rf6-d6 Re2xf2+ Kg2xf2 Ng5-e4+ Kf2-e3 Ne4xd6 Ke3-f4 Nd6-b5 Bb3-a4 Nb5-c3 Ba4xd7 Nc3xa2 Kf4xg4 Na2-b4 Bd7-f5

Er sieht den schoenen Zug Rxc5! einfach nicht weil er Ihn als zweit besten Zug bewertet zusammen mit 27 andere Kandidaten. Gleiche search Macke!

Spiele nach vorne diese 5 Zuege: 1. Rxc5 bxc5 2. Qh4 Rde8 3. Rf6

Dann sieht SF es mit schon 25 ply. Also 5+25 ply = 30 ply = unter 1 minute rechen zeit.

25/56 00:03 30,456k 9,339k -8.18 Re8-f8 Qh4-f4 d7-d5 Bb3xd5 Re7-d7 Bd5-c4 Rd7-c7 Qf4-d6 Rf8-e8 Bc4-d5 c5-c4 g3-g4 c4-c3 g4-g5 Qh8xf6 Qd6xf6 Kg8-f8 Qf6-g7+ Kf8-e7 Bd5xf7 Ke7-d8 Bf7xe8 Rc7xg7 h6xg7 c3-c2 Be8xg6 c2-c1Q g7-g8Q+ Kd8-c7 Qg8-g7+ Kc7-d8 Qg7-h8+ Kd8-d7 Qh8-e8+ Kd7-d6 Qe8-d8+ Kd6-e6 Qd8-f6+ Ke6-d7 Bg6-f5+ Kd7-e8 Qf6-e5+ Ke8-f8 Qe5-h8+ Kf8-e7 Qh8xh7+ Ke7-d6

3 Sekunden Rechenzeit fuer 25 ply. Er selber bewerten den gespielten zug im match Rf8? mit minus -8.18 nach 3 sekunden und zeigt selber den Zug Kf8! als beste verteidigung. Daher auch in dieses spiel hat der SF einiege search Fehler.

Es ist gut das Alpha diese Fehler findet aber bis jetzt sehe ich nicht wieso ein programm mit 30+ ply rechnungen sie selber nicht findet. Ich denke mal das Alpha programmierer es herausgefunden haben die Fehler von den besten heutigen search engines zu exploitieren mit Ihren system. Alle besten heutigen search engines benuetzen ziemlich die gleichen search methoden. Daher koennte mann vermuten das sie alle die gleichen macken haben :)

Gruss

Nick

AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
 

OK, dann will ich bei Dir und Doubledizzy mal etwas zur Aufklärung beitragen

Nein, im Grunde verhält sich die 32bit-Version von Stockfish 8 nicht viel anders als die 64bit-Version. Abgesehen davon, dass bei gleichem Prozessor die 64bitVersion etwa um Faktor 4 schneller ist.

Was auffällt ist die Anzahl der untersuchten Züge in Verbindung mit der Suchtiefe, die Stellungsbewertung und das Ergebnis. Ind genau da muss man mal etwas aufklären.

Ihr habt beide dieselbe Stellung analysiert aber auf unterschiedliche Art.

Wolfgang hat die Stellung eingegeben und die Kiste einfach rechnen lassen ohne irgendwelche "Tricks", also so, wie die Kiste in einer Turnierpartie rechnen würde. Ich habe es bei mir ebenfalls ausprobiert und komme zum selben Ergebnis. Stockfish findet Lg5 definitiv nicht. Vermutlich wird der Zug schon früh verworfen und aufgrund der Abschneidungen, die gemacht werden um das Programm auf seine enormen Suchtiefen bringen von der weiteren Suche dann ausgeschlossen. Da hilft es dann auch nicht, wenn ich die Kiste wochenlang bis Tiefe 80 rechnen lasse. Solange kein "fail low" erfolgt, wird der Suchbaum in der Breite nicht erweitert. Erst, wenn jetzt in der Bewertung ein sogenannter "fail low" kommen würde, also die Bewertung des bisher priorisierten Zuges stark abfallen würde, dann werden vorher ausgeschlossene Züge wieder aufgenommen.

Soweit so gut. Warum aber dann das andere Ergebnis bei Tommi? Ganz einfach. Er hat Stockfish gezwungen den Suchbaum auch in der Breite zu erweitern, indem er den Multivariantenmodus (soweit ich der Grafik entnehme mit 5 Varianten) aktiviert hat. Das heisst. Würde Stockfish im Normalmodus vielleicht (geschätzt) 3 Kandidatenzüge tiefer untersuchen (Der Bestmove und vielleicht noch 2 andere), so sind es hier jetzt mindestens 7 (5 Erzwungene Varianten und vielleicht erneut 2 weitere). Der Suchbaum ist damit breiter und der Zug Lg5 wird eben nicht aus dem Suchbaum entfernt. Dadurch dass er dann erzwungenermaßen auch tiefer untersucht wird, findet das Programm dann sogar bald heraus, dass es tatsächlich der Beste Zug ist. Etwas das mit der normalen Suchfunktion nicht gefunden werden kann. Da nun 5 statt 1 Varianten erzwungenermaßen tiefer untersucht werden, ist auch die Zahl der untersuchten Züge (trotz weit geringerer Tiefe) entsprechend hoch, da einfach in der Breite eben mehr Berechnungen anfallen.

Man sieht wie böse es ausgehen kann wenn man den Zugbaum zu früh beschneidet und wie schwer sich auch ein Stockfish damit tut, so einen Zug zu erkennen. Wenn man jetzt begriffen hat, wie diese ganze Abschneiderei funktioniert, dann kann man sich nun vorstellen um wieviel schwieriger es für Stockfish ist, nun zu erkennen, dass der Gegner diesen genialen Zug hat. Er muss ja nun nicht nur diesen Zug finden, sondern er muss im Rahmen seiner eigenen Zugermittlung diesen Zug als mögliche Antwort in Erwäguing ziehen. Und da wird es dann richtig schwierig.

Insgesamt das Problem aller gängiger Schachprogramme. Der Suchbaum wird in der Breite recht früh beschnitten. Dadurch kommen die Programme in unglaubliche Rechentiefen. In 9 von 10 Fällen funktioniert das im Angriff ganz gut. In der Verteidigung klappt es immer noch in 4 von 5 Fällen und das Programm wird durch die frühe Beschneidung im Durchschnitt stärker spielen als wenn es jedesmal einen breiteren Zugbaum berechnen müsste. Aber dann kommt eben dieser eine verflixte 10. Fall (bzw. 5. Fall) und es geht ganz gewaltig schief. Und genau das ist es was ich als die höhere Kunst des Fernschachs betrachte, gezielt auf diese Fälle spielen zu können. Nicht immer klappt es, aber im Gegensatz zu Stockfish und Co sind wir Menschen (und natürlich Alpha Zero) ja lernfähig.

Re: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
 

Hallo Hartmut,

Wie Alpha es beschreibt und wie du beschreibst ist ja genau der trick.

Die brauchen nicht 50 Tief gehen. Das lassen sie den SF tun. Kein problem. Sie muessen nur mit Ihre tausend cores die Zweige ruhig einzeln untersuchen waeharend SF seine paar Zweigen 50 Tief rechnet. Fuer Alpha reicht 30 ply :)

Alpha weiss ja so wie so was von SF bewertet ist auch wenn ab und zu 30 Kandidaten sind :)

Dann waehlt man ruhig die 30 je 1 core mal vieliecht im extrem fall ein tief weiter von mir aus = 30x30 = 900 cores = 32 ply tief und mit millipawn rechnung nimmt man schoen jedesmal den besten zweig.

Und so gibt es dann am besten fuer SF nur remis und verluste. Gewinnen wird es ja nie geben koennen sollte man das rechenen kennen von den Gegner wissen.

Schoener Trick.....

Gruss
Nick

AW: Re: AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
 

Ung genau deswegen findet er ihn in der normalen Suche nicht sondern eben nur im Multivarioantenmodus. In der normalen Suche hat er, wie Deine Feststellung (4ter bester Zug) bestätigt maximal 3 Kandidatenzüge. Alles andere schneidet er weg.

Ja, auch wenn man nun weiterspielt und dann die Züge zurücknimmt, wird er bei erneuter Berechnung aus dem Cache dann sofort sehen, wie gut Lg5 war, wenn man den Cache nicht löscht.

Wie würde man bei Microsoft sagen... It's not a bug, it's a feature. Gerade weit der Zug eben nur die Nr. 4 ist, kann er ihn nicht sehen. Streng genommen darf er ihn nicht sehen, weil er sonst eben nicht auf Tiefe kommt. Das ist von den Programmierern so gewollt. Irgendwo muss man den Baum beschneiden. Beschneidet man ihn erst nach Nr. 4 und der 5. Zug ist der Starke hat man wieder Pech...

Das ist ja gerade der Witz bei der Sache. Gerade weit er diese enorme Rechentiefe hat, kann er es nicht sehen. Würde er es sehen, dann wäre der Suchbaum in der Breite weniger stark beschnitten, was dann wieder heisst, er kommt nicht so schnell in die Tiefe.


Wie gesagt... kein bug, sondern ein feature und gewollt.

Nein, das stimmt so nicht. Da die Züge schon nach vorne gespielt wurden und dann wieder zurückgenommen wurden, "sieht" er es bei einer erneuten nicht, sondern holt sich die Daten schlicht aus dem Cache. Das "Sehen" ist hier also schon keine Eigenleistung mehr. Man hat ihn durch das Vorspielen ja erst draufgestossen und seinen Cache entsprechend gefüllt.

Wie gesagt, es sind keine Fehler. Es ist programmiertechnisch eine Kosten/Nutzen-Abwägung. Da die Programme nicht wie AlphaZero auf ein neuronales Netz und Erfahrung zurückblicken können, muss der Programmierer abwägen was ihm mehr bringt. in jedem 5. oder 10. Fall daneben liegen und dafür die restlichen Züge recht tief untersuchen zu können oder in keinem Fall so tief zu kommen wie bisher und dafür in der Breite mehr sehen. Im Spiel gegen andere Computer hat sich ersteres als sinnvoller erwiesen, zumal man ja nur noch die Spielstärke gegen andere Engines misst und es hier nur darum geht in der Liste xyz 2 Elo-Punte besser zu sein. Der für uns menschliche Spieler praktische Nutzen (z.B. für den Fernschachspieler) geht dem Programmierer diesbezüglich am A.... vorbei. Er lässt sich nicht in irgendwelchen Elo-Listen messen und ist daher uninteressant.

Re: AW: Re: AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
 

Ja genau das ist ja der bewusster vorteil (trick) von Alpha die Leute haben die probleme von SF erkennt und es geklaert.

Spile mal die zuege nach vorne und dann zurueck...Dann siehst du das der SF sein cache auch aendert. Bei mir tut er es.

Gruss
Nick

AW: Re: AW: Re: AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
 

Naja, das ist ja kein Trick, sondern das ist das prinzip eines neuronalen Netzes oder auch einfach das Prinzip des "Lernen könnens". Etwas das uns Menschen gegeben ist, Stockfish jedoch nie beherrschen wird. Wenn Du dir die auf Seite 2 von einem Fernschachkollegen gespielte Partie ansiehst wirst Du feststellen dass auch wir Menschen das leisten können. Wir Menschen verstehen Muster und können aus Fehlern lernen. Die Maschine rechnet einfach nur und versteht eigentlich nichts vom Schach. Das reicht im Turniersaal aus, weil wir gar nicht so schnell taktisch rechnen können, wie Stockfish es tut und egal wie viele geniale Züge wir finden, irgendwann werden wir bei beschränkter Bedenkzeit taktisch patzen. Im Fernschach bei entsprechender Analysezeit reicht Stockfishs Können jedoch nicht mehr. Da muss man auch wissen was man tut. Und das kann Stockfish nicht leisten.

AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
 

Vielen Dank, Hartmut, für die Erläuterungen.
Mit dem MV-Modus, das kannte ich nicht. Und mir ist bei der Gelegenheit (d.h. Foto von Tom) auch aufgefallen, dass meinen Engines nur ein Prozessorkern zugeteilt war.

Gruß
Wolfgang

AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
 

Hallo Wolfgang
Ist das so zu verstehen, dass du den MV-Modus nicht kanntest ... kann ich nicht glauben.
Gruss
Kurt

AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
 

Multivariantenmodus. Falls Du den nicht kennst. In Fritz und Chessbase erfolgt das über die Plus bzw. Minus Buttons bei der Engineausgabe. Bei Arena über die Einstellungen des Motors.

Dass nur ein Kern zugeteilt war hätte bei Deiner Berechnung vermutlich wenig geändert. Er hat ja schon tief gerechnet. Hättest Du ihm jetzt z.B. 4 Kerne zugewiesen hätte er halt 2-3 Halbzüge tiefer nichts gefunden... lach. Wenn eine Engine in der Breite zu stark abschneidet kann man sie nur dann dazu bewegen, dies einzischränken wenn man in den Engineeinstellungen auf "Tactical Mode" schaltet (oder bei Raubfisch ICCF-Mode). Dann rechnet er wie eine sehr schnelle BruteForce Engine kommt aber nur langsam in die Tiefe. Die Alternative ist eben der Multivariantenmodus den fast alle modernen UCI-Engines unterstützen. Aber auch das geht eben auf die Rechentiefe. Will man - so wie ich fürs Fernschach - eine Stellung analysieren, dann muss man halt abwägen, wie man analysiert. Braucht man Tiefe? Oder hat man den EIndruck, dass da mehr geht, als die Engine ausrechnet, dann wählt man den MV-Modus um sich eventuell ein paar Ideen zu holen. Unter manchen Oberflächen (z.B. Aquarium) kann man auch einen Analysebaum erstellen, in dem man ganz bestimmte Abspiele prüft, etc. Da gibt es viele Möglichkeiten.

Im praktischen Spiel gegen andere Engines geht eben nur ein Modus und in dem wird halt zwar tief gerechnet, aber oftmals läuft die Engine halt mit verbundenen Augen durch den Variantendschungel und verläuft sich manchmal auch ganz gehörig

AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
 

Doch Kurt, ist so. Kann man nichts machen. ;) Ich bin für den Hausgebrauch, d.h. Kommentieren eigener Partien für das Forum, ohnehin nicht der Freund der starken Engines. Wenn die bei der Nach-Analyse etwas "finden", dann muss ich jedes Mal abwägen, ob das jetzt schwer oder sehr schwer war für einen Normalsterblichen, auch zu entdecken.
Wenn ich SOS 5.1 oder Rybka 2.2 nehme - und die benötigen ein paar Sekunden länger, dann weiß ich immerhin, dass die Situation nicht ganz trivial ist.

Gruß
Wolfgang