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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau (Der LC0 Thread)
Hi, this discussion arose my curiosity and triggered and idea: run the Khmelnitsky test with a 1-ply Lc0 using a big network. The 1-ply limitation ensures fast response time (almost instant) and focuses on pure chess knowledge.
I used the "TCEC 2022" Lc0 settings I described within this other thread (about positions testing). As a result, the KT-score is 1954 and the skills profile is as expected: positionnaly strong, with some tactical weakness. Strongest dimensions are Opening (Lc0 can definitely play without any external book) and Standard endgame positions: that's chess knowledge! On the other hand, Tactics and Sacrifice are the weakest skills (obviously due to the lack of any depth of search). Nevertheless, the neural network enables some capability to recognize threats and defend itself, and provides an ersatz for Calculations. Strategy and Endgame are strengths. Comparison to a same level human player: Human chances lie in the middlegame, where opportunities for tactics, sacrifice, attack/counterattack should be looked for. Potentially a nice training! Grüße, Eric |
| Folgende 4 Benutzer sagen Danke zu Tibono für den nützlichen Beitrag: | ||
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau (Der LC0 Thread)
Wenn ich, so wie Sadler Schnellpartien mit 15 - 30 Minuten gegen eine neuere Version von LC0 spiele, keine Züge zurücknehme, also unter reellen Bedingungen spiele, dann hohle ich keine 20%. Das ist sicher. Matthew Sadler ist ein sehr renomierter Autor, hat auch offiziell zusammen mit Deep Mind ein Buch über Alpha Zeero geschrieben, und Blog zu dem Thema - https://matthewsadler.me.uk/ Er veröffentlich diese Partien in seinem Buch, und ich sehe keinen Grund, sein Urteil in Zweifel zu ziehen. |
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