Как работает искусственный интеллект в шахматах

Искусственный интеллект в роли шахматистов и обучении

В 2017 году Google DeepMind представила AlphaZero, который кардинально изменил подход к шахматному анализу. В отличие от традиционных шахматных программ, AlphaZero обучался исключительно через игру с самим собой, без человеческих данных или предвзятых оценок. Результаты были впечатляющими: AlphaZero продемонстрировал уникальные и креативные стили игры, которые стали объектом изучения для шахматистов и исследователей по всему миру.

Шахматы появились в Индии около VI века и с тех пор прошли долгий путь эволюции. Из древней игры на востоке они распространились в Европу, где сформировались современные правила и стратегии. Шахматы стали символом интеллектуального соперничества и стратегического мышления, привлекая внимание как любителей, так и профессионалов.

Первые часы для ограничения времени партии сконструировал английский шахматист-любитель Томас Брайт Уилсон, их впервые использовали на турнире в Лондоне в 1883 году. Год спустя патент на промышленное производство шахматных часов получил Амандус Ширвотер. В 1899 году впервые на шахматных часах появился «флажок», сигнализирующий о скором окончании времени. Прообраз механических шахматных часов с двумя кнопочными переключателями создал Винхофф в 1900 году. В 1989 году Бобби Фишер, чемпион мира по шахматам, получил патент на создание часов Фишера. Идея часов Фишера состояла в том, чтобы хотя бы частично уравнять шансы соперников в конце игры, когда в цейтноте у одного игрока (или у обоих) «висит флажок». Часы Фишера добавляют несколько секунд за каждый ход. Если укладываться в этот лимит, «флажок» на часах никогда не упадет. «Часы Фишера добавляют несколько секунд за каждый ход» В 1990-х годах стали популярны электронные шахматные часы. Они отображали точное время в секундах и предоставляли разнообразный контроль времени. Сейчас электронные часы — стандарт во всех турнирах под эгидой ФИДЕ.

В 2010 году французский программист Тибо Дюплесси запустил бесплатный шахматный сервис lichess.org — сайт, на котором можно играть с соперниками по всему миру с разным контролем времени. Там есть одна из самых больших открытых баз сыгранных партий. Еще одна инновация, которая пришла в шахматы вместе с развитием технологий, — умные шахматные доски. Например, Square Off позволяет играть на настоящей доске как с компьютером, так и с оппонентами из разных точек мира. Когда шахматист делает ход на доске, «невидимая рука» передвигает фигуры со стороны противника.

С развитием ИИ в шахматах возникает ряд этических вопросов. Использование ИИ для улучшения игры, анализа и обучения стало нормой, но как быть с вопросом честности в соревнованиях? Регулирование использования ИИ в турнирах и соревнованиях — важная задача для шахматного сообщества.

Платформа idChess открывает новые возможности не только для организации турниров, но и для личного использования. Она записывает сыгранные партии в формате шахматной нотации, сохраняет игры в библиотеку и дает возможность анализировать прогресс, а также делиться партиями с друзьями и тренером.

Читайте «Хайтек» в

История шахмат насчитывает около полутора тысяч лет. Появившись в Индии в V веке до нашей эры, игра и ее атрибуты постоянно развивались. Первой шахматной инновацией можно назвать шахматный «автомат», появившийся в Вене в XVIII веке. Это была восковая фигура шахматиста с деревянным ящиком, на которую установили доску. В ящике сидел человек: он следил за игрой по магнитам, прикрепленным к фигурам снизу, и делал ходы с помощью специального рычага. Позже такие «автоматы» появились во Франции и Германии. «История шахмат насчитывает около полутора тысяч лет»

Сегодня шахматные программы, такие как Stockfish и AlphaZero, представляют собой настоящие шедевры программирования и вычислительных мощностей. Эти программы способны анализировать миллионы возможных ходов за секунды и находить оптимальные стратегии, что делает их не только соперниками, но и мощными инструментами для обучения и анализа.

Искусственный интеллект в шахматах начал развиваться в середине XX века. Первые шахматные программы, такие как IBM’s Deep Blue, были достаточно примитивными по сравнению с современными стандартами, но они уже демонстрировали способности к решению сложных задач. В 1997 году Deep Blue победил чемпиона мира Гарри Каспарова, что стало знаковым моментом в истории шахмат и технологий.

Шахматы и искусственный интеллект — это союз, который открывает новые горизонты для игры и её анализа. ИИ не только меняет способы игры, но и углубляет наше понимание шахматных стратегий. Важно помнить, что несмотря на достижения технологий, шахматы остаются прежде всего игрой разума и стратегии, и их бесконечная глубина продолжает вдохновлять и удивлять как профессионалов, так и любителей.

В 1951 году англичанин Алан Тьюринг написал первый алгоритм шахматной программы. В 1952 году появилась первая компьютерная шахматная машина — MANIAC I, которая с помощью алгоритма MiniMax оптимизировала дерево поиска хода. Спустя восемь лет американский ученый Аллен Ньюэлл разработал компьютерную программу для решения математических и шахматных задач — General Problem Solver. В конце 1980-х годов компьютер Deep Thought победил гроссмейстера Йоргена Бента Ларсена. В 1997 году действующий чемпион мира Гарри Каспаров проиграл компьютеру Deep Blue, который умел обрабатывать до 200 млн позиций в секунду и имел доступ к огромной базе данных дебютных позиций из реальных партий гроссмейстеров. С 2000-х годов шахматисты перестали питать надежды на превосходство перед шахматными движками. «В 1997 году действующий чемпион мира Гарри Каспаров проиграл компьютеру Deep Blue» Начиная с 2008 года первые места большинства рейтинговых списков и соревнований среди компьютерных шахматных программ занимал шахматный движок Stockfish. Благодаря расширенному алгоритму поиска оптимальных ходов и большой шахматной базе для анализа он стал сильнейшей шахматной программой, которая не использует графический процессор (GPU). Идеология Stockfish как свободного движка с открытым исходным кодом сделала его популярным для модификаций и встраивания в различные системы — например, такие, как сервис Lichess. В 2017 году компания DeepMind разработала самообучающуюся нейронную сеть AlphaZero. Потренировавшись всего 24 часа, она победила сильнейшие программы по играм в шахматы, сеги и го. Это не традиционный шахматный движок: для AlphaZero не прописывали сложные алгоритмы вычисления оценки, как, например, для Stockfish. В его обучении задействовали технологии Machine Learning. Путем проб и ошибок для изучения каждой новой игры неподготовленная нейронная сеть разыгрывала миллионы партий против самой себя случайным образом. Такой подход называется обучением с подкреплением. Сначала нейросеть играет совершенно случайным образом, но со временем учится на выигрышах, проигрышах и ничьих, чтобы корректировать параметры и повышать вероятность выбора выгодных ходов в будущем. Для выбора наиболее перспективных ходов нейросеть использовала поиск по дереву Монте-Карло (MCTS). Нейросеть AlphaZero использовалась в подготовке Магнуса Карлсена к матчам и чемпионатам. Отсутствие привязки к алгоритмической и аналитической оценке при выборе хода сделало ее более изобретательной и непредсказуемой для оппонентов. AlphaZero с запасом побеждает самые сильные шахматные движки, в том числе и Stockfish. При этом она оценивает всего порядка 60 тыс. позиций в секунду, в то время как Stockfish — 60 млн.

Шахматы развиваются и как один из форматов развлечения. При этом публика предпочитает соревнования по быстрым шахматам и по блицу как наиболее зрелищным. Например, в Москве ежегодно проводится FinChess — командный блиц-турнир, собирающий за шахматной доской представителей финансового и ИТ сообществ. Участники не только играют, но и знакомятся друг с другом, налаживают деловые связи. Многие компании проводят и корпоративные шахматные турниры.