In breve, l'approccio standard alla messa a punto dei parametri di un motore di scacchi è di:
- Definire i parametri
- Fornire i parametri valori nominali (iniziali)
- Avvia il motore per vedere come si comporta
- Ottimizza i valori dei parametri per provare a migliorarne le prestazioni
Quindi ripetere i passaggi 3 e 4 fino a quando non si è raggiunto l'obiettivo per le prestazioni.
L'approccio abituale per farlo è quello di creare un laboratorio in cui i motori si affrontano nei tornei di motori. Vengono utilizzati più giochi in cui il motore riproduce entrambi i colori. I principali tornei di interesse riguardano l'esecuzione di un motore con il valore del parametro impostato A contro lo stesso motore con il valore del parametro impostato B.
Come probabilmente intuirai, i risultati di questo approccio dipendono fortemente da:
- I parametri scelti
- Come vengono specificati i parametri
- Come vengono variati i valori dei parametri durante il test
- Come funzionano i motori (profondità dello strato limitata, tempo limitato, sensibilità, ecc.)
Questo approccio richiede anche molto tempo.
Nel 2010 i ricercatori hanno sviluppato un approccio più recente (e innovativo) utilizzando le tecniche dell'algoritmo genetico per a) specificare i parametri e b) ottimizzare i valori dei parametri. Gli investigatori hanno prima avviato un motore con un set nominale iniziale di valori dei parametri rispetto a un set di giochi da gran maestro per vedere se poteva effettivamente scegliere la "mossa migliore". La "mossa migliore" è stata definita come la mossa del gran maestro *. Ovunque non sia riuscito a farlo è stato registrato. Quindi, è stato provato un altro set di valori di parametro e sono state determinate le prestazioni relative rispetto alla corsa precedente.
Quindi, è stato provato un approccio programmatico alla combinazione dei valori dei parametri , usando il principio dell'algoritmo genetico di sopravvivenza del "più adatto". Qui, "più adatto" indica quello che genera un output che corrisponde maggiormente all'ideale. (Capita anche di essere un gioco di parole sulla tecnica statistica della regressione "minimi quadrati", una tecnica usata per giudicare la qualità dell'approssimazione.)
Solo dopo che sono stati trovati i parametri del motore in grado di imitare un GM abbastanza bene, inizia la fase del torneo del motore. In questa fase, i diversi set di valori dei parametri vengono nuovamente confrontati, questa volta direttamente . Le tecniche di miglioramento dell'algoritmo genetico sono applicate per generare generazioni del motore successivamente migliori.
In questo progetto di ricerca sono stati utilizzati 36 parametri, inclusi tutti i valori materiali dei pezzi, e molti dei criteri di valutazione strategica più comuni, come pedine arretrate, quadrati deboli, coppia di vescovi e così via. Tuttavia, i ricercatori hanno aggiunto alcuni nuovi parametri, come "pressione del re", valori "mobilità" per ogni tipo di pezzo, torre su un file adiacente al re, torre su un file semi-aperto, torre che attacca il re su un - / b- / g- / h-file, separazione tra un pedone passato e il re in difesa e altro.
Sfortunatamente, i ricercatori non hanno elaborato il modo in cui sono arrivati a questa suite di parametri e quali parametri alternativi potrebbero aver testato e rifiutato. Sarebbe ragionevole supporre che iniziassero con un set molto più ampio, e determinarono (attraverso tentativi ed errori) quali avevano il maggiore effetto sulle prestazioni e quali erano o insignificanti o derivati, e quindi potevano essere lasciati cadere.
Se può sembrare utile, puoi trovare la ricerca qui .
* Un avvertimento su una fase dell'approccio che i ricercatori hanno usato è in ordine. Nella sua Introduzione alla comprensione degli scacchi Move by Move , John Nunn ha scelto "... giochi combattuti tra grandi maestri ..." per illustrare i suoi temi. Quindi aggiunge:
I lettori possono essere piuttosto sorpresi nel vedere il numero di punti interrogativi che adornano i giochi in questo libro. Sicuramente, potresti pensare, con solo trenta giochi da selezionare, sarebbe stato facile trovare alcuni giochi sonori. Tuttavia, posso assicurarti che non lo era. ... è possibile trovare difetti in quasi tutti i giochi complessi e combattuti ... Non ho mai pensato che il mio gioco fosse assolutamente accurato, quindi personalmente non trovo queste rivelazioni angoscianti. Tuttavia, alcuni potrebbero avere difficoltà ad ammettere che gli scacchi giocati dagli esseri umani sono meno precisi di quanto si pensasse in precedenza.
Il punto sollevato dal dott. Nunn suggerisce che l'approccio iniziale dei ricercatori nell'impostare i parametri del motore, imponendo loro di imitare le mosse dei grandi maestri, potrebbe essere difettoso perché il gioco umano è difettoso . In effetti, è risaputo che i motori funzionano già meglio degli umani .
Pertanto, forse un approccio migliore all'impostazione dei parametri iniziali sarebbe quello di abbinare un nuovo motore a un motore esistente superiore .
