컴퓨터에 따르면 체스 움직임이 이길 확률을 높이는 이유는 무엇입니까?


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http://grandchesstour.org/ 에서 Sinquefield cup을 볼 때 다른 움직임을 시도하고 컴퓨터가 제안 된 움직임 후 순위를 평가하는 방법을 볼 수 있습니다.

이제 컴퓨터가 가장 잘 움직이지 않는 경우 대부분의 움직임은 위치를 손상시킵니다. 그러나 일부 동작 (거의 빈번한)의 경우, 즉시 승리 확률이 높아지고, 아마도 절반의 폰이 유리합니다. 이해가 안됩니다 : 한 번의 이동으로 선수의 위치가 크게 향상 될 가능성이 있다면, 이동 전에 현재 순위에 반영되어 있지 않습니까? 내 마음에, 컴퓨터에 의해 최고의 움직임으로 간주되지 않는 움직임은 위치가 손상되는 반면, 가장 좋은 움직임은 실제로 플레이어의 위치를 ​​향상시키지 않고 서있는 상태를 유지해야합니다. 컴퓨터가이 움직임으로 인해 플레이어의 위치가 향상된다는 것을 알고 있다면, 현재 위치에서 플레이어의 위치를 ​​개선해야합니다.

흠, 또는 아마도 이것은 웹 사이트가 grandchesstour.org에서 어떻게 구현 되었는가의 결과일까요?


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경우에 따라 엔진이 올바른 움직임을 찾는 데 문제가 있지만 수동으로 입력하면 올바르게 평가할 수 있습니다. 이것은 당신이 설명하는 것만 큼 흔하지 않습니다.
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답변:


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컴퓨터가 게임이 끝날 때까지 모든 라인을 평가할 수 있다면 평가는 절대 바뀌지 않을 것입니다. 실제로 모든 움직임의 평가는 "승리", "손실"또는 "추첨"입니다. 이것은 본질적으로 엔드 게임 테이블베이스에서 일어나는 일입니다. * 컴퓨터가 모든 위치에서이 작업을 수행 할 수있는 경우 컴퓨터와의 모든 게임은 컴퓨터를 움직이지 않고 사임하거나 초기 위치에서 추첨을 제공하거나 해당 추첨 제안을 사임하거나 수락하지 않은 것에 대해 화가납니다.

그러나 게임은 매우 길어질 수 있기 때문에 (원칙적으로 수백 가지의 움직임) 각 움직임마다 많은 가능성이 있기 때문에 컴퓨터는 그렇게 오래 걸리지 않기 때문에 평가할 수 없습니다. 따라서 컴퓨터에는 여러 가지 단축키가 필요합니다. 여기에는 가장 중요한 후보 동작이 무엇인지 신속하게 파악하는 것 (보호되지 않은 조각을 가져 오는 것이 큰 움직임 일 것입니다. 여왕을 거는 것은 끔찍한 움직임 일 것입니다 ...)과 여러 동작을 수행 한 후 검색을 중지하고 휴리스틱을 사용하는 것도 포함됩니다 결과 위치가 좋은지 아닌지 알아 내려고 더 많은 검색을하는 대신.

문제는 이러한 단축키가 잘못 될 수 있다는 것입니다. 컴퓨터는 실제로 천재 희생 일 경우 조각을 매달리는 것이 좋지 않다고 결정할 수 있습니다. 실제로 그렇지 않은 경우 위치가 안정화되었다고 판단 할 수 있습니다. 특정 움직임의 실제 요점을 볼 수있을만큼 미래를 충분히 볼 힘이 없을 수도 있습니다.

더 이상 현실적이지는 않지만 간단한 예가 있습니다. 당신이 저를 검사하려고한다고 가정하지만, 당신을 지연시키기 위해 할 수있는 일련의 10 가지 검사가 있습니다. 내가 10 개의 움직임 만 미리 본다면, 나는 잘하고 있다고 생각할 것입니다 : 아마도 전당포 일 수도 있습니다. 그래서 제 평가는 "10 번의 움직임 후에도 여전히 전당포입니다. . Score +1 "첫 번째 수표를 연주하고 응답하면 이제 10 명이 짝이되어 사임한다는 것을 알 수 있습니다. 이것은 현대 프로그램이 피하려고하는 이른바 "수평선 효과"입니다 (예를 들어, 강제 움직임이 많은 선을 따라 더 깊게 보임). 그러나 일반적인 원리를 보여줍니다.

엔진이 미래로 10 개의 움직임을 볼 수 있다면, 각각의 움직임이 이루어질 때마다 게임에서 더 멀리 보입니다. 초기 위치에서, 이동 10에서 보드의 모습을 볼 수 있습니다. 한 번 움직 인 후 11 번 등을 움직이는 것을 볼 수 있습니다. (이것은 오늘날 컴퓨터가 미래에 고정 된 거리를 보지 않지만 일반적인 아이디어를 제공하기 때문에 단순화입니다.)

귀하가 제공 한 예는 내가 제공 한 예의 덜 극적인 버전입니다. 더 많은 움직임이있을수록 컴퓨터는 더 깊이 게임을 볼 수 있으므로보다 정확한 평가를 제공 할 수 있습니다. 이를 보는 또 다른 방법은 정보 측면에서 볼 수 있습니다. 더 많은 움직임이 재생되면 컴퓨터에 더 많은 정보가 있습니다. 이전에는 1.e4에 대한 귀하의 응답이 무엇인지 추측했지만 이제는 시칠리아 등을 연주했다는 것을 알고 있습니다.


* 반복되는 포지션을 피하기 위해 실제로 승리로 이동하는 횟수를 계산해야한다는 점에서 약간의 뉘앙스가 있습니다. 예를 들어, KQ 대 K의 최종 게임을 고려하십시오. 여왕을 훔치거나 굴복시키지 않는 모든 움직임은 무작위로 움직여서 "와우, 나는 완전히 가고 있습니다. "이기는 것 – 거의 모든 움직임이 이깁니다!"


훌륭한 답변! 나는 그 "수평 효과"에 대해 들어 본 적이 없으며, 매우 흥미롭고 흥미 롭습니다.
Pedro A

설명을 주셔서 감사합니다. 나는 한 번의 움직임으로 인한 큰 영향에 대해 대부분 안개에 빠졌지 만 컴퓨터가 분석 할 수있는 시간은 문제의 웹 사이트에서 상당히 제한되어 효과가 커집니다.
jonasfh

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불일치가 없습니다. 이동하면 컴퓨터가 더 이상 이전 위치를 검색하지 않아도됩니다. 이제 모든 처리 능력을 새로운 위치에 집중할 수 있으므로 평가가 변경 될 수 있습니다. 게임 트리는 매우 다를 수 있습니다.

이것은 우리가 체스를하는 방법과 같습니다.


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온라인 체스 엔진이 시작하기 위해 많은 움직임을 깊이 분석하지 않으므로 여분의 플라이가 집의 컴퓨터보다 훨씬 중요합니다.
브라이언 타워

흠, 동의합니다. 아직도, 나는 한 번의 움직임으로 그 영향이 너무 크다는 것이 궁금하다. 나는 컴퓨터가 다음에 일어날 수있는 각각의 움직임, 특히 유망한 움직임에 대해 상당히 중요한 분석을한다고 생각할 것입니다. 그리고 가능한 움직임 중 하나가 훨씬 개선 된 위치를 제공하고 그에 따라 현재 위치를 조정하는지 알아봐야합니다. 그러나 나는 Brian의 의견을 보았습니다.
jonasfh
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