체스 엔진은 등급이 낮은 플레이어에게 해로운가요?


10

상황을 설명하기 위해 방금 OTB를 시작했으며 1225 USCF에 불과합니다. 내 온라인 체스 등급은 그다지 강하지는 않지만 표준 시간 제어로 약 1650입니다.

체스 엔진은 훌륭한 도구이지만 등급이 낮은 플레이어의 성장에 해를 끼칠 수 있습니까? 물론, 등급이 낮은 플레이어는 엔진을 사용하여 간과 된 전술을 발견하거나 불명확 한 실수를 찾을 수 있지만 체스 엔진이 위치 게임에서 제안하는 미묘한 움직임은 어떻습니까?

Stockfish를 사용하여 내 게임 중 일부를 분석 한 후 엔진이 때때로 나에게 의미가없는 움직임을 제안한다는 것을 알았습니다. 내 머리 꼭대기에서 구체적인 예를 제시하기는 어렵지만 많은 저급 선수들이 관련이 있다고 생각합니다. 엔진은 분명히 매우 강력하며 모든 플레이어가 엔진의 분석을 따르고 제안을 관찰하고 "오, 그래 내 게임에서 구현할 수있다"고 생각하기 쉽습니다. 그러나 위기 시간이 다가 오자 플레이어는 실제로 아무것도 배우지 않았고 엔진에서 무언가를 배웠다고 생각했습니다.

어떻게 생각해? 엔진은 등급이 낮은 플레이어를위한 훌륭한 학습 도구입니까, 아니면 엔진의 힘을 활용하려면 더 높은 수준의 체스 지식이 필요합니까?


OTB 1250 및 온라인 1650은 의심됩니다. 귀하의 OTB가 정당화되지 않았거나 온라인 게임이나 다른 이유로 공정하지 않습니다. 엔진이 중요한 순간에 실수를 이해하는 데 1650 명의 플레이어가 도움이 될 수 있다고 생각하지만 실수로 게임의 50 % 이상이 실수로 결정되어 엔진을 사용하는 것은 쓸모가 없습니다. 그러나 1250 명의 플레이어는 게임 어딘가에서 실수를 저지르고 실제로 엔진을 사용하여 실수를 찾아 낼 수는 없습니다. 대신, 그 범위에서 플레이어는 실수를 방지하기 위해 연습해야합니다. 엔진 IMO는 전술 및 전략 계획을 이해하는 데 도움이되지만 현재로서는 유용하지 않을 수 있습니다.
Saeed Amiri

@SaeedAmiri 다른 플레이어 풀의 등급 또는 다른 시스템을 사용할 때의 확실한 관계는 없습니다. 직접 비교할 수 없습니다.
Tony Ennis

"하지만 1250 명의 플레이어는 게임 어딘가에서 실수를 할 수 있습니다. 실제로 실수를 찾아 내기 위해 엔진을 사용할 필요는 없습니다."-사실이 아닙니다. 이것이 바로 체스 엔진의 목적입니다. 게임 후 당신은 모든 누락 된 전술과 허용 전술을 볼 수 있습니다.
제한

@TonyEnnis, 나는 다른 수영장에 대해 이야기하지 않았습니다. OP는 표준 등급을 작성했으며 합리적인 체스 사이트의 표준 등급은 OTB 등급과 합리적으로 비슷해야한다고 생각합니다 (+ -400이 아닌 + -100!).
Saeed Amiri

답변:


7

나는 그들이 올바르게 사용된다면 해롭지 않다고 생각합니다.

  1. Stockfish에서 즉시 배울 수있는 것은 없습니다. 그러나 분석을 공부하면 배우기 시작할 것입니다.

  2. Stockfish는 GM 강도로 재생됩니다. 2200+ 플레이어가 될 때까지 절대 찾을 수없는 움직임을 제안합니다. 불행히도 나는 합리적인 USCF 1650처럼 작동하는 체스 엔진을 알지 못합니다.

  3. Stockfish는 더 나은 움직임을 할 수있는 곳을 보여줍니다. 주목해야 할 것은 당신이 그들을 찾을만큼 영리하다면 승리하는 움직임이 있다는 것입니다. 게임이 희망이 없을 때까지 Stockfish는 보드의 어느 쪽을 플레이하든 USCF 1250을 이길 수 있습니다. 움직임이 있습니다.

지금, 나는 엔진의 팬이지만 개선하고 싶다면 강사를 만나십시오. "A"또는 "B"플레이어가 GM을 필요로하지 않습니다. 또한 "A"및 "B"플레이어와 게임을 한 후 게임 분석에 도움을 요청하십시오. 이것은 단지 대답이 아닌 이유를 제공합니다. 또한 분석 방법을 배우는 데 도움이됩니다. 엔진에 너무 많이 의존하면 놓칠 수 있습니다. 답변을 이해하는 데 도움을주지 않으면 서 답변을 제공합니다.


3

1500 년대 중반의 등급 플레이어 인 저는 전술 트레이너 (체크 문제)가 엔진과의 경기보다 더 많은 보상을 받는다는 것을 알게되었습니다. 나는 일반적으로 인간에게 시간 보너스로 다양한 시간 제어를 해왔지만 모든 게임은 작은 이점을 위해 타이트한 위치 플레이 싸움과 같은 마찰의 전쟁 인 것 같습니다. 그런 다음 전술을 간과하거나 다른 사람이나 '인간 오류'를 시도하지 않는 위험한 사람을 시도합니다. 그것은 다른 종류의 게임이며, 훨씬 더 재미있는 게임입니다.

사람들을 대상으로 느린 게임 (G / 30 이상)을 시도한 다음 엔진을 사용하여 분석합니다. 더 나은 움직임이 발견되면, 그것은 내성 게임이됩니다 : "왜 그 움직임을 선택하지 않았습니까? 나는 그것을 보았습니까? 올바르게 계산 했습니까? 나는 다른 계획을 세울 수 없었습니다. ? "

제가 직면 한 주요 장애물은 온라인 플레이에 대한 자연스러운 혐오였습니다. 주어진 시간에 수천 명의 플레이어가 온라인 상태이며 주류 서버 (ICCS, FICS, PlayChess 등)는 기술 수준에 매우 적합합니다. 그것은 OTB만큼 개인적이 아닐 수도 있지만 (아마도) 당신은 여전히 ​​다른 인간과 놀고 있습니다. 나는 여전히 온라인으로 등급이 매겨진 게임을하지는 않지만 연습을 위해이기는 것은 어렵다.


1

아직 언급되지 않았고 매우 유용한 것으로 밝혀진 한 가지 용도는 엔드 게임 훈련에 엔진을 사용하는 것입니다. 최종 게임 위치가 당신의 공상을 타격하는 모든 것을 설정하고 그 이론적 인 승리를 실제로 이길 수 있는지 그리고 그 이론적 인 무승부를 그릴 수 있는지 알아보기 위해 그것을 재생할 수 있습니다. 실수를한다면 엔진이 눈에 띄게 될 것입니다!

그러나 한 가지주의 할 점은 엔진이 이길 수 없을 때 때때로 이상하고 "비인간적 인"움직임을 일으킨다는 것입니다. 예를 들어, 이론적 인 추첨을 방어 할 때, 엔진이 불충분 한 재료로 인해 당김이나 조각을 포기하는 것을 보았습니다. 인간은 결말의 복잡성과 상대방의 레벨에 따라 오류를 기대하면서 계속 노력하고 싶을 수도 있지만, 엔진은 "모든 움직임은 0으로 평가된다. 또는 길을 잃은 상태에서 엔진은 방어하려고 시도하지 않고 왕을 뛰게 할 수도 있습니다. 어쩌면 10의 친구 대신 12의 친구를 향한 것으로 계산됩니다 ...


0

나는 컴퓨터 프로그램이 주로 전술에 의존하고 있다는 것을 깨닫는 한 해롭지 않다고 생각합니다. 온라인 컴퓨터 프로그램이 미묘한 움직임에 능숙하다고 생각하지 않습니다. 그러나 그들은 낮은 등급의 플레이어를위한 전술 훈련에 특히 도움이 될 수 있으며, 전술적 인 움직임을 보는 데 능숙 해집니다. 나는 더 높은 레벨에서 그것들을 플레이하는 것이 더 낮은 레벨을 사용하는 것만 큼 유익하다고 생각하지는 않지만 전자는 실수를하지 않기 때문에 후자는 더 인간적인 게임을 얻을 수 있습니다. 때때로 프로그램을 능가합니다. 적어도 그것은 내 경험이었습니다.


0

1500 명의 플레이어 인 저는 체스 엔진을 사용하여 게임에서 놓친 전술 샷을 지적하므로 집중해야 할 전술을 알고 있습니다. 또한 그들과 함께 오프닝 작업을하고 싶습니다.이 경우 5 또는 10 번의 움직임으로 게임을 다시 시작할 수 있습니다. 그들은 종종 (제한적이지 않은) 열린 지식에 구멍이있는 것을 보도록 도와주었습니다. 평가가 조금만 바뀌는 움직임에 대해서는 걱정하지 않습니다. 나는 위험을 느끼도록 도와주는 데 도움이된다고 생각하지만, 항상지는 데 우울하기 때문에 많은 게임을하지 않습니다.


0

체스 엔진은 모든 수준에서 배우는 것이 훌륭하다고 생각합니다. 나는 그들로부터 많은 것을 배웠다는 것을 알고 있습니다. 최고 그랜드 마스터의 위치 게임이 당황스럽고 체스 엔진이 많이 사용되지 않고 더 강한 플레이어의 설명이 더 빨리 이해되는 경우가 있습니다. 그럼에도 불구하고 체스 엔진은 일반적으로 배우기에 좋습니다.


0

초보자 플레이어가 체스 엔진을 많이 사용한다고 생각하지 않습니다. 아시다시피, 체스 엔진은 당신에게 최고의 움직임 (또는 적어도 아주 좋은 것)을 줄 것이지만, 이것이 왜 최고의 움직임인지는 알려주지 않습니다. 따라서 보드에서 정확히 같은 위치에 있지 않으면 (거의 발생하지는 않음) 아무 것도 배우지 못할 것입니다.

엔진으로 자신의 게임을 분석하고 실수를 저 지르거나 놓친 전술을 보여 주더라도 전술을 이해하고 분류하는 것은 여전히 ​​인간의 임무입니다 (이중 공격, zwischenzug, 교수형 조각 또는). .?). 결국 이러한 패턴을 마음에 저장해야합니다. 이를 위해 훈련 전술 퍼즐이 훨씬 효율적이라는 것을 알았습니다. 또한 chesstempo와 같은 일부 사이트에서는 전술적 주제를 보여줍니다 .

조용한 위치에서 GM의 경우에도 엔진 제안을 이해하기가 쉽지 않으며 설계 상 엔진도 느린 조작에 적합하지 않습니다. 이 경우에 그들이 제안하는 것을 이해하지 못한다고 걱정하지 마십시오.

초보자는 간단한 전술 (학습 전술 퍼즐)을 피하고 간단한 전략을 배우면서 한 번에 조각을 실수하지 않도록 집중해야합니다. 후자를위한 가장 좋은 방법은 더 강한 플레이어가 게임을 분석하고 잘못한 부분을 알려주는 것입니다. 또한 책을 사용하거나 게임의 주석을 보거나 읽을 수 있습니다.


0

나는 엔진이 도울 수 없다고 말하는 사람에 동의하지 않는다. 그들은 어떤 상황에서도 당신에게 정답을 줄 수있을뿐만 아니라 왜 당신의 대답이 틀렸는 지 보여줄 수 있습니다. 마치 세계에서 가장 강한 선수가 바로 옆에 앉아있는 것과 같습니다.

나는 Chessmaster와 대결하여 체스를 배웠습니다. 그것이 플레이하는 방식 때문에 나는 내가 플레이하는 거의 모든 사람보다 최종 게임에서 더 낫다고 느끼고 엔진은 그 표준을 유지하기 때문에 전술적으로 상당히 정확하다고 느낍니다. 사람들을 상대로 게임을하면 사람이 엉성 해져 함정을 치는 경향이 있습니다. 사람과 엔진 모두와 대결하면 가장 빠른 속도로 향상하는 데 도움이됩니다.


-1

제 생각에 체스 엔진은 초보 플레이어가 체스를 배우기 위해 사용하기에 적합하지 않습니다. 그리고 제 의견의 이유는 매우 간단합니다. 체스 엔진은 체스를 가르치도록 설계되지 않았습니다! 이것이 답변으로 충분하지 않은 경우, 아래에서 더 자세한 방식으로 내 견해를 설명하려고 노력할 것입니다.

체스 엔진은 주어진 위치를 가능한 한 정확하게 평가할 수 있도록 설계되었으며, 이러한 평가를 사용하여 게임 진행시 양쪽에 대한 최적의 이동 순서를 시도하고 도출했습니다.

위치를 평가하기 위해 체스 엔진은 재료, 킹 안전성 등과 같은 것들을 기반으로 숫자 값으로 위치를 할당합니다. 그러나 엔진은 주어진 위치 점수에 이르게하는 가장 중요한 요소가 어떤 위치 요소인지 설명하지 않습니다. 이것이 체스 플레이어가 엔진을주의해서 사용해야하고 엔진을 어느 정도 회의 론적으로 다루어야 하는가에 대한 핵심입니다.

체스 엔진은 그들이해야 할 일을 매우 잘합니다. 사실, 그들은 오늘날 대부분의 입장을 평가하는 데 능숙하여 최고의 체스 엔진을 인간이 이길 수는 없습니다. 이것은 왜 컴퓨터 엔진이 겉보기에 이상한 방식으로 위치를 평가하는지, 또는 더 간단한 방법으로 논리적 결론에 게임.

위에서 설명한 시나리오 유형에서 사람들이 흔히 저지르는 실수는 다음과 같습니다. 컴퓨터를 신뢰하고 질문하지 않고 계속 진행합니다. 이런 방식으로이 플레이어들은 물질에 대해 아무것도 배우지 않을뿐만 아니라, 플레이어가 사물을 이해하지 못하더라도 실제로 통찰력을 얻을 것이라고 생각할 위험이 있습니다!

실제로 그들이하지 않았을 때 무언가를 배웠다고 생각하는 사람들에 대한 마지막 부분은 과장된 것이 아닙니다. 이것은 많은 다른 환경에서 사람들에게 항상 발생하며 사람들이 일반적으로 배우는 방식과 관련이 있습니다.

학계에서 "딥 학습"및 "표면 학습"이라는 용어는 학생들이 코스를 통과하기 위해 사용하는 두 가지 매우 다른 학습 방법을 설명하는 데 사용됩니다.

  • 표면 학습은 최소한의 노력으로 제시된 정보를 학습함으로써 과정을 통과하는 것과 관련이 있습니다. 이것은 종종 학생들이 성찰의 암시없이 사실을 암기하려고 시도한다는 것을 의미합니다.

  • 딥 러닝은 어떤 방식 으로든 과정 내용을 중요하게 고려하는 것과 관련이 있으며, 이로 인해 학생은 과정 내용을 배우고 이해하기위한 실제 노력을하게됩니다.

이 용어들에 대한보다 자세한 (그리고 제 생각에는 더 나은) 설명은 다음 기사의 처음 몇 단락 : 구조화 된 토론위원회 활동에 의한 비판적 사고 및 심층인지 처리 촉진을 참조하십시오 .

표면 학습은 학습 사실과 정의에 중점을 두지 만, 왜 무언가가 진실인지 아닌지를 실제로 이해하는 것은 강조하지 않기 때문에 학습 한 사실을 적용하는 능력이 심각하게 제한되는 경우가 종종 있습니다.

체스 학습의 맥락에서, 표면 학습은 마음에 의해 특정 개방 변형을 암기하거나 변형 및 지침의 이유와 함께 자신과 관계없이 "림의 기사가 희미합니다"와 같은 위치 지침을 학습하는 것으로 간주됩니다. 나는 대부분의 사람들이 체스 학습에 대한이 접근법이 장기적으로 성공하지 못할 것이라는 데 동의 할 것이라고 생각한다.

체스는 즉시 위치를 계산하고 평가하는 플레이어의 능력에 크게 의존하는 게임입니다. 암기하기에는 너무 많은 위치가 있으며, 상대방이 당신이 암기했을 수있는 변형을 회피하면 게임의 나머지 부분에 대해 자신이 있습니다. 일반적인 지침을 준수 할 때와 지침에서 벗어날시기를 판단 할 수 있어야합니다. 그리고 체스를 잘 배우는 것은 특정 변형의 움직임을 이해하고 특정 지침이 그대로 공식화되는 이유를 이해함으로써 이러한 능력을 배양하는 것과 관련이 있습니다. 이것은 표면 학습 접근법보다 딥 러닝 접근법과 더 일치합니다.

이것을 체스 엔진에 다시 연결 : 체스 엔진을 사용하여 체스를 배우는 것은 위험합니다. 체스를 배우기 위해 표면 학습 접근법을 사용하여 플레이어를 쉽게 바꿀 수 있기 때문입니다. 컴퓨터는 수치 평가와 최적의 변형 만 제공합니다. 플레이어는 "허! 상대가 주어진 컴퓨터 라인을 플레이했다면 다음에 기억할 것입니다. " 더 이상 반영하지 않고. 플레이어가 무언가를 배웠을 수도 있지만이 새로운 지식이 플레이어가 의미있는 방식으로 게임을 개선하는 데 도움이됩니까?

이 모든 것을 말하면서도 체스 엔진을 사용하여 체스를 배울 수 있다고 생각합니다. 그러나 플레이어는 신중하고 많은 노력을 기울일 준비가되어 있어야합니다. 플레이어는 "오, 나는 Stockfish를 본다.이 위치가 _______라고 생각하니? 어리석은 거위, 네가 얼마나 잘못되었는지 보여줄 것이다"라는 문구를 따라 사고를하려고 노력해야한다. 컴퓨터가 왜 그렇게 위치를 평가하는지 확실하지 않은 즉시. 이런 식으로 맹목적으로 듣지 않고 엔진이 어떤 의미로 설명하도록 할 수 있습니다. 그러나 이것은 초보자 플레이어에게는 매우 어렵고 시간이 많이 걸리며, 전술에 대해 배우고 계획을 세우는 등의 방법은 게임을 처음 접하는 플레이어에게 더 효과적입니다.


나는 여전히이 답변에 요약 된 견해를 가지고 있으며, 그것을 내리는 이유를 정확히 알기 어렵다. 내가 볼 수있는 유일한 잠재적 인 문제는 길이이므로 누군가 누군가이 대답을 내리는 이유에 대한 통찰력을 줄 수 있다면 크게 감사하겠습니다.
스컬지
당사 사이트를 사용함과 동시에 당사의 쿠키 정책개인정보 보호정책을 읽고 이해하였음을 인정하는 것으로 간주합니다.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.