Quantos movimentos à frente Anand calcula em sua mente?

Eu sempre me perguntei sobre isso! Quantos movimentos à frente podem jogadores fortes como Anand realmente 'ver' durante o jogo? Como o cálculo de um supercomputador como o Deep Blue difere do de jogadores humanos fortes?

Antes de tudo, veja aqui . aqui está uma citação

Questionado sobre quantos movimentos à frente ele consegue pensar, Kasparov respondeu que isso dependia da posição das peças. "Normalmente, eu calculava três a cinco jogadas", disse ele. "Você não precisa de mais ... Mas eu posso ir muito mais fundo, se for necessário." Por exemplo, em uma posição que envolve movimentos forçados, é possível olhar para a frente até 12 ou 14 movimentos, observou ele.

para um supercomputador, obviamente, depende de quão bem escrito que é, há um conceito chamado de alfa-beta, que é usado para pensar limite em movimentos desnecessários, como o computador normalmente costuma considerar os adversários (branco) c3, b5, d6, f7, combinado, no primeiro movimento. no entanto c3, depois , b5deve considerar d6e ter uma resposta pronta. de uma página chamada Criando um mecanismo de xadrez do zero no chess.com:

Um computador pode avaliar facilmente alguns milhões de posições por segundo, um humano provavelmente 1-2 posições por segundo !! Normalmente, a velocidade é medida em MNodes / sekund, o que significa milhões de posições (nós no jargão da ciência da computação) por segundo. Fritz rodando no meu laptop antigo faz cerca de 2,5 MNodes, enquanto o Deep Blue fazia cerca de 200 MNodes por segundo. O poder bruto não é tudo - a função de avaliação também é muito importante. Praticamente todos os mecanismos usam o mesmo algoritmo para pesquisar na árvore de pesquisa de possíveis movimentos para encontrar o próximo movimento. Esse algoritmo é conhecido como pesquisa alfa-beta ou é uma variante disso.

uma diferença importante é que um computador deve considerar coisas que um ser humano dá como garantidas, como os conceitos por trás de uma abertura conhecida, mesmo que um bom programa possa lembrar quais combos funcionam (e classificá-los e depois jogar com base em suas classificações), extremamente difícil reconhecer conceitos, como um garfo independente do resultado, isso pode ser uma vantagem, porque um humano pode bifurcar-se e não ver outro futuro melhor.

espero que ajude!

Esta é uma pergunta mal definida, semelhante a: no que minha namorada pensa quando nós ...?

Mas, para esfaquear uma resposta, seria completamente dependente da posição. Se a posição tiver muitas variações táticas possíveis, a resposta provavelmente será muito distante, 5, 6 ou mais movimentos à frente.

Se a posição é muito fechada e a estratégia posicional é importante, a resposta provavelmente é que ele está confiando amplamente em sua experiência anterior, no entendimento da estratégia posicional e na análise de aberturas / outros jogos de torneios para orientar suas jogadas. Isso geralmente significa que ele memorizou as possíveis variações e pode se mover com confiança, sabendo que não está enganando.

Se a posição for considerada uma posição final, mais uma vez, ele deve ser capaz de ver muito à frente, já que o número de táticas e variações é bastante reduzido.

Isso é verdade principalmente para todos os jogadores de xadrez, a diferença é que os jogadores mestre e grão-mestre podem executar todas essas coisas em maior grau do que os jogadores menores.

Em termos de como isso se aplica ao desenvolvimento de um mecanismo de xadrez como o (Deep) Blue: isso não acontece. Os computadores são basicamente bestas computacionais e, além de grandes bancos de dados de aberturas conhecidas / posição de final de jogo e tabelas de transposição, eles não confiam amplamente na experiência anterior. Eles simplesmente buscam a melhor jogada, como definida para ser a jogada de forma que a melhor (a seguir) jogada do oponente seja mais fraca (esse é o princípio por trás do algoritmo de busca min-max, que geralmente é usado nos motores de xadrez). truque de que, quando um humano está jogando com um oponente forte do computador, deve procurar criar um jogo em grande parte posicional, com poucas táticas, a fim de aumentar suas chances de ganhar. Os computadores cometem muito menos erros do que os seres humanos no cálculo das táticas e, em geral, têm pouco jogo posicional.

Apenas pensei em adicionar a famosa história (provavelmente apócrifa):

Durante um torneio na década de 1920, um repórter de jornal perguntou a Richard Reti quantos movimentos à frente ele conseguia ler. Reti respondeu: "Só vejo um avançar: O certo."

Jogadores como Anand e Carlsen podem jogar xadrez de alto nível. Suponho que isso significa que o número de movimentos à frente que esses jogadores podem "ver" é essencialmente ilimitado: no tabuleiro, eles presumivelmente podem visualizar uma continuação do jogo até sua conclusão. Mas uma única pesquisa muito profunda em um único ramo de uma enorme árvore de jogo, embora muito importante em determinadas situações, não é por si só suficiente para produzir as melhores jogadas (e também pode não ser a melhor forma de gerenciamento de tempo).

A que distância um jogador forte como Anand vê depende da posição. No movimento 1, ele não vê nenhum movimento à frente porque não sabe qual das várias respostas perfeitamente boas seu oponente jogará. No final do jogo, pode haver uma linha forçada com 15 ou 20 movimentos que ele verá e, a propósito, muitos jogadores mais fracos.

As duas diferenças significativas entre um humano forte e um supercomputador são:

1) Um supercomputador pode calcular muito, muito mais rápido do que qualquer humano e, portanto, pode considerar muito mais movimentos (ordens de magnitude mais) do que qualquer humano ao mesmo tempo.

2) Jogadores muito fortes são muito melhores na avaliação de uma posição do que os supercomputadores. Isso significa que eles podem rejeitar rapidamente linhas pouco promissoras e reduzir drasticamente o número de variações que precisam considerar e fazer isso muito melhor do que o supercomputador. Efetivamente, eles podem ver até onde, às vezes até mais que o supercomputador.

Aliás, essa capacidade de avaliação superior separa grandes mestres não apenas de supercomputadores, mas também de jogadores comuns como você e eu, ou pelo menos eu ;-).

Jogadores mais fracos geralmente não são muito diferentes em suas habilidades de cálculo dos jogadores mais fortes. Eles simplesmente não reconhecem se a posição resultante é boa ou ruim, assim como os jogadores mais fortes. Suas fracas habilidades de avaliação significam que eles perdem tempo, assim como o supercomputador, analisando variações pouco promissoras.