Как компьютер играет в шахматы?

в 21:51, , рубрики: AI, tldr, Алгоритмы, игры, искусственный интеллект, никто не читает теги, Программирование, шахматы

Как компьютер играет в шахматы? - 1
Хикару Накамура, недавно бросивший вызов компьютеру

Компьютер уже давно обыграл человека в шахматы, сейчас сильнейшие шахматисты не способны выиграть даже у старенького ноутбука. Теперь шахматные движки используются для анализа партий, поиска новых вариантов и игры по переписке.

Если вам интересно, как же устроены шахматные движки — добро пожаловать под кат.

Введение

Когда-то я был уверен, что шахматные программы (они же движки, впрочем об этом чуть позже), просто держат в памяти огромное количество сыгранных партий и находят в них нынешнюю позицию и делают верный ход. По-моему, я прочитал об этом в какой-то книжке.

Это, несомненно, очень наивное мнение. Новую позицию в шахматах можно получить к десятому ходу. Хоть в шахматах и меньше позиций, чем в го, тем не менее, уже после 3 ходов (ход — это один ход белых и чёрных, полуход — ход только одной стороны) дерево ходов состоит из почти 120 миллионов узлов. Более того, размер дерева после 14 полуходов из начальной позиции энтузиасты считают уже больше года, продвинувшись пока что примерно на треть.

Ещё я думал, что шахматные программы, несмотря на давнюю победу в матче над чемпионом мира, все еще находятся в пределах досягаемости лучших людей. Это тоже не верно.

В недавнем мини-матче человека с машиной, Хикару Накамура, один из сильнейших шахматистов в мире, играл с Komodo, одной из (двух) сильнейших шахматных программ в мире. Программа была запущена на 24-ядерном Xeon'е. Так как на равных соревноваться с компьютером люди уже не могут, гроссмейстер получил фору в каждой из 4 партий:

  • В первой партии — пешка и ход: компьютер играл чёрными и без пешки f7
  • Во второй — только пешка: компьютер играл белыми без пешки f2
  • В третьей — качество (разница между ладьёй и лёгкой фигурой, оценивается примерно в 2 пешки): компьютер белыми без ладьи a1, человек без коня b8 и с ладьёй a8 на его месте.
  • В четвертой — четыре хода: человек играет белыми и вместо первого хода делает 4 любых хода, не пересекаю середину доски.

По поводу форы были определённые споры — например, отсутствие пешки f несколько ослабляет короля, но после рокировки даёт открытую линию ладье. Отсутствие центральной пешки, возможно, даёт большее преимущество. 4 хода дают неплохой позиционный перевес, но если играть закрытый дебют вроде староиндийской защиты, то это преимущество не так уж и сложно свести на нет.

Кроме того, партии игрались с контролем 45"+15', то есть 45 минут на партию и 15 секунд добавления каждый ход. Обычно, более короткие контроли дают дополнительное преимущество компьютеру, в то время как более длинные — несколько повышают шансы человека. Компьютер даже за доли секунды успеет отмести откровенно проигрывающие ходы, в то время как из-за экспоненциального роста дерева вариантов каждое последующее улучшение анализа занимает всё больше времени.

Тем не менее, фора была и человек проиграл в матче 2.5-1.5, сведя в ничью первые 3 партии и проиграв четвёртую. Вместе с тем, слабый гроссмейстер достаточно уверенно выиграл с форой в 2 пешки. Следовательно, преимущество лучших программ над лучшими людьми на данный момент где-то между 1 и 2 пешками форы. Конечно, эта оценка очень грубая, но для точной оценки надо сыграть несколько тысяч партий между людьми и программами, а этим вряд ли кто-то будет заниматься. Обратите внимание, что рейтинг ЭЛО, нередко указываемый для программ, не имеет ничего общего с рейтингом людей.

Что такое шахматный движок?

Чтобы человек мог играть в шахматы с компьютером, кроме собственно поиска лучшего хода, нужен GUI. К счастью, был придуман универсальный интерфейс (даже два, Winboard и UCI, но большинство движков использует UCI) для связи между GUI и собственно шахматной программой (движком). Таким образом, программисты могут сосредоточиться на самом алгоритме игры в шахматы, не задумываясь об интерфейсе. Обратная сторона монеты — так как создание GUI гораздо более скучное занятие, чем написание движка, то бесплатные GUI заметно проигрывают платным. В отличии от движков, где свободный Stockfish уверенно борется за первую строчку рейтинга с платным Komodo.

Как же они все таки играют?

Итак, как же устроен современный шахматный движок?

Представление доски

Основа любого движка — представление шахматной доски. В первую очередь, надо «объяснить» компьютеру все правила шахмат и дать ему возможность хранить шахматную позицию. Без этого невозможно оценивать позицию и делать ходы.

Есть два основных способа хранить представление доски — по фигурам или по клеткам. В первом случае мы храним для каждой фигуры её место на доске, во втором — наоборот, для каждой клетки храним что находится там. У каждого метода есть свои преимущества и недостатки, но на данный момент все топовые движки используют одно и то же представление доски — bitboards.

Bitboards

По счастливому совпадению, на шахматной доске 64 клетки. А значит, если для каждой клетки использовать один бит, мы можем хранить всю доску в 64-битном целом числе.
В одной переменной будем хранить все белые фигуры, в другой — все черные, и ещё в 6 — каждый тип фигур по отдельности (другой вариант — 12 битбордов для каждого цвета и типа фигур по отдельности).

В чем преимущество такого варианта?
Во-первых, память. Как мы узнаем позже, при анализе представление доски копируется много раз, и, соответственно, отъедает оперативку. Битборды — это одно из самых компактных представлений шахматной доски.
Во-вторых, скорость. Многие вычисления, например, расчёт возможных ходов, сводятся к нескольким битовым операциям. За счёт этого, например, использование инструкции POPCNT дает ~15% ускорение современным движкам. Кроме того, за время существования битбордов было придумано немало алгоритмов и оптимизаций, как, например, «магические» битборды.

Поиск

Минимакс

В основе большинства шахматных движков лежит алгоритм поиска минимакс или его модификация негамакс. Вкратце, мы спускаемся вниз по дереву, оцениваем листья, а потом поднимаемся вверх, каждый раз выбирая оптимальный для текущего игрока ход, минимизируя оценку для одного (чёрных) и максимизуруя для второго (белых). Отсюда и название. Оказавшись в корне, мы получаем последовательность ходов, оптимальную для обоих игроков. Разница между минимаксом и негамаксом в том, что в первом случае мы по очереди выбираем ходы с максимальной и минимальной оценкой, а во втором вместо этого меняем знак для всех оценок и всегда выбираем максимальную (название сами поняли откуда). Подробнее здесь и здесь.

Альфа-бета

Как компьютер играет в шахматы? - 2Первая оптимизация — альфа-бета. Идея альфа-беты проста — если у меня уже есть хороший ход, то можно отсечь ходы, которые заведомо хуже. Рассмотрим пример на жуткой картинке слева. Допустим, у игрока А есть 2 возможных хода — a3 и b3. Проанализировав ход a3, программа получила оценку +1.75. Начав оценивать ход b3, программа увидела, что у игрока B есть два хода — a6 и a5. Оценка хода a6 +0.5. Так как игрок B выбирает ход с минимальной оценкой, то он никак не выберет ход с оценкой выше 0.5, а значит оценка хода b3 меньше 0.5, и рассматривать его смысла нет. Таким образом, все оставшееся поддерево хода b3 отсекается.

Для отсечений мы храним верхнюю и нижнюю границы — альфу и бету. Если при анализе ход получает оценку выше беты — то текущий узел отсекается. Если оценка выше альфы — то альфа обновляется.

Узлы в альфа-бете делятся на 3 категории:

  1. PV-Nodes — узлы, оценка которых попала в окно (между альфой и бетой). Корень и самый левый узел всегда являются узлами этого типа.
  2. Cut-Nodes (или fail-high nodes) — узлы в которых произошло отсечение по бете.
  3. All-Nodes (или fail-low nodes) — узлы, в которых ни один ход не превысил альфу по оценке.

Сортировка ходов

При использовании альфа-беты, важным становится порядок ходов. Если мы сможем поставить лучший ход первым, то оставшиеся ходы будут проанализированы гораздо быстрее за счёт отсечений по бете.

Кроме использования хеша и лучшего хода из предыдущей итерации, существуют несколько техник сортировки ходов.

Для взятий используется простая эвристика MVV-LVA (Most Valuable Victim — Least Valuable Aggressor). Мы сортируем все взятия по убыванию ценности «жертвы», а внутри соритруем еще раз по возрастанию ценности «агрессора». Очевидно, что обычно забрать пешкой ферзя выгоднее, чем наоборот.

Для «тихих» ходов используется метод «убийственных» (killer) ходов — ходов которые вызвали отсечение по бете. Это ходы обычно проверяются сразу после ходов из хеша и взятий.

Хеш таблицы или таблицы перестановок

Несмотря на огромные размеры дерева, многие узлы в нём идентичные. Чтобы не анализировать одну и ту же позицию дважды, компьютер хранит результаты анализа в таблице и каждый раз проверяет, нет ли уже готового анализа этой позиции. Обычно в такой таблице хранится собственно хеш позиции, оценка, лучший ход и возраст оценки. Возраст необходим для замены старых позиций при заполнении таблицы.

Итерационный поиск

Как известно, если мы не можем проанализировать все дерево полностью, минимаксу необходима оценочная функция. Тогда достигнув определенной глубины, мы останавливаем поиск, оцениваем позицию и начинаем подъем по дереву. Но такой метод требует заранее заданной глубины и не предоставляет качественные промежуточные результаты.

Эти проблемы решает итерационный поиск. Для начала мы проводим анализ на глубину 1, потом на глубину 2 и т.д. Таким образом, каждый раз мы спускаемся чуть глубже, чем в прошлый раз, пока анализ не будет остановлен. Чтобы уменьшить размеры дерева поиска, результаты прошлой итерации обычно используются, чтобы отсекать заведомо плохие ходы на текущей. Этот метод называется «окно стремлений» (aspiration window) и используется повсеместно.

Поиск спокойствия(Quiescence Search)

Этот метод предназначен для борьбы с «эффектом горизонта». Простая остановка поиска на нужной глубине может быть очень опасной. Представим, что мы остановились посреди размена ферзей — белый забрал чёрного ферзя, а следующим ходом чёрный должен забрать белого. Но в данный момент на доске — лишний ферзь у белых и статическая оценка будет в корне неверной.

Для этого, прежде чем заняться статической оценкой, мы проверяем все взятия (иногда еще и шахи) и спускаемся по дереву до позиции, в которой нет возможных взятий и шахов. Естественно, если все взятия ухудшают оценку, то мы возвращаем оценку текущей позиции.

Выборочный поиск

Идея выборочного поиска в том, чтобы дольше рассматривать «интересные» ходы и меньше — неинтересные. Для этого используются продления, которые увеличивают глубину поиска в определённых позициях, и сокращения, уменьшающие глубину поиска.

Глубину увеличивают в случае взятий, шахов, если ход единственный или гораздо лучше альтернатив или при наличии проходной пешки.

Отсечения и сокращения

С отсечениями и сокращениями всё гораздо интереснее. Именно они позволяют значительно сократить размер дерева.

Вкратце об отсечениях:

  • Дельта-отсечение — проверяем, может ли взятие улучшить текущую альфу. Для этого к оценке узла добавим ценность взятой фигуры и еще немного и посмотрим, больше ли получившееся значение, чем альфа. Например, если у белых не хватает ладьи, то взятие пешки вряд ли им поможет, с другой стороны, взятие слона может помочь.
  • Отсечение бесполезности — то же самое, только для не-взятий. Если текущая оценка настолько меньше альфы, что никакое позиционное преимущество не сможет это скомпенсировать, то такие узлы отсекаются. Обычно применяется на низкой глубине (1-2).
  • Историческое отсечение — для каждого хода мы храним, сколько раз данный ход спровоцировал отсечение, независимо от позиции. Ходы с высоким значением этой эвристики отсекаются. Обычно применяется начиная с определенной глубины и не применятся на PV узлы. Иногда объединяется с предыдущим методом.
  • Multi-Cut — если из первых M(например, 6) узлов хотя бы C(например, 3) являются Cut-node, то отсекаем все узлы.
  • Отсечение по null-ходу — если после null-хода (простая передача очереди хода сопернику) оценка все равно выше беты, то отсекаем узел. Проще говоря, если позиция настолько плоха, что даже сделав два хода подряд, игрок все равно не может ее улучшить, то нет смысла рассматривать эту позицию.

Сокращение используются, когда мы не настолько уверены, что ход плох, и поэтому не отсекаем его, а просто уменьшаем глубину. Например, razoring — это сокращение при условии, что статическая оценка текущей позиции меньше, чем альфа.

За счёт качественной сортировки ходов и отсечений, современные движки умудряются достигать коэффициента ветвления ниже 2. За счёт этого, к сожалению, они иногда не замечают нестандартные жертвы и комбинации.

NegaScout и PVS

Две очень похожие техники, которые используют тот факт, что после того как мы нашли PV-node (приусловии что наши ходы достаточно хорошо отсортированы), она скорее всего не изменится, то есть все оставшиеся узлы вернут оценку ниже, чем альфа. Поэтому вместо поиска с окном от альфа до бета, мы ищем с окном от альфа до альфа+1, что позволяет ускорить поиск. Конечно, если в каком-то узле мы получаем отсечение по бете, то его надо ценить заново, уже нормальным поиском.

Разница между двумя методами лишь в формулировке — они были разработаны примерно в одно время, но независимо, и поэтому известны под разными названиями.

Параллельный поиск

Распараллеливание альфа-беты — отдельная большая тема. Я вкратце пройдусь по ней, а кому интересно — почитайте Parallel Alpha-Beta Search on Shared Memory Multiprocessors. Сложность в том, что при параллельном поиске многие Cut-nodes анализируются до того, как другой поток найдет опровержение (установит бету), в то время как в последовательном поиске, при хорошей сортировке многие из этих узлов отсеклись бы.

Lazy SMP

Очень простой алгоритм. Мы просто запускаем все потоки одновременно с одним и тем же поиском. Коммуникация потоков происходит за счёт хеш-таблицы. Lazy SMP оказался неожиданно эффективным, настолько, что топовый Stockfish перешел на него с YBW. Правда, некоторые считают, что улучшение произошло из-за плохой реализации YBWC и слишком агрессивных отсечений, а не из-за преимущества Lazy SMP.

Young Brothers Wait Concept (YBWC)

Первый узел (старший брат) должен быть полностью проанализирован, после чего запускается параллельный анализ остальных узлов (младших братьев). Идея всё та же, первый ход либо заметно улучшит альфу, либо вообще позволит отсечь все остальные узлы.

Dynamic Tree Splitting (DTS)

Быстрый и сложный алгоритм. Немного о скорости: скорость поиска измеряется через ttd (time to depth), то есть время, за которое поиск достигает определенной глубины. Этот показатель обычно можно использовать для сравнения работы разных версий движка или движка, запущенного на разном количестве ядер (хотя Komodo, например, увеличивает ширину дерева при большем количестве доступных ядер). Кроме того, во время работы движок отображает скорость поиска в nps (nodes per second). Это метрика гораздо более популярная, но она не позволяет сравнивать даже движок сам с собой. Lazy SMP, в котором нет никакой синхронизации, практически линейно увеличивает nps, но из-за большого объема лишней работы, его ttd не так впечатляющ. В то время как для DTS nps и ttd изменяются практически одинаково.

Если честно, я так и не смог до конца разобраться в этом алгоритме, который, несмотря на высокую эффективность, используется буквально в паре движков. Кому очень интересно, проследуйте по ссылке выше.

Оценка

Итак, мы достигли необходимой глубины, произвели поиск спокойствия и, наконец нам надо оценить статическую позицию.

Компьютер оценивает позицию в пешках: +1.0 означает, что у белых преимущество равноценное 1 пешке, -0.5 означает, что у черных преимущество в полпешки. Мат оценивается в 300 пешек, а позиция в которой известно количество ходов до мата x — в (300-0.01x) пешек. +299.85 значит, что белые ставят мат в 15 ходов. При этом сама программа обычно оперирует целыми оценками в сантипешках (1/100 пешки).

Какие параметры компьютер учитывает при оценке позиции?

Материал и мобильность

Самое простое. Ферзь 9-12 пешек, ладья 5-6, конь и слон 2.5-4 и пешка, соответственно, одна пешка. В общем, материал — это достойная эвристика оценки позиции и любое позиционное преимущество обычно трансформируется в конце концов в материальное.

Мобильность считается просто — количество возможных ходов в текущей позиции. Чем их больше, тем более мобильна армия игрока.

Таблицы позиций фигур

Конь в углу доски обычно плох, пешки ближе к вражескому тылу становятся всё ценнее и так далее. Для каждой фигуры составляется таблица бонусов и штрафов в зависимости от ее положения на доске.

Пешечная структура

  • Сдвоенные пешки — две пешки на одной вертикали. Часто их сложно защитить другими пешками, считается слабостью.
  • Задние пешки — пешки, соседи которых находятся впереди них. Такие пешки нельзя защитить другими пешками, и поэтому они считаются слабость.
  • Проходные пешки — пешки, которые могут дойти до последней горизонтали без помех со стороны вражеских пешек. Сильная угроза противнику, особенно в эндшпиле
  • Изолированные пешки — пешки, у которых нет соседей. Такие пешки вообще нельзя защитить другими пешками, и поэтому они считаются серьезной слабостью.

Этапы игры

Все вышеперечисленные параметры влияют по-разному на оценку игры, в зависимости от этапа игры. В дебюте нет толку от проходной пешки, а в эндшпиле нужно выводить короля в центр доски, а не прятать за пешками.

Поэтому многие движки имеют отдельную оценку для эндшпиля и для дебюта. Они оценивают этап игры в зависимости от оставшегося на доске материала и в соответствии с этим считают оценку — чем ближе к концу игры, тем меньше влияет дебютная оценка и тем больше — эндшпильная.

Прочее

Кроме этих основных факторов движки могут добавлять еще какие-то факторы к оценке — например безопасность короля, запертые фигуры, пешечные острова, контроль центра и т.д.

Точная оценка или быстрый поиск?

Традиционный спор: что эффективнее, точно оценить позицию или достичь большей глубины поиска. Опыт показывает, что слишком «тяжелые» оценочные функции неэффективны. С другой стороны, более подробная оценка, учитывающая больше факторов, обычно приводит к более «красивой» и «агрессивной» игре.

Дебютные книги и эндшпильные таблицы

Дебютные книги

На заре компьютерных шахмат программы очень слабо играли дебют. Дебют часто требует стратегических решений, которые повлияют на всю игру. С другой стороны, у людей дебютная теория была развита хорошо, дебюты были многократно проанализированы и игрались по памяти. Вот и для компьютеров была создана подобная «память». Начиная с начальной позиции строилось дерево ходов и каждый ход оценивался. Во время игры движок просто выбирал один из «хороших» ходов с определенной вероятностью.

С тех пор дебютные книги разрослись, многие дебюты проанализированы при помощи компьютеров вплоть до эндшпиля. Необходимости в них нет, сильные движки научились играть дебют, но сходят с главных линий достаточно быстро.

Эндшпильные таблицы

Вернемся к введению. Помните идею хранить много позиций в памяти и выбирать нужную. Вот она. Для малого (до 7) количества фигур просчитаны все существующие позиции. То есть в этих позициях компьютер начинает играть идеально, выигрывая в минимальное количество ходов. Минус — размер и время генерации. Создание этих таблиц помогло в исследовании эндшпилей.

Генерация таблиц

Сгенерируем все возможные (с учетом симметрии) позиции с определенным набором фигур. Среди них найдем и обозначим все позиции, где стоит мат. Следующим проходом обозначим все позиции, в которых можно попасть в позиции с матом — в этих позициях ставится мат в 1 ход. Таким образом находим все позиции с матом 2,3,4,549 ходов. Во всех неотмеченных позициях — ничья.

Таблицы Налимова

Первые эндшпильные таблицы, опубликованные в далёком 1998 году. Для каждой позиции хранится результат игры и количество ходов до мата при идеальной игре. Размер всех шестифигурных окончаний — 1.2 терабайта.

Таблицы Ломоносова

В 2012 году на суперкомпьютере Ломоносов в МГУ были посчитаны все семифигурные окончания (кроме 6 против 1). Эти базы доступны только за деньги и это единственные существующие полные семифигурные эндшпильные таблицы.

Syzygy

Стандарт де-факто. Эти базы гораздо компактнее баз Налимова. Они состоят из двух частей — WDL (Win Draw Lose) и DTZ (Distance to zeroing). WDL базы предназначены для использования во время поиска. Как только узел дерева найден в таблице, у нас есть точный результат игры в этой позиции. DTZ предназначены для использования в корне — они хранят количество ходов до обнуляющего счётчик ходов хода (хода пешкой или взятия). таким образом для анализа достаточно WDL баз, а DTZ базы могут пригодиться при анализе эндшпилей. Размер Syzygy гораздо меньше — 68 гигабайт для шестифигурных WDL и 83 для DTZ. Семифигурных баз не существует, так как их генерация требует примерно терабайт оперативной памяти.

Использование

Эндшпильные таблицы используются в основном для анализа, прирост силы игры движков небольшой — 20-30 пунктов ЭЛО. Тем не менее, так как глубина поиска современных движков может быть очень большой, запросы к эндшпильным базам из дерева поиска происходят еще в дебюте.

Прочие интересности

Жираф или нейронные сети играют в шахматы

Некоторые из вас возможно слышали о шахматном движке на нейронных сетях, достигшем уровня IM (что, как мы поняли во введении, не так уж и круто для движка). Его написал и выложил на Bitbucket Matthew Lai, который, к сожалению прекратил работу над ним из-за того, что начал работать в Google DeepMind.

Тюнинг параметров

Добавить новую функцию в движок несложно, но как проверить что она дала усиление? Простейший вариант — сыграть несколько партий между старой и новой версией и посмотреть кто победит. Но если улучшение небольшое, а так оно обычно и бывает после того, как все основные фичи добавлены, игр должно быть несколько тысяч, иначе достоверности не будет.

Stockfish

Над этим движком работ немало людей, и каждую их идею надо проверить. При текущей силе движка каждое улучшение дает прибавку в пару пунктов рейтинга, но в итоге получается стабильный рост на несколько десятков пунктов ежегодно.

Их решение типично для опенсорса — добровольцы предоставляют свои мощности чтобы прогнать на них сотни тысяч игр.

CLOP

Программа, которая оптимизирует параметры через линейную регрессию, используя результаты игр движка с самим собой с разными параметрами. Из минусов — очень ограниченной размер задачи: оптимизировать сотню параметров (вполне адекватное число для движка) ей не под силу, по крайней мере за адекватное время.

Texel's tuning

Решает проблему предыдущего метода. Берем большое количество позиций (автор предлагал 9 миллионов позиций из 64000 игр, я брал 8 миллионов из почти 200000), для каждой сохраняем результат партии (победа белых 1, ничья 0.5, поражение 0). Теперь минимизируем ошибку, которая находится сумма квадратов разности результата и сигмоида оценки. Метод эффективный и популярный, но работает не на всех движках.

Stockfish tuning

Еще одна методика от лидера. Берем параметр равный x, и сравниваем (в нескольких десятках тысяч партий) движок с параметром равным x-sigma и x+sigma. Если победил движок с большим параметром, сдвигаем немного вверх, иначе — немного вниз, и повторяем.

Соревнования движков

Из всех проводимых тестирований соревнований хотелось бы отдельно выделить TCEC. От всех остальных он отличается мощным железом, тщательным подбором дебютов и длинным контролем. В последнем финале было сыграно 100 партий на 2 x Intel Xeon E5-2690v3 с 256 гигабайтами RAM с контролем 180'+30". В таких условиях количество ничей огромно, и результативными было всего 11 партий.

Заключение

Вот так вкратце в этой длинной статье я примерно рассказал об устройстве шахматных движков. Многие подробности остались не раскрытыми, о чем-то я просто не знал или забыл сказать. Если у вас остались вопросы, пишите их в комментарии. Кроме того, посоветую вам два ресурса, которые вы наверняка заметили, если тщательно открывали все ссылки, раскиданные по статье:

Автор: Randl

Источник

Поделиться новостью

* - обязательные к заполнению поля