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Thema: Der selbstlernende Schachcomputer ist Realität

  1. #1
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    Der selbstlernende Schachcomputer ist Realität

    Der selbstlernende Schachcomputer ist Realität. Der Schachcomputer AlphaZero von AlphaGo hat sich in nur vier Stunden Schach selbst beigebracht und konnte mit dem neuen Mechanismus gleich das laut Artikel stärkste Schachprogramm Stockfisch 8 deutlich bezwingen. Mit einem 64:36-Sieg wurde in einem Marathonkampf keine einzige Niederlage hingenommen. Die Entwicklungsfirma war bislang, wie der Name schon andeutet, auf das asiatische Strategiespiel Go spezialisiert. Da Go eine noch größere Komplexität als Schach aufweist und die Brute-Force-Methode damit an ihre Grenzen stößt, wurde mit den Monte-Carlo-Algorithmus ein neues Verfahren angewandt; mit den randomisierten Algorithmen kam das Programm der Spielstärke der stärksten Go-Spieler der Welt schon sehr nahe. Dieses System wandte AlphaZero nun im Schach an und übertrumpfte damit sämtliche Schachcomputer mit einem Schlag, die mit etablierten Verfahren arbeiteten. Das ist umso beeindruckender, als dass die Systeme der Schachcomputer über Dekaden immer ausgereifter geworden waren. Dieser Durchbruch führt zu neuen schachlichen Erkenntnissen wie auch im Bereich der KI, wo Schach zwar nicht mehr die dominante Stellung wie früher behauptet, sondern mit Go, asiatischen Schachvarianten und Poker um die Gunst der KI-Forscher konkurriert. Das ist keine Progression, sondern eine Revolution im Bereich der Schachcomputer.

    Das Wissenschaftsmagazin stellte in diesem Zusammenhang die rhetorische Frage, ob die Ära der "spezialisierten Schachcomputer" nun vorbei sei: http://www.spektrum.de/news/kuenstli...r-welt/1524575
    Alles wartet auf das Licht
    Oh, ihr Menschen, fürchtet euch nicht

  2. #2
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    AW: Der selbstlernende Schachcomputer ist Realität

    Das ist schwer zu verdauen.

    https://www.chess.com/news/view/goog...100-game-match

    Chess changed forever today. And maybe the rest of the world did, too.

    A little more than a year after AlphaGo sensationally won against the top Go player, the artificial-intelligence program AlphaZero has obliterated the highest-rated chess engine.

    Stockfish, which for most top players is their go-to preparation tool, and which won the 2016 TCEC Championship and the 2017 Chess.com Computer Chess Championship, didn't stand a chance. AlphaZero won the closed-door, 100-game match with 28 wins, 72 draws, and zero losses.
    Nun gut, AlphaZero läuft auf speziellen "TPU"-Prozessoren, die von Google genau für diese Art von Rechenoperationen entwickelt wurden. Diese Geräte können eine unvorstellbare Menge von Rechnungen mit vergleichsweise sehr geringer Genauigkeit durchführen. Da Rechengenauigkeit für diesen speziellen Anwendungsfall nicht so wichtig ist, kann man an dieser Stelle sparen (8 Bit statt 64 Bit).

    https://de.wikipedia.org/wiki/Tensor...ite_Generation
    Diese TPUs besitzen eine Rechenleistung von 180 TFLOPS und werden zu einem „Pod“ mit 11,5 PFLOPS zusammengeschaltet.
    Das erreicht kein Heimcomputer mit klassischen Prozessoren auch nur annähernd.

    180 Tera-FLOPS sind 180.000 Giga-FLOPS.
    11,5 Peta-FLOPS sind 11.500.000 Giga-FLOPS.

    https://de.wikipedia.org/wiki/Floati...ons_Per_Second
    Zwei-Sockel-Server mit Intel E5-2670 (2,6 GHz, 8 Kerne)

    2,6 × 8 × 8 × 2 = 332,8 GFLOPS
    332,8 ist ein bisschen weniger als 11500000.

    Auch wenn man Grafikkarten einsetzt, erreicht man diese Zahlen nicht. Eine Nvidia Titan Xp hat 12.150 GFLOPS und kostet über 1000 Euro. Man müsste fast eine Million Euro ausgeben, um die Rechenleistung eines TPU-Pods mit solchen Grafikkarten zu erreichen.


    Das Originaldokument erwähnt leider nicht, auf welchem Computer Stockfish überhaupt ausgeführt wurde:

    https://arxiv.org/pdf/1712.01815.pdf
    AlphaZero and the previous AlphaGo Zero used a single machine with 4 TPUs. Stockfish and Elmo played at their strongest skill level using 64 threads and a hash size of 1GB.
    Das ist merkwürdig nichtssagend. 64 Threads kann ich auch auf einem einzelnen 1-MHz-Prozessor ausführen. Sind 64 getrennte CPUs gemeint? Oder vielleicht 64 Kerne? Und wie sehen die aus?
    http://musescore.com/tobefree

    Zitat Zitat von derair
    also ich hab jetztd en internet explorer 9 und der ist toll
    der ist viel übersichtliger geworden und íst viel besser als fire fox
    "Alle aussteigen, wir klauen jetzt einen A380."

  3. #3
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    AW: Der selbstlernende Schachcomputer ist Realität

    hash size von 1GHz bei 64 threads ist sehr tief. Auch 1 minute pro zug ist merkwürdig, wie wurde die ausgewählt? Etwa weil genau da stockfish verliert?

    Ich habe ein wenig das gefühl, die Stockfish-einstellungen und die partie-bedingungen wurde so "getuned", damit das resultat auch stimmt.

    Um was wirklich aussagekräftiges zu haben hätte man den mach gegen stockfish unter TCEC-bedingungen laufen lassen sollen...
    Zitat Zitat von Sam Collins
    I think people need to emphasise skills over knowledge. It's no good playing 30 moves of Dragon theory if you blunder on move 31. The fact that modern tournaments can be watched with engines creates a false impression that chess is easy, and players often forget to work on basic skills like calculation.

  4. #4
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    AW: Der selbstlernende Schachcomputer ist Realität

    Hier sind mal ein paar Spiele von AlphaZero. Das ist schon ein bisschen Schach von einem anderen Stern, und auch unsere Analyseprogramme wären hier überfordert:

    [Event "AlphaZero - Stockfish"]
    [Site "London ENG"]
    [Date "2017.12.04"]
    [EventDate "?"]
    [Round "?"]
    [Result "1-0"]
    [White "AlphaZero (Computer)"]
    [Black "Stockfish (Computer)"]
    [ECO "E15"]
    [WhiteElo "?"]
    [BlackElo "?"]
    [PlyCount "119"]

    1. Nf3 Nf6 2. c4 b6 3. d4 e6 4. g3 Ba6 5. Qc2 c5 6. d5 exd5
    7. cxd5 Bb7 8. Bg2 Nxd5 9. O-O Nc6 10. Rd1 Be7 11. Qf5 Nf6
    12. e4 g6 13. Qf4 O-O 14. e5 Nh5 15. Qg4 Re8 16. Nc3 Qb8
    17. Nd5 Bf8 18. Bf4 Qc8 19. h3 Ne7 20. Ne3 Bc6 21. Rd6 Ng7
    22. Rf6 Qb7 23. Bh6 Nd5 24. Nxd5 Bxd5 25. Rd1 Ne6 26. Bxf8
    Rxf8 27. Qh4 Bc6 28. Qh6 Rae8 29. Rd6 Bxf3 30. Bxf3 Qa6 31. h4
    Qa5 32. Rd1 c4 33. Rd5 Qe1+ 34. Kg2 c3 35. bxc3 Qxc3 36. h5
    Re7 37. Bd1 Qe1 38. Bb3 Rd8 39. Rf3 Qe4 40. Qd2 Qg4 41. Bd1
    Qe4 42. h6 Nc7 43. Rd6 Ne6 44. Bb3 Qxe5 45. Rd5 Qh8 46. Qb4
    Nc5 47. Rxc5 bxc5 48. Qh4 Rde8 49. Rf6 Rf8 50. Qf4 a5 51. g4
    d5 52. Bxd5 Rd7 53. Bc4 a4 54. g5 a3 55. Qf3 Rc7 56. Qxa3 Qxf6
    57. gxf6 Rfc8 58. Qd3 Rf8 59. Qd6 Rfc8 60. a4 1-0

    [Event "AlphaZero - Stockfish"]
    [Site "London ENG"]
    [Date "2017.12.04"]
    [EventDate "?"]
    [Round "?"]
    [Result "0-1"]
    [White "Stockfish (Computer)"]
    [Black "AlphaZero (Computer)"]
    [ECO "C65"]
    [WhiteElo "?"]
    [BlackElo "?"]
    [PlyCount "134"]

    1. e4 e5 2. Nf3 Nc6 3. Bb5 Nf6 4. d3 Bc5 5. Bxc6 dxc6 6. O-O
    Nd7 7. Nbd2 O-O 8. Qe1 f6 9. Nc4 Rf7 10. a4 Bf8 11. Kh1 Nc5
    12. a5 Ne6 13. Ncxe5 fxe5 14. Nxe5 Rf6 15. Ng4 Rf7 16. Ne5 Re7
    17. a6 c5 18. f4 Qe8 19. axb7 Bxb7 20. Qa5 Nd4 21. Qc3 Re6
    22. Be3 Rb6 23. Nc4 Rb4 24. b3 a5 25. Rxa5 Rxa5 26. Nxa5 Ba6
    27. Bxd4 Rxd4 28. Nc4 Rd8 29. g3 h6 30. Qa5 Bc8 31. Qxc7 Bh3
    32. Rg1 Rd7 33. Qe5 Qxe5 34. Nxe5 Ra7 35. Nc4 g5 36. Rc1 Bg7
    37. Ne5 Ra8 38. Nf3 Bb2 39. Rb1 Bc3 40. Ng1 Bd7 41. Ne2 Bd2
    42. Rd1 Be3 43. Kg2 Bg4 44. Re1 Bd2 45. Rf1 Ra2 46. h3 Bxe2
    47. Rf2 Bxf4 48. Rxe2 Be5 49. Rf2 Kg7 50. g4 Bd4 51. Re2 Kf6
    52. e5+ Bxe5 53. Kf3 Ra1 54. Rf2 Re1 55. Kg2+ Bf4 56. c3 Rc1
    57. d4 Rxc3 58. dxc5 Rxc5 59. b4 Rc3 60. h4 Ke5 61. hxg5 hxg5
    62. Re2+ Kf6 63. Kf2 Be5 64. Ra2 Rc4 65. Ra6+ Ke7 66. Ra5 Ke6
    67. Ra6+ Bd6 0-1

    [Event "AlphaZero - Stockfish"]
    [Site "London ENG"]
    [Date "2017.12.04"]
    [EventDate "?"]
    [Round "?"]
    [Result "1-0"]
    [White "AlphaZero (Computer)"]
    [Black "Stockfish (Computer)"]
    [ECO "C11"]
    [WhiteElo "?"]
    [BlackElo "?"]
    [PlyCount "103"]

    1. d4 e6 2. e4 d5 3. Nc3 Nf6 4. e5 Nfd7 5. f4 c5 6. Nf3 cxd4
    7. Nb5 Bb4+ 8. Bd2 Bc5 9. b4 Be7 10. Nbxd4 Nc6 11. c3 a5
    12. b5 Nxd4 13. cxd4 Nb6 14. a4 Nc4 15. Bd3 Nxd2 16. Kxd2 Bd7
    17. Ke3 b6 18. g4 h5 19. Qg1 hxg4 20. Qxg4 Bf8 21. h4 Qe7
    22. Rhc1 g6 23. Rc2 Kd8 24. Rac1 Qe8 25. Rc7 Rc8 26. Rxc8+
    Bxc8 27. Rc6 Bb7 28. Rc2 Kd7 29. Ng5 Be7 30. Bxg6 Bxg5
    31. Qxg5 fxg6 32. f5 Rg8 33. Qh6 Qf7 34. f6 Kd8 35. Kd2 Kd7
    36. Rc1 Kd8 37. Qe3 Qf8 38. Qc3 Qb4 39. Qxb4 axb4 40. Rg1 b3
    41. Kc3 Bc8 42. Kxb3 Bd7 43. Kb4 Be8 44. Ra1 Kc7 45. a5 Bd7
    46. axb6+ Kxb6 47. Ra6+ Kb7 48. Kc5 Rd8 49. Ra2 Rc8+ 50. Kd6
    Be8 51. Ke7 g5 52. hxg5 1-0
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  5. #5
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    AW: Der selbstlernende Schachcomputer ist Realität

    Man muss dazu sagen, dass die Eröffnungen vorgegeben wurden. Es wurden einige verschiedene ausprobiert; man hat nicht die beiden Computer zeigen lassen, was sie ohne jedes menschliches Zutun aus der Grundstellung machen.

    Das ist aber wohl auch so üblich. Warum eigentlich? Weil sonst immer die gleiche Partie zwischen zwei Computern aufs Brett käme? Oder weil man den Computern nicht zutraut, die Eröffnungstheorie mit ihren Algorithmen selbst in einem Spiel zu erarbeiten? Gerade bei AlphaZero vs. Stockfish würde ich gerne einmal eine vollständig selbst gespielte Partie sehen. Zwei Stunden pro Zug, oder auch mehrere Tage.
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  6. #6
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    AW: Der selbstlernende Schachcomputer ist Realität

    Kritik an den Turnierbedingungen gibt es u.a. von Hikaru Nakamura, der vor allem bemängelt, dass Stockfish ohne Eröffnungsbuch gespielt hat:

    https://www.chess.com/de/news/view/g...vergleich-3971

    Ich persönlich finde die Sache faszinierend, aber auch etwas unheimlich, wenn man da an Filme wie "Terminator" denkt...

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