Rybka explained?

Ребят, вы бы собрались и свой движок написали. Совместно. И рыбку уели.

У меня тоже пара идей есть. Я так заперся как книжный шкаф, а так может тоже что сделал бы.

 

Совместный движок будет играть слабее

 

Идеи это одно, а совместное написание это совсем другое
Соместное написание, найм кодеров под написание - здорово ухудшает качество проекта...
А вот найм тестеров, консультантов и аналитиков - здорово улучшает
А вот обсуждение это совсем другое. У меня уже набралась просто уйма новых идей (новых для меня ) в итоге обсуждений,
даже не представляю сколько может потребоваться времени на их реализацию...

 

верно.. GNU Chess далеко не пошел. Хотя в то время когда он разрабатывался, таких идей наверно еще не было

 

Давайте пока что вот что... Посчитаем для начала пешечные структуры в большом pgn-е. Вообще для всех позиций и отдельно для позиций, где определенная фигура стоит на определенном поле. И сравним эти два массива. Выделим множество структур, которые на статистически значимом уровне встречаются чаще в случаях, когда фигура стоит на поле. Дальше мы сможем эту разницу обобщить в собственно паттерны. Подсчет структур я, вобщем-то, написал. Надо разработать алгоритм обобщения...

 

Хехе, бинарный файл с пешечными структурами очень напоминает массив из внутренностей Рыбки )

 

я думал , что с "фигурными паттернами" можно и побольше скоростенку Nps развить ...
неужели так ресурсоемко определить пешечную конфигурацию ...

честно говоря мне версия из поста №1 больше по-душе

 

А кто мешает для пешечных паттернов потом перебрать 2-3-4 фигурные комбинации?
В любом случае начинать надо с малого.

 

Не очень, кстати, пассаж про нпс понял. Рыбка не включает в число узлов узлы ФВ просто, это вроде бы известный факт

 

То сть у Рыбы на самом деле нормальный NPS?
А почему она слабее остальных лидеров на тактических тестах?

 

Да не слабее она...
У нее в ФВ не используется полная оценочная функция, поэтому некоторые нюансы ФВ может пропускать. Но я пока что не видел, чтобы она была слабее тактически.

 

значит Васик умело шифруется
может он и здесь водит вас за нос!

 

Любой тактический тест, например IQ6.epd + куча результатов на наборах тестовых позиций (тактических) в интернете. Рыбка далеко не первая по результатам.
Мое предположение - он режет плохие взятия в LMR, что уменьшает силу на тактических тестах (получается сокращение по LMR на жертвах)

 

у моего движка в обычном режиме -1100 nps
ФВ-узлы не включаю -220 nps
не думаю , что у Рыбки пропорция сильно отличается => ее скоростенка реальная где-то на уровне King 3.33
и в 1.5 раза больше Hiarcs x50 ...

 

Другая пропорция...
У тебя в ФВ сортировка по SEE?
Есть отсечения по SEE в ФВ?
Есть ленивая оценка?
А это нехило меняет пропорцию...

Добавлено.
Извиняюсь - ленивая оценка конечно не меняет количество просмотренных позиций

 

можно поподробнее о ленивой оценке ?!

 

... in the evaluation if score seems to be out of the a-b window (lazy eval)
Если мы предполагаем что оценка вне Альфа/Бета окна, то можем использовать быструю ленивую оценку.

 

т.е. , например , оценить только материал ?

 

Только по материалу - мы как раз можем предположить что оценка выходит за рамки окна.
Можно использовать только быстрые, при этом весьма существенные признаки.
(например проходные)
А некоторые признаки использовать в урезанном варианте (например защищенность короля)

Насколько я понимаю - у каждого свои варианты, в зависимости от ОФ, структуры хранения позиции и личных предпочтений...

 

и скольк обычно составляет это окно?

 

при Negascout в ФВ ненулевое окно только в PV.
Можно считать что оно всегда нулевое...
Но это не значит что всегда нужно использовать Ленивую оценку

 

Похоже наступает Конец Рыбьей Эры! Давайте, мужики!

 

И что это даст, когда нет алгоритма подбора весов?

Рассмотрим простейший случай, таблицы с одной фигурой.
Алгоритм присваивания оценок паттернам должен посчитать среднюю силу коня (Скорей всего от 3 до 4 пешек), и среднюю силу на конкретном поле...
Я никак не могу себе представить такой алгоритм.

 

Хотя один алгоритм я знаю - оценваем все позиции при помощи сильнейшей программы расчетом на некоторую глубину (5-7ply)
Получаем набор признаков и оценку...
Если я ничего не путаю, то задача минизации суммы квадратов отклонений (производная суммы квадратов по каждому признаку равна нулю!!!) - Это просто задача решения системы линейных уравнений...

 

И еще одна мысль - по частоте появления в позициях нельзя судить о значимости признака.
Например - Белая пешка b3, Черный слон a2 - признак редкий, но стоит 1.5 пешки!!!

Причем значимость признака может расти от наличия другого.
Если добавим признак слона b1 и пешки c2 - то значимость первого признака возрастет!

Значимость признака можно считать по увеличению суммы квадратов отклонения при исключении признака!!!

 

Моё мнение
По поводу формирования базы - не надо гнаться за партиями сильных шахматистов, программа должна хорошо играть в любых позициях.
Исключение одинаковых позиций из базы - нужно ли? Если позиция встречается чаще, то программа должна её оценивать четче.
Исключение нестабильных позиций (нужно ли это?) -
1. Исключаем позиции с оценкой вне интрвала, например [-2,2]
2. Исключаем позиции в которых лучший ход взятие.
3. Исключаем позиции в которых король находится под шахом.
4. Исключаем позиции в которых лучший ход шах.
5. Исключаем позиции в которых оценка полученная при помощи ФВ отличается от оценки полученной при глубине получения лучшего хода и оценки более, чем за пешку.
6. Исключаем позиции в которых лучший ход это превращение пешки.
7. Исключаем позиции с малым количестом материала.

Чтоб в методе наименьшей суммы квадратов матрица не была вырожденной, и не было признаков с малой достоверностью веса - исключаем из базы самые редкие признаки.

Таким способом можно настроить не только оценку на основе Таблиц, но и сосчитать веса обыкновенных признаков, существующих на данный момент в программе.

ЗЫ. Похоже что или я что-то не то пишу или остальные потеряли интерес к этой теме

 

Остальные мало, что понимают и растеряны

 

Дело в том, что у партий не должно быть "достаточного качества"
Базы - MegaBase, Базы партий компютерных турниров.
Главное чтоб был сильнейший движок, для анализа базы и получения лучшего хода и оценки
А когда свой уже стал сильнейшим в мире - то можно уже использовать его.

Насчет новых ценных признаков - похоже Васик тупо взял все двухпризнаковые комбинации (у меня дежа-вю. я где-то об этом уже читал )
Поэтому Рыбка и теряется в сложных пешечных комбинациях в центре (пример Классического варианта СТарушки)


ЗЫ. Я начинаю понимать почему "Рыбья оценка" так близка к оценке Тоги/Фрукта

 

Насчет сочетания Фигур, пешечной структуры в центре.
Два варианта.
1. Чернопольный и белопольный слон разные фигуры.
Для каждой Фигуры Score+=Таблица[Фигура][Пешечная структура в центре]
2. Чернопольный и белопольный одна и та-же фигура -
Для каждой Фигуры Score+=Таблица[Фигура][Координата Фигуры][Пешечная структура в центре]


Также можно считать отдельной фигурой - поле битое определенной фигурой. (Для пешек просто факт бития, для фигур, если две фигуры одно номинала бьют на одно поле - два признака)

Теперь например такая штука даст защищенность короля
(Для каждой свой и чужой фигуры/пешки и поля битого фигурой пешкой)

Score+=Таблица[Фигура][Координата Фигуры][КоординатаБелогоКороля]
Score+=Таблица[Фигура][Координата Фигуры][КоординатаЧерногоКороля]
а еще лучше
Score+=Таблица[Фигура][Координата Фигуры][КоординатаЧерногоКороля][КоординатаБелогоКороля]

Причем табличные признаки не исключают уже существующие, и существующие (так как известно их количество) так-же могут принимать участие в расчете (минимизации разницы квадратов)

А лишние признаки можно исключать на этапе получения Производных (системы линейных уравнений)/ получения формулы (матрицы) суммы разницы квадратов.

 

У Васика не было собственного сильного движка, поэтому для получения Хода (для исключения нестабильных позиций) и оценки - он скорей всего использовал Тогу (до тех пор пока его движок не стал сильнейшим).

Делается- например это стандартным поиском ошибок в продуктах ЧессБейс, с нулевым окном с фиксированной глубиной/временем обдумывания. Получаем для каждой позиции из каждой партии и лучший ход и оценку... (так как в любом случае у нас и лучший ход, и оценка хорошая - то и не нужны партии сильного содержания)

Без постореннего движка - тогда нужен собственный хорошо играющий движе,. так как без оценки - не получим и сумму квадратов отклонений. А чем лучше оценка тем лучшее приближения к "правильным весам" мы получим.

Например в одну игру, в которую я пишу программу - мне проще использовать сильнейший в мире общедоступный движок с открытым протоколом, чем кучей итераций потихоньку поднимать силу своего (на каждой итерации, движком с уже улучшенной оценкой нужно заново колбасить всю базу)