Компьютерный чемпионат Чесс.Ком

Можно наблюдать тут:
https://www.chess.com/computer-chess-championship

Пока таблица такая:


в целом много движков, совершенно разных по силе. Первые пять (включая Lc0) пока что идут без поражений.

Жаль что Deus'а нет. Играет не очень сильно, зато очень весело.

У Лилы удивительные результаты. Сплошные ничьи с лидерами, под ноль вынесенные середняки и снова сплошные ничьи с аутсайдерами. Никому не проигрывает, но и пробивной силы не хватает. Особенно черными - всего 2 победы. Этакий компьютерный Леко получился.

Дык, запостили бы PGN в студию

Зато 400 ходов почти наиграли лол

А такой разноцвет в принципе выигрывается? Как только блокада по белым полям получится сразу битая ничья будет. А как блокады можно избежать?

ps
А вообще есть подозрение, что для эндшпилей нейронка Лилы просто плохо натренирована. Обучение Лилы довольно короткое, просто не успевает она достаточное количество эндшпилей наиграть.

Вы какие-то магические свойства нейронным сетям приписываете. Гроссмейстер глядя на сложный разноцвет насколько точно может определить его ничейность? Не особо точно. А у человека нейронка малость побольше размером чем у Лилы.

Чтобы разговор стал предметным для начала надо разобраться - Лила плохо играет в эндшпилях или только оценку не всегда правильную показывает. Причем проигрывает она в эндшпилях крайне редко. То есть по крайней мере в худших эндшпилях играет очень сильно.

ps
И еще такой вопрос. Насколько оценкам, которые показывает chess.com, можно верить. Например, партия №423 Гудини-Лила завершившаяся повторением ходов. Если верить chess.com, то в заключительной позиции Лила показывала мат в 10 ходов, а Гудини в 69 ходов. Но это же явно бред.

Снова фиаско в сицилианке:

Непонятно, что chess.com вместо оценок показывает. Если оценкам верить, то всю партию и Лила и Файр считали, что у черных лучше, включая момент когда им ставят мат.

А по партии непонятно почему не 42 ... f3. Что за странный ход Лd2. После f3 по человечески выглядит выигранно за черных, у белых не видно угроз вообще.

А в записи почему-то начиная с 30 хода все оценки в пользу черных. Чем там интересно программисты занимаются, что так накосячить умудряются.

Бедный Texel зевнул мат в 527 ходов

После f3 проигрывают быстро черные. Не допер я, что после шаха на g6, король на h4 не спасается, т.к. после f3 появился шах с e4 и дальше пешки съедаются.

Все-таки с наигрышем в эндшпилях у Лилы проблемы. Или в обучении какие-то ошибки. Сейчас с Педоном Лила считала окончание ладья и крайняя пешка против слона абсолютно выигранным. Уж такую-то элементарщину нейронная сеть без проблем должна понимать.

ps
Похоже с патом у Лилы какая-то ошибка. С Педоном на 91 ходу Лила показывает оценку -17, а в варианте, который приводит, стоит пат на доске.

Пат это оценка по минимаксу. А у Лилы в качестве оценки используется статистика доигрываний.

Пат на доске это не оценка. Это результат. Поэтому вне зависимости, что Лила использует в качестве оценки, ошибка в коде явная.

Ок, пат это минимаксный результат. Особеность MCTS в том, что он больше полагается на статистику доигрываний. Т. е. вполне вероятна ситуация, когда MTCS может выбрать худший ход с точки зрения минимаксной оценки только потому, что опровергающий вариант появился в самом конце и не набрал нужную статистику. С точки зрения алгоритма, оценка в 70% побед и в принципиальном варианте и мат нам в конце вполне допустима.

Или тут, допустим статистика доигрываний 90% в нашу пользу, это означает, что из 100 доигрываний 80 побед и 20 ничейных результатов. Ну и велика вероятность, что если выбирать в каждом узле ходы, которые чаще всего попадали в симуляцию, то мы прийдём в итоге ничейную симуляцию. Вот 90% побед в переводе на пешки и получается +17.

А есть движки, понимающие вечный шах? Если с повтором позиций, то да. Но вечный шах без повторов... Непонятно, как это сделать.

В принципе нейронка сама по себе должна достаточно неплохо определять вероятность вечного преследования. Это же закономерность и довольно простая. И если Лила в принципе вечного преследования не видит и всегда рисует себе большой плюс, то это тоже сильно на неправильное обучение похоже.

Может быть сама нейронка, имея на входе только текущую позицию, тут и не способна разобраться. Но ей надо помочь тогда. Например, добавить вход, который будет принимать количество шахов подряд.

И еще интересно. В го насколько помню нейронка на вход получала не только текущую позицию, но и сколько-то последних ходов. А Лила только текущую позицию смотрит или предшествующие ходы тоже учитывает? По идее предшествующие ходы распознавание вечного шаха сильно облегчат.

А как теперь посмотреть партии первого этапа?