ฉันเป็นทั้งผู้เล่นหมากรุกตัวยงและโปรแกรมเมอร์คอมพิวเตอร์ ฉันจะบอกว่าการเล่นหมากรุกและการเขียนโปรแกรมเป็นสองสิ่งที่ฉันใช้เวลาทำมากที่สุด โดยธรรมชาติฉันต้องการสร้างเครื่องยนต์ของตัวเองและท้ายที่สุด Lichess bot

เมื่อปีที่แล้ว AlphaZero มีประสิทธิภาพในการป้องกันสต็อคฟิชเมื่อปีที่แล้วฉันกำลังพิจารณาว่าฉันควรสร้างเครื่องมือนี้ด้วยการเรียนรู้ด้วยเครื่อง (เครือข่ายประสาทบางประเภทอาจใช้ Tensorflow) หรือการเข้ารหัสแบบยาก

ฉันคุ้นเคยกับเครือข่ายประสาทน้อยกว่าการเข้ารหัสแบบอื่น ยังคงเป็นวิธีที่ดีสำหรับฉันที่จะเรียนรู้ที่จะทำงานกับเครือข่ายประสาท

อีกสิ่งที่ฉันกำลังพิจารณาคือเป็นสิ่งสำคัญหรือไม่ที่ฉันต้องใช้รหัสในการเขียนโปรแกรม ฉันรู้ว่าโปรแกรมหมากรุกจำนวนมากใช้ C ++ ซึ่งฉันไม่เคยใช้มาก่อน ฉันใช้ภาษาที่ใช้ภาษา C อื่น ๆ ซึ่งทำสิ่งเดียวกันหลาย ๆ อย่างโดยส่วนใหญ่มีไวยากรณ์ที่แตกต่างกัน ฉันคุ้นเคยกับ Swift และ Javascript มากที่สุด แต่ฉันก็คุ้นเคยกับ Python และรู้สึกว่ามันสามารถใช้กลอุบายให้ฉันได้

ดังนั้นในแง่ของการสร้างเอ็นจิ้นหมากรุกที่แข็งแกร่งที่สุดที่เป็นไปได้ฉันควรไปที่โครงข่ายประสาทเทียมหรือรหัสฮาร์ดโค้ด

ขั้นแรก: กำหนดเป้าหมาย / เหตุผลของคุณ

ฉันคิดว่านี่เป็นปัจจัยที่สำคัญ ข้อใดเหมาะกับคุณที่สุด (เลือกเพียงอันเดียว )

1. คุณต้องการสนุกกับงานเขียนโค้ดที่ท้าทายและท้าทาย
2. คุณต้องการสร้างเครื่องมือหมากรุกที่ดีมาก
3. คุณต้องการเรียนรู้เกี่ยวกับกลไกการทำงานของหมากรุก
4. คุณต้องการเรียนรู้ / ฝึกทักษะการเขียนโค้ด
5. คุณต้องการเรียนรู้ / ใช้แนวคิด / ทฤษฎีวิทยาการคอมพิวเตอร์ (เช่นการเรียนรู้ของเครื่อง)
6. (อื่น ๆ )

IMO เป็นเรื่องดีที่จะ "โยนเหรียญ" เพื่ออะไรก็ตามยกเว้น 2 สำหรับคนอื่น ๆ คุณจะบรรลุเป้าหมายของคุณไม่ว่าคุณจะเลือก ML หรือการเข้ารหัสแบบยาก อย่างไรก็ตามคุณอาจต้องการเปรียบเทียบระหว่างตัวเลือกที่จะช่วยคุณตัดสินใจ

กรณีสำหรับการเข้ารหัสยาก

การเล่นหมากรุก (เป็นมนุษย์) เกี่ยวข้องกับการคิดเชิงตรรกะ คุณสำรวจพื้นที่ของการกระทำที่เป็นไปได้ที่คุณและคู่ต่อสู้สามารถทำได้ สิ่งนี้ได้วางภาคสนามที่เรียกว่าทฤษฎีเกมซึ่งมีกรอบทางทฤษฎีสำหรับการวิเคราะห์เกมโดยทั่วไป

หากคุณสนุกกับการทำงานกับรายละเอียดและมีความเฉพาะเจาะจงและให้เหตุผลเกี่ยวกับสิ่งต่าง ๆ สิ่งนี้อาจใช้ได้ดีสำหรับคุณ ในการเปรียบเทียบการเรียนรู้ของเครื่องนั้นเกี่ยวข้องกับอัลกอริทึม "กล่องดำ" มากขึ้นซึ่งคลุมเครือและทึบแสง คุณไม่รู้แน่ชัดว่าเกิดอะไรขึ้น

นอกจากนี้ฉันคิดว่าคุณจะมีเวลาง่ายขึ้น "คิดออกเอง" ถ้าคุณไปเส้นทางเข้ารหัสยากมากกว่าการเรียนรู้เครื่อง สิ่งที่คัดลอกวางน้อยกว่าที่คุณไม่เข้าใจ

กรณีสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

มันอาจเป็นเรื่องที่น่าตื่นเต้นที่จะให้กำเนิดสิ่งมีชีวิตและเฝ้าดูชีวิตของมันเอง ในขณะที่การเข้ารหัสอย่างหนักนั้นเกี่ยวกับความแม่นยำและรายละเอียดการเรียนรู้ของเครื่องมีความยืดหยุ่น กำจัดเซลล์ประสาทออกไปและผลลัพธ์ก็น่าจะคล้ายกัน

Hard-coding นั้นเกี่ยวกับการเรียนหมากรุก การเรียนรู้ด้วยเครื่องจักรเป็นเรื่องเกี่ยวกับการศึกษาสิ่งมีชีวิตที่คุณสร้างขึ้น

และแน่นอนว่าการเรียนรู้ของเครื่องนั้นเป็นหัวข้อที่ร้อนแรงมาก

ตัวเลือกภาษาสำหรับฮาร์ดโค้ด

ฉันไม่แน่ใจว่าคุณหมายถึงอะไรโดย "ภาษาที่ใช้ภาษา C อื่น ๆ " C ++ เป็นภาษาหลักเดียวที่เป็นสิ่งที่ชอบซีประโยชน์ของ C / C ++ ก็คือพวกเขาได้อย่างรวดเร็ว ถึงแม้ว่าภาษาอื่น ๆ จะใช้เวลานานหลายปี แต่ C ++ ก็ยังคงให้เงินกับพวกเขาอยู่

C ++ ไม่ใช่เรื่องง่าย คุณจะได้รับประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมจากภาษาที่รวบรวมทันสมัยเช่น Rust, Golang หรือ Swift แต่มันก็ไม่ควรเลวร้ายไปกว่านี้หากคุณใช้ภาษา JIT นั่นคือไม่ใช้ล่าม CPython ใช้ IronPython หรือ Jython หรือ Node หรือ C # หรือ Java

การเขียนโปรแกรม GPU ต้องการวิธีการที่แตกต่างกันและฉันจะแนะนำกับมันในตอนนี้

ตัวเลือกภาษาสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

ปัญหากับ TensorFlow คือมันอยู่ในระดับต่ำมาก มันเป็นเรื่องของการเขียนอัลกอริธึมการเขียนตัวเลข (ซึ่งสามารถทำฟาร์มกับฮาร์ดแวร์แบบขนาน) ได้มากกว่าเกี่ยวกับอินเตอร์เฟสที่อุทิศให้กับการเรียนรู้ของเครื่อง

แน่นอนว่ามันเป็นประสบการณ์การเรียนรู้ที่ยอดเยี่ยม! และแน่นอนว่าการเรียนรู้ในวันนี้คุ้มค่าอย่างยิ่ง อย่างไรก็ตามคุณอาจต้องการเริ่มต้นด้วย Keras หรือ PyTorch

หากคุณพยายามทำให้เครื่องยนต์แข็งแกร่งที่สุดให้ไปกับเอ็นเอ็นเอ็นอย่างแน่นอน

เอ็นจิ้นแบบดั้งเดิมนั้นยอดเยี่ยม - สต็อคฟิชยังคงเป็นเครื่องยนต์ที่แข็งแกร่งที่สุดในโลกบนฮาร์ดแวร์ที่มีฉันทามติที่เท่าเทียมกัน - แต่มันยากที่จะเขียน เครื่องยนต์เหล่านี้ไม่สามารถไปถึงได้ในชั่วข้ามคืน พวกเขาใช้เวลาหลายปีและหลายปีในการทำงาน Stockfish ตัวอย่างเช่นได้รับการอย่างต่อเนื่องดึงดูด elo เวลาหกปี หากคุณเริ่มต้นจากศูนย์คุณจะไม่เข้าใกล้ความแข็งแกร่งของ Stockfish อย่างรวดเร็ว ในความเป็นจริงคุณมีแนวโน้มที่จะหยุดหลายร้อย elo จากที่ Stockfish ปัจจุบันคือ สำหรับการเปรียบเทียบเอ็นจิ้นผู้เขียนเดี่ยวที่แข็งแกร่งที่สุดในตอนนี้คือEthereal , LaserและXiphos (ฉันละเลย Houdini & Fire เนื่องจากไม่ใช่โอเพ่นซอร์ส) เครื่องมือเหล่านี้อ่อนแอกว่า Stockfish อย่างมาก

ทำไมพวกเขาถึงอ่อนแอกว่านี้มาก? เหตุผลสองประการ:

1. ในระดับนี้การพัฒนาเครื่องยนต์ต้องใช้พลังการคำนวณมากมาย สิ่งที่คุณทำคือดูรหัสของคุณและระบุแนวคิดที่อาจได้รับ elo ตัวอย่างความคิดคือ "ถ้าเรารู้ว่าท่านี้น่าจะดีอย่าค้นหากิ่งไม้ที่ย้อนกลับท่านั้น" (ถ้าสิ่งนี้ไม่สมเหตุสมผลกับคุณนั่นหมายความว่าจะต้องมีช่วงการเรียนรู้สูงเช่นกัน) จากนั้นคุณเขียนแพทช์ที่ใช้ความคิดและทดสอบเอนจิ้นที่ดัดแปลงกับเวอร์ชั่นก่อนหน้า ในระดับนี้มันต้องใช้เวลาหลายหมื่นเกมเพื่อให้ได้ขนาดตัวอย่างที่ใหญ่พอที่จะบอกได้ว่าแพทช์มีประสิทธิภาพหรือไม่ การเล่นเกมเหล่านี้ต้องใช้พลังการคำนวณจำนวนมาก Stockfish มีการเข้าถึงฮาร์ดแวร์สุด: ณ เวลาที่เขียนที่ Stockfish ทดสอบพื้นFishtestingกำลังทำงานกับ 1,038 แกน สำหรับการเปรียบเทียบคอมพิวเตอร์เดสก์ท็อปทั่วไปอาจมี 4-8 คอร์

2. อีกเหตุผลคือสต็อคฟิชได้รับการสนับสนุนจากสมองหลาย ๆ ณ เวลาที่เขียนมี 8 แพทช์ที่เขียนโดย 5 คนกำลังถูกทดสอบ หากคุณดูประวัติของโปรแกรมแก้ไขคุณจะพบนักพัฒนาซอฟต์แวร์จำนวนมากที่เคยเขียนโปรแกรมแก้ไข ฉันไม่ทราบว่ามีนักพัฒนา Stockfish ที่ใช้งานอยู่มีเท่าไร แต่แน่นอนว่า> 20

ในทางกลับกันเครื่องยนต์ NN (ค่อนข้าง) จะเข้าถึงจุดแข็งที่อยู่เหนือ Ethereal / Laser / Xiphos ได้ง่าย ดูตัวคุณเองในการแข่งขันTop Chess Engine Championship ครั้งล่าสุด ไม่มีตัวตน / เลเซอร์ / Xiphos อยู่ในลีก 1 ซึ่งเป็นที่น่าเชื่อถือพอ แต่เครื่องยนต์ในส่วนบน (Division P) คือ:

• Stockfish (เครื่องยนต์แบบดั้งเดิมที่ได้รับการสนับสนุนโดยชุมชนทำงานด้วย Fishtesting)
• Komodo (เอ็นจิ้นการค้าแบบดั้งเดิมมีผู้พัฒนาเต็มเวลา)
• Komodo MCTS (เครื่องยนต์กึ่งพาณิชย์เชิงพาณิชย์มีผู้พัฒนาเต็มเวลา)
• ฮูดินี่ (เครื่องยนต์แบบดั้งเดิมเชิงพาณิชย์เป็นความพยายามแบบคนเดียวยังไม่ได้รับการปรับปรุงเป็นเวลาสองปี)
• Leela Chess Zero (เอ็นเอ็นเอ็นเอ็นเอ็นจากชุมชนที่ได้รับการสนับสนุนทำงานด้วยแอนะล็อกของ Fishtesting หรือที่รู้จักกันในชื่อฮาร์ดแวร์จำนวนหนึ่ง)
• AllieStein (เครื่องยนต์เอ็นเอ็น 2 คน)
• Stoofvlees (เอ็นเอ็นเอ็นเอ็น)
• ScorpioNN (เอ็นจิ้น NN)

เอ็นจิ้นสามรายการล่าสุด - AllieStein, Stoofvlees และ ScorpioNN - เป็นความร่วมมือเล็ก ๆ ของคนที่เท่าที่ฉันรู้ว่าเป็นคนที่ชอบคุณและไม่ใช่นักพัฒนาเต็มเวลา พวกเขาได้รับพลัง Div P หลังจากพยายามน้อยกว่าสองปี (เอ็นจิ้น NN ทั้งหมดเหล่านี้ปรากฏหลังจาก AlphaZero) สำหรับการเปรียบเทียบในประวัติศาสตร์ล่าสุดของหมากรุกคอมพิวเตอร์มีเพียงคนเดียวเท่านั้นที่เคยเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิมที่สามารถแข่งขันกับ Stockfish & Komodo ได้สำเร็จด้วยตนเอง (Robert Houdart ผู้เขียน Houdini)

เป็นความจริงที่คุณอาจไม่มีฮาร์ดแวร์ในการแข่งขันกับ Lc0 แต่ Lc0 ใช้พลังการคำนวณมากเพราะมันเป็นเครื่องมือ "ศูนย์" - ควรเล่นหมากรุกโดยปราศจากความรู้ของมนุษย์ทุกชนิดยกเว้นกฎ คุณไม่จำเป็นต้องใช้วิธีการเดียวกัน คุณสามารถใช้เช่นวิธีการของสไตน์ที่ใช้การเรียนรู้แบบมีผู้สอน มันเป็นเนื้อหาที่ดียิ่งขึ้นกว่าการ "เป็นศูนย์" - หลังจากทั้งหมดมันคือ AllieStein ที่เล่นในสุดยอดไม่ใช่ Lc0

ผลลัพธ์ที่ได้คือ: หากเป้าหมายของคุณคือการแข่งขันกับเอ็นจิ้นที่ดีที่สุดในโลกคุณมีแนวโน้มที่จะประสบความสำเร็จกับเอ็นจิ้นเอ็นเอ็นมากกว่าแบบดั้งเดิม

ดังนั้นในแง่ของการสร้างเอ็นจิ้นหมากรุกที่แข็งแกร่งที่สุดที่เป็นไปได้ฉันควรไปที่โครงข่ายประสาทเทียมหรือรหัสฮาร์ดโค้ด

อย่าเลือก NN ยกเว้นว่าคุณสามารถเข้าถึงไร้สาระ (Nvidia V100s ไม่กี่ร้อย) การฝึกอบรม NN ในการเล่นหมากรุกต้องใช้ฮาร์ดแวร์มาก ดูผู้คนที่มีส่วนร่วมในLc0เพื่อฝึกฝนเกมมากกว่า 200 ล้านเกม เนื่องจากคุณอาจมีปัญหาในการเข้าถึงฮาร์ดแวร์ (คุณสามารถลองใช้งาน Google Colabatoryได้ แต่ด้วยการฝึกอบรมจะช้ามาก)

แก้ไข: การใช้ NN ด้วยการเรียนรู้ภายใต้การดูแลคุณอาจหนีไปกับ Google Colab และอาจเป็นหนึ่งใน GPU ที่แข็งแกร่ง (2080, 2080Ti, Radeon VII)

อีกสิ่งที่ฉันกำลังพิจารณาคือเป็นสิ่งสำคัญหรือไม่ที่ฉันต้องใช้รหัสในการเขียนโปรแกรม ฉันรู้ว่าโปรแกรมหมากรุกจำนวนมากใช้ C ++ ซึ่งฉันไม่เคยใช้มาก่อน ฉันใช้ภาษาที่ใช้ภาษา C อื่น ๆ ซึ่งทำสิ่งเดียวกันหลาย ๆ อย่างโดยส่วนใหญ่มีไวยากรณ์ที่แตกต่างกัน ฉันคุ้นเคยกับ Swift และ Javascript มากที่สุด แต่ฉันก็คุ้นเคยกับ Python และรู้สึกว่ามันสามารถใช้กลอุบายให้ฉันได้

Python และ Javascript อาจช้าเกินไปสำหรับเครื่องมือหมากรุกที่แข็งแกร่ง ฉันไม่ได้ใช้ Swift แต่อาจไม่ชอบแพลตฟอร์มอื่น ๆ มากกว่า macOS ดังนั้นจึงควรใช้ C หรือ C ++ คุณอาจใช้ Rust ได้ แต่มีคุณสมบัติด้านความปลอดภัยมากมายที่น่ารำคาญและคุณไม่ต้องการจริงๆซึ่งอาจทำให้รำคาญได้ นอกจากนี้ยังเป็นเรื่องยากที่จะได้รับประสิทธิภาพที่ดีจากการใช้งานเนื่องจากการเพิ่มประสิทธิภาพระดับต่ำบางอย่างยากที่จะทำ แน่นอนคุณสามารถเขียนลงในชุดประกอบได้เสมอ แต่นั่นอาจจะเป็นงานที่มากเกินไป ดูhttps://www.chessprogramming.org/Language/

ฉันสร้างเอ็นจิ้นหมากรุกของเล่นล้วนๆโดยใช้: python Chessเป็นเรื่องดีมากที่ไม่ต้องเขียนกฎของเกมด้วยตัวเองและเพียงแค่มุ่งเน้นไปที่ตรรกะ อย่างไรก็ตามจำนวนตำแหน่งที่ฉันสามารถประเมินได้ต่อวินาทีนั้นต่ำมาก นี่อาจเป็นจุดเริ่มต้นที่ดี