Ocena pozycji szachowych w oparciu o wzorce

Podobne dokumenty
Kognitywne podejście do gry w szachy kontynuacja prac

Kognitywne podejście do gry w szachy

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16

Algorytmy decyzyjne będące alternatywą dla sieci neuronowych

Algorytmy genetyczne w interpolacji wielomianowej

mgr inż. Magdalena Deckert Poznań, r. Metody przyrostowego uczenia się ze strumieni danych.

Algorytmy genetyczne jako metoda wyszukiwania wzorców. Seminarium Metod Inteligencji Obliczeniowej Warszawa 26 X 2005 mgr inż.

Partition Search i gry z niezupełną informacją

Zastosowanie różnych teorii ludzkiej intuicji w szachach. Stanisław Kaźmierczak

Filtracja obrazu operacje kontekstowe

Matematyka do liceów i techników Szczegółowy rozkład materiału Zakres podstawowy

Szachy INSTRUKCJA. rekwizyty: 1) Bierki - 32 szt. 2) plansza - 1 szt.

Automatyczne Diagnozy Partii Szachowych nowa funkcja Zestawienie Ruchów.

WYKORZYSTANIE SIECI NEURONOWEJ DO BADANIA WPŁYWU WYDOBYCIA NA SEJSMICZNOŚĆ W KOPALNIACH WĘGLA KAMIENNEGO. Stanisław Kowalik (Poland, Gliwice)

KARTA PRZEDMIOTU. 1. Informacje ogólne. 2. Ogólna charakterystyka przedmiotu. Algorytmy i struktury danych, C3

PLAN WYKŁADU OPTYMALIZACJA GLOBALNA OPERATOR KRZYŻOWANIA ETAPY KRZYŻOWANIA

Reprezentacje grafów nieskierowanych Reprezentacje grafów skierowanych. Wykład 2. Reprezentacja komputerowa grafów

METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI 2 Opis projektu

SZACHY mini INSTRUKCJA. rekwizyty: 1) Bierki - 32 szt. 2) plansza - 1 szt.

ROZKŁAD MATERIAŁU DO II KLASY LICEUM (ZAKRES ROZSZERZONY) A WYMAGANIA PODSTAWY PROGRAMOWEJ.

Inspiracje kognitywne w procesie analizy pozycji szachowej

SCHEMAT ROZWIĄZANIA ZADANIA OPTYMALIZACJI PRZY POMOCY ALGORYTMU GENETYCZNEGO

Asocjacyjna reprezentacja danych i wnioskowanie

Spis treści. Definicje prawdopodobieństwa. Częstościowa definicja prawdopodobieństwa. Wnioskowanie_Statystyczne_-_wykład

Walidacja metod analitycznych Raport z walidacji

W A R S Z A W S K A W Y Ż S Z A S Z K O Ł A I N F O R M A T Y K I

Liczba zadań a rzetelność testu na przykładzie testów biegłości językowej z języka angielskiego

Szachy - Samouczek. Maciek Nowak

Metody przeszukiwania

ZAJĘCIA EDUKACYJNE: EDUKACJA PRZEZ SZACHY NAUCZYCIELE PROWADZĄCY: mgr Mariola Szymańska-Kukuczka

Plan wynikowy klasa 3. Zakres podstawowy

Marcel Stankowski Wrocław, 23 czerwca 2009 INFORMATYKA SYSTEMÓW AUTONOMICZNYCH

Informacja w perspektywie obliczeniowej. Informacje, liczby i obliczenia

P R Z E T W A R Z A N I E S Y G N A Ł Ó W B I O M E T R Y C Z N Y C H

Algorytmy klasteryzacji jako metoda dyskretyzacji w algorytmach eksploracji danych. Łukasz Przybyłek, Jakub Niwa Studenckie Koło Naukowe BRAINS

DZISIAJ. Jeszcze trochę o PROJEKTACH JAK PREZENTOWAĆ: JAK OBLICZAĆ: PROSTE INFORMACJE O PRÓBIE KORELACJE DWÓCH CECH PODSTAWOWE MIARY

SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 10. PRZEKSZTAŁCANIE ATRYBUTÓW. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska.

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI DLA KLASY III

8. Neuron z ciągłą funkcją aktywacji.

Oprogramowanie Systemów Obrazowania SIECI NEURONOWE

Agnieszka Kamińska, Dorota Ponczek. MATeMAtyka 3. Plan wynikowy. Zakres podstawowy

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Elementy modelowania matematycznego

MATEMATYKA Z PLUSEM DLA KLASY VII W KONTEKŚCIE WYMAGAŃ PODSTAWY PROGRAMOWEJ. programowej dla klas IV-VI. programowej dla klas IV-VI.

METODY INŻYNIERII WIEDZY

komputery? Andrzej Skowron, Hung Son Nguyen Instytut Matematyki, Wydział MIM, UW

2. Permutacje definicja permutacji definicja liczba permutacji zbioru n-elementowego

Analiza składowych głównych. Wprowadzenie

Rozkład materiału z matematyki dla II klasy technikum zakres podstawowy I wariant (38 tyg. 2 godz. = 76 godz.)

Stan dotychczasowy. OCENA KLASYFIKACJI w diagnostyce. Metody 6/10/2013. Weryfikacja. Testowanie skuteczności metody uczenia Weryfikacja prosta

Skalowalność obliczeń równoległych. Krzysztof Banaś Obliczenia Wysokiej Wydajności 1

KARTA PRZEDMIOTU. Algorytmy i struktury danych, C4

operacje porównania, a jeśli jest to konieczne ze względu na złe uporządkowanie porównywanych liczb zmieniamy ich kolejność, czyli przestawiamy je.

TEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI

Statystyka opisowa- cd.

Inteligentna analiza danych

1. FUNKCJE DZIAŁ Z PODRĘCZNIKA L.P. NaCoBeZu kryteria sukcesu w języku ucznia

Sterowanie procesem i jego zdolność. Zbigniew Wiśniewski

Wymagania edukacyjne z matematyki dla klasy III a,b liceum (poziom podstawowy) rok szkolny 2018/2019

Zaawansowane algorytmy i struktury danych

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 8

Przykładowe sprawozdanie. Jan Pustelnik

Weryfikacja hipotez statystycznych

SPIS TREŚCI WSTĘP LICZBY RZECZYWISTE 2. WYRAŻENIA ALGEBRAICZNE 3. RÓWNANIA I NIERÓWNOŚCI

Jakość uczenia i generalizacja

Algorytm Genetyczny. zastosowanie do procesów rozmieszczenia stacji raportujących w sieciach komórkowych

Metody numeryczne Technika obliczeniowa i symulacyjna Sem. 2, EiT, 2014/2015

Złożoność algorytmów. Wstęp do Informatyki

INFORMATYKA W SZKOLE. Podyplomowe Studia Pedagogiczne. Dr inż. Grażyna KRUPIŃSKA. D-10 pokój 227

ZMIDEX analiza zdolności prognostycznej

Dokumentacja Końcowa

Metody Inżynierii Wiedzy

Niepewności pomiarów

ANALIZA ALGORYTMÓW. Analiza algorytmów polega między innymi na odpowiedzi na pytania:

Typy zmiennych. Zmienne i rekordy. Rodzaje zmiennych. Graficzne reprezentacje danych Statystyki opisowe

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych

B.VII USTALANIE KOLEJNOŚCI MIEJSC W TURNIEJACH PZSZACH. q Ustalanie kolejności miejsc (PZSzach) Część B.VII str. 1

AiSD zadanie trzecie

Liczby zmiennoprzecinkowe i błędy

Agnieszka Kamińska, Dorota Ponczek. MATeMAtyka 3. Szczegółowe wymagania edukacyjne z matematyki w klasie trzeciej.

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI DLA KLASY 7SP. V. Obliczenia procentowe. Uczeń: 1) przedstawia część wielkości jako procent tej wielkości;

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

1. Eliminuje się ze zbioru potencjalnych zmiennych te zmienne dla których korelacja ze zmienną objaśnianą jest mniejsza od krytycznej:

Technikum Nr 2 im. gen. Mieczysława Smorawińskiego w Zespole Szkół Ekonomicznych w Kaliszu

Kryteria oceniania z matematyki Klasa III poziom podstawowy

ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH

REFERAT PRACY DYPLOMOWEJ Temat pracy: SUDOKU - Algorytmy tworzenia i rozwiązywania

PLAN WYNIKOWY Z MATEMATYKI DLA I KL. GIMNAZJUM do podręcznika GWO Matematyka z plusem. PODSTAWOWE Uczeń zna:

Oszacowanie i rozkład t

Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna

Testowanie hipotez statystycznych

Algorytmy genetyczne

Algorytmy i schematy blokowe

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji

Wykład 4: Statystyki opisowe (część 1)

Test dwustronny: H 0 : p= 1 2

CogGGP - kognitywnie inspirowany agent GGP - opis architektury

Wymagania edukacyjne z matematyki dla klasy I gimnazjum wg programu Matematyka z plusem

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Transkrypt:

Ocena pozycji szachowych w oparciu o wzorce Stanisław Kaźmierczak s.kazmierczak@mini.pw.edu.pl

2 Agenda Motywacja Statystyki Metoda statyczna sortowania ruchów Metoda następstwa wzorców Metoda podobieństwa pozycji Pomysły na dalsze badania

3 Motywacja Intuicyjne rozwiązywanie problemów jest cechą charakterystyczną ludzkiego myślenia Mimo czynionych w ostatnim czasie postępów zdolność ta jest wciąż słabo osiągalna przez systemy AI Ludzka intuicja pozwala podejmować (sub)optymalne decyzje bez potrzeby analizy wszystkich możliwych działań Dodanie ludzkich umiejętności do istniejących systemów AI znacząco zwiększyłoby ich możliwości Cel: implementacja konceptu intuicji w dziedzinie szachów Sensowna siła gry jest warunkiem, ale nie celem

4 Wnioski z kilku badań: Motywacja Skuteczność odtworzenia pozycji (ok. 25 bierek) wśród arcymistrzów wynosiła ok. 93% i malała wraz ze spadkiem umiejętności (de Groot) Chase i Simon: wyniki podobne do powyższych, ale różnica zaciera się w przypadku pozycji nierealnych Przewaga lepszych graczy nie wynika z lepszej pamięci, ale z percepcyjnego kodowania pozycji, które występują w rozgrywanych przez nich partiach. Odzwierciedla to głębokie rozumienie różnorodnych detali szachowych Mistrzowie szachowi używają wzorców, które indeksują jako znaczące struktury w pamięci długotrwałej Z każdym wzorcem skojarzony jest ruch, co znacznie redukuje liczbę ruchów potrzebnych do przeanalizowania

Wnioski z kilku badań (cd.): Motywacja Rozmiar biblioteki wzorców szacuje się u arcymistrzów na 300 500 tysięcy Większy stopień uwagi na istotnych bierkach w przypadku zaawansowanych graczy Badanie zdolności wykrywania szacha wykazało, że umiejętności szachowe są dużo bardziej związane z doświadczeniem graczy niż ogólnymi zdolnościami percepcyjnymi Silni gracze potrafią równolegle ekstrahować z pozycji kilka figur, które razem tworzą istotny wzorzec lub stanowią jego część 5

Człowiek a maszyna 6

Wzorzec a ustawienie Ustawienie dowolne usytuowanie pewnego zbioru figur na szachownicy Wzorzec zbiór figur, między którymi występuje jakaś zależność Ściślej: zbiór figur tworzy wzorzec, jeśli każda z figur jest związana z którąkolwiek z pozostałych co najmniej jedną z zależności: Są odległe o nie więcej niż dwa pola Jedna atakuje lub broni drugą Figury atakują to samo pole Figury atakują sąsiednie pole Wzorce ekstrahowane są z gry środkowej (między 15 a 35 ruchem) Kodowanie: za pomocą liczby typu long Aby zakodować jedną figurę używane są dwie cyfry do określenia pozycji na szachownicy i dwie cyfry do określenia typu figury Zatem dla wzorców trzyfigurowych potrzeba 12 cyfr 7

8 Statystyki Korelacja wzorców dwufigurowych Korelacja wzorców trzyfigurowych

9 Statystyki Zbiór treningowy: 50 000 partii (ok. 1,9M pozycji)

Metoda statyczna Proces nauki: iterowanie po pozycjach i sumowanie wzorców Efektem jest mapa, której kluczami są wzorce, a wartościami liczby ich wystąpień Proces testowania: ocena każdego ruchu na podstawie liczności wzorców na szachownicy po wykonaniu ruchu Różne funkcje oceny, nie tylko liniowe Liczność rozumiana dwojako: sumarycznie po pozycjach lub po partiach (maksymalnie tyle wzorców ile partii) Problem: stagnacja, program nie chce likwidować licznych wzorców Wyniki o kilka procent lepsze od losowych 10

11 Metoda następstwa wzorców Motywacja oraz przyjęte założenia Każdy ruch powoduje, że część wzorców znika, część (większość) wzorców się nie zmienia oraz że pojawiają się nowe wzorce Wzorce, które się nie zmieniają nie odgrywają w tej metodzie roli Istotą jest to, że zawodnik wykonując ruch chce zlikwidować pewne wzorce i/lub stworzyć inne. Analizując możliwe do wykonania ruchy w pozycji testowej program ma za zadanie stwierdzić, który z nich najbardziej przypomina zmiany (zniknięcie jednych wzorców oraz pojawienie się innych) związane z ruchami wykonywanymi w procesie nauki

12 Metoda następstwa wzorców Proces nauki Każdy ruch r powoduje, że pewne wzorce znikają (ozn. P), a pojawiają się nowe (ozn. N). Algorytm

Metoda następstwa wzorców Proces testowania Dla każdego możliwego w danej pozycji ruchu wyznaczany jest zbiór P i N. Na ich podstawie obliczana jest ocena danego ruchu. Ranking ruchów tworzony jest w oparciu o ocenę ruchu. Im wyższa ocena, tym wyższa pozycja danego ruchu w rankingu. Algorytm 13

Metoda następstwa wzorców Statystyki stosowane na poziomie valuesinternal Suma Średnia Mediana Maksimum SuccessRate sumaryczna liczba wystąpień wzorców z N w danym pliku dzielona przez sumaryczną liczbę wystąpień wszystkich wzorców w danym pliku Trzeci kwartyl Statystyki stosowane na poziomie valuesexternal Suma Średnia Mediana Maksimum Minimum 14

Metoda następstwa wzorców Tabela przedstawia średni ranking optymalnego ruchu wskazany przez program Średnia liczba mozliwych ruchow: 32.61 Sredni ranking losowego ruchu: 16.80 15

16 Giraffe Uwagi: Uwzględniane są wszystkie ruchy (również z debiutów i końcówek) Testowane względem ruchu optymalnego

17 Giraffe Uwaga: w pomiarze nie są uwzględniane łatwe ruchy, które prowadziły do zdobycia/odbicia materiału

18 Metoda następstwa wzorców Tabela przedstawia procentowy udział ruchu optymalnego w TOP5, czyli pięciu najwyżej ocenianych przez program ruchach

19 Metoda następstwa wzorców Tabela przedstawia procentowy udział ruchu optymalnego w TOP10, czyli dziesięciu najwyżej ocenianych przez program ruchach

Metoda następstwa wzorców TOP10 bez ucinania TOP10 z progiem odcięcia równym 15 20

21 Metoda podobieństwa pozycji W procesie nauki tworzymy pliki odpowiadające wszystkim wykonanym lub możliwym do wykonania ruchom z partii ze zbioru treningowego Unikalny ruch zdefiniowany jest przez piątkę: Figura wykonująca ruch Pole z Pole do Figura bita Figura, na którą jest promowany pionek Rodzajów wykonanych ruchów jest ok. 25 tys., a uwględniając ruchy możliwe do wykonania - ok. 35 tys. Teoretyczna wartość możliwych ruchów: 45 50 tys.

22 Metoda podobieństwa pozycji W procesie nauki dla każdego ruchu dodajemy do pliku wszystkie wzorce występujące w pozycji przed wykonaniem ruchu. W ten sposób plik odpowiadający danemu ruchowi będzie posiadał zakumulowane wzorce, które występowały przed danym ruchem. Dla zagranego ruchu aktualizowany jest licznik mówiący o tym, ile razy został on wykonany Ponadto dla każdego ruchu (wykonanego oraz możliwych do wykonania) aktualizowany jest licznik mówiący o tym, ile razy ruch mógł zostać potencjalnie wykonany W procesie testowania dla danej pozycji otwieramy pliki odpowiadające możliwym ruchom i patrzymy, do którego z nich jest najbardziej zbliżona dana pozycja (zasadnicza kwestia: co to znaczy zbliżona?) Niewątpliwymi zaletami w porównaniu do metody następstwa wzorców jest prostota oraz złożoność obliczeniowa i pamięciowa

23 Metoda podobieństwa pozycji W procesie testowania z każdym ruchem skojarzone są następujące wartości/zbiory wartości: k ile razy ruch został wykonany n ile razy ruch mógł zostać wykonany P zbiór wartości odpowiadający wszystkim wzorcom z pliku D zbiór wartości odpowiadający tym wzorcom z pliku, które wystąpiły w danej pozycji (D jest podzbiorem P). Zbiór D jest uzupełniany tyloma zerami, ile jest wzorców występujących w pozycji, a nie posiadających mapowania w pliku

24 Metoda podobieństwa pozycji Tabela przedstawia średni ranking optymalnego ruchu wskazany przez program Średnia liczba mozliwych ruchow: 32.61 Sredni ranking losowego ruchu: 16.80

25 Metoda podobieństwa pozycji Tabela przedstawia średni ranking optymalnego ruchu wskazany przez program Średnia liczba mozliwych ruchow: 32.61 Sredni ranking losowego ruchu: 16.80

26 Metoda podobieństwa pozycji Tabela przedstawia procentowy udział ruchu optymalnego w TOP5, czyli pięciu najwyżej ocenianych przez program ruchach

27 Metoda podobieństwa pozycji Tabela przedstawia procentowy udział ruchu optymalnego w TOP10, czyli dziesięciu najwyżej ocenianych przez program ruchach

Metoda podobieństwa pozycji TOP10, nauka na 6 tys. partii (ok. 220 tys. ruchów) TOP10, nauka na 18 tys. partii (ok. 660 tys. ruchów) 28

Pomysły na dalsze badania Badanie oceny ruchu w kontekście podobieństwa pozycji testowej do zakumulowanych wzorców w plikach Inne statystyki, w szczególności te łączące prawdopodobieństwo z dopasowaniem wzorców Miary normalizacji rozwiązujące problem różnej częstotliwości ruchów Wprowadzenie współczynnika ufności zapobiegający przesadnie wysokiej ocenie ruchu, który w treningu był wykonywany rzadko Nietrywialne funkcje oceny, np. sieć neuronowa Trening na większej liczbie partii Wprowadzenie progu w celu wyeliminowania szumu (rzadkie wzorce nie będą rozpatrywane) Jak ucinać? Badanie: czy wzorce o takiej samej relacji figur, ale innym położeniu bezwzględnym zachowują się podobnie? 29

Pomysły na dalsze badania Wzorce 4-ro figurowe Jak zdefiniować zależności między figurami? Wystarczy, aby graf był spójny czy może jedna figura powinna mieć zależność ze wszystkimi? Wzorce negatywne na podstawie ruchów, których nie wykonano Wiedza w jakich okolicznościach danego ruchu nie wykonywać Analogiczne badania na partiach komputerów Odchodzi czynnik ludzki Niwelujemy problem mimo wszystko dość szerokiego przedziału rankingu (2500 2850 ELO) Teoretycznie komputery mogą nie tworzyć wzorców Czy zbiorem uczącym mogą być partie komputerowe skoro chcemy uczyć maszynę symulować człowieka? Ale z drugiej strony ludzie też uczą się z partii komputerów 30

Pomysły na dalsze badania Pół/jednoruchowe przeszukiwania (lub algorytm kontroli pola) w celu uniknięcia prostych podstawek ze swojej strony/wykorzystania podstawek przeciwnika Połączenie metody następstwa wzorców i metody podobieństwa pozycji Metoda następstwa wzorców bierze pod uwagę tylko to, co się zmienia w wyniku ruchu Metoda podobieństwa pozycji uwzględnia również te wzorce, które się nie zmieniają Zastosowanie metody podobieństwa pozycji do debiutów/końcówek Definicja wzorca Czy nie uwzględniać pozycji króli? Oddalony pionek zmierzający do promocji lub niektóre wzorce dwufigurowe obecnie nie są rozpatrywane, a zdecydowanie są motywami, do których człowiek wykorzystuje intuicję 31

32 Pomysły na dalsze badania Definicja wzorca cd. Być może zbyt łagodna definicja

33 Pomysły na dalsze badania Definicja wzorca cd. Definiowanie zależności między figurami Kilkanaście wzorców z Hc2, Gg6, ale bez Gd3 czy nie jest mylące? Z drugiej strony Hc2 i pion h7 nie wystąpią w żadnym wzorcu

Dziękuję za uwagę 34