}

Programmé pour tuer

2010/02/01 Roa Zubia, Guillermo - Elhuyar Zientzia Iturria: Elhuyar aldizkaria

Les programmes d'échecs utilisent déjà la stratégie, mais ils ne sont pas les mêmes que les humains.
Programmé pour tuer
01/02/2010 Roa Zubia, Guillermo Elhuyar Zientzia Komunikazioa
(Photo: Guillermo Roa)

Il y a une façon parfaite de jouer aux échecs. La séquence de mouvement des pièces est optimale, car avec cette séquence il n'y a aucun danger de perdre la partie. Cependant, il y a un problème : personne ne sait quelle est la séquence parfaite.

La théorie des jeux, une branche des mathématiques, a prouvé il ya longtemps qu'il existe, mais la complexité des échecs a empêché les mathématiciens d'aller plus loin. Ils ne savent pas si cette corde mène à gagner ou à l'égalité. Le match est parfait, mais personne ne sait qui il est. C'est une bonne nouvelle pour les joueurs d'échecs.

Cependant, les informaticiens ont beaucoup avancé. Actuellement, le logiciel d'échecs n'est pas basé sur le simple calcul, mais a été intégré dans le cadre de la stratégie. « Il évalue les emplacements des pièces selon un critère stratégique, en analysant différentes caractéristiques : les endrokes, l'emplacement des pions, s'il existe des diagonales ouvertes pour les files d'attente, etc. ", explique Antonio Salmerón, informaticien de l'Université d'Almería. "Bien sûr, vous devez utiliser le calcul pour savoir si le jeu a conduit ou non à une situation incorrecte. Mais fondamentalement, la stratégie oriente le jeu de l'ordinateur".

Stratégie humaine

La stratégie oriente également le jeu des joueurs humains. À la base, comme dans une bataille d'une guerre, il essaie de prendre le contrôle de la zone; aux échecs, dominer le centre de l'échiquier est de prendre le contrôle de la zone, à la fois de l'emplacement des pièces, et de la zone centrale d'autres endroits. Une fois obtenu, le jeu est bien orienté. Et pour y parvenir, il faut utiliser la stratégie.

La stratégie elle-même est difficile à définir. Il fonctionne à de nombreux niveaux et couvre de nombreux facteurs. Par exemple, l'utilisation de la stratégie implique de prendre des décisions, de faire des mouvements pour tromper l'autre, de mesurer les avantages de l'échange de pièces (sacrifier une pièce pour manger une autre à l'ennemi), d'attaquer avec plus d'une pièce, etc. Et c'est plus que de calculer les coups et la réponse du rival.

Certains grands maîtres disent que vous pouvez jouer aux échecs sans faire de calcul et avec une stratégie pure. "Je pense que c'est dire trop, mais au moins il indique l'importance de la stratégie par rapport aux calculs", dit Saumon.

Antonio Salmerón (Almería, 1971). Informatique. Il est professeur de statistique et de recherche opérationnelle à l'Université d'Almería. Expert en intelligence artificielle et échecs. Prix José Cuena au Congrès de l'Association Espagnole d'Intelligence Artificielle 2001, CAEPIA'2001. Et Bayes est le directeur du projet de développement de logiciel d'échecs Chess. Il est également joueur d'échecs: En 2005, il a été Champion d'Almería par équipe avec l'équipe Alboran, membre de la Reverté-Université d'Almería, et en 2008 il a été Champion d'Andalousie en Honor. Ed. : José Miguel Puerta.

Stratégie informatique

En fait, au cours des dernières années, le logiciel d'échecs y a avancé, ajoutant à la programmation une perspective stratégique.

"Du point de vue informatique, les échecs sont un problème de recherche. Il faut chercher les séquences de mouvement les plus appropriées qui apportent un maximum de profit », dit Saumon. Il existe des algorithmes connus qui le font, comme le Minimax. L'ordinateur construit un arbre de possibles coups mais pas entièrement, détecte et ne développe pas de branches qui dirigent les algorithmes de Minimax à des résultats défavorables. Cela évite beaucoup de calculs inutiles. C'est une stratégie de base. Cependant, les logiciels actuels utilisent des stratégies beaucoup plus raffinées que Minimax.

« Pour cela, l'intelligence artificielle est nécessaire », affirme Saumon. L'ordinateur apprend à jouer par des algorithmes très complexes, en analysant les bases de données de parties d'échecs.

Il existe de nombreuses techniques pour cela. Antonio Salmerón et ses compagnons, par exemple, ont appliqué au problème des échecs l'idée des réseaux de Bayegas. C'est une représentation mathématique d'une distribution de probabilité à partir d'un ensemble de variables. Dans le cas des échecs, cette représentation indique à l'ordinateur quels jeux dirigent vers un bon résultat et lesquels pas.

"D'une part, c'est un moyen d'apprendre des bases de données des matches joués par des joueurs humains et, d'autre part, il vous aide à découvrir comment est le joueur qui a devant." À la base, il y a trois types de joueurs : les agresseurs, ceux de position et les intermédiaires. Nous voulons que l'ordinateur agisse comme un être humain, c'est-à-dire que lorsqu'il s'oppose à un ennemi agressif, il adopte une position et vice-versa. Un joueur ne se sent pas à l'aise quand il l'oblige à jouer un type de jeu contraire".

Deep Blue

En utilisant des techniques d'intelligence artificielle, les informaticiens ont réussi à faire fonctionner les machines parfaitement. "Actuellement les programmes d'échecs ont plus de force que presque n'importe quel joueur", affirme Salmerón. Il n'est pas long que l'ordinateur Deep Blue d'IBM et le joueur Gari Kasparov se sont affrontés, en 1996 pour la première fois et en 1997 cinq autres matchs ont été disputés. Le deuxième match a été remporté par Deep Blue, la première fois qu'un ordinateur gagnait contre un grand maître. L'ordinateur avait une grande capacité de calcul, mais il a également utilisé la stratégie.

(Photo: © George Mayer/123 RF)

Depuis lors, il n'y a aucun doute sur la capacité des échecs informatiques. Cependant, lors de ces matchs, on a beaucoup parlé du test de Turing. C'était une vieille idée de l'intelligence artificielle. Dans les années 1950, l'anglais Alan Turing a affirmé que les machines seraient bientôt en mesure d'imiter les humains en termes de renseignement. Il a donc proposé un test pour pouvoir différencier une machine d'une personne par une interview. Et étant si proche du monde des échecs du domaine de l'intelligence artificielle, beaucoup ont proposé de compléter un test de Turing à travers les échecs, un test qui permettait de différencier une machine ou une personne en fonction de la façon dont un joueur jouait un match d'échecs.

Quand Deep Blue a gagné Kasparov, il est douteux que ce test de Turing avec les échecs soit possible ou non. Après le deuxième match, Kasparov a indiqué que Deep Blue n'avait pas joué comme un ordinateur. Il a été comparé à un joueur humain.

Cependant, depuis lors, les programmes d'échecs ont beaucoup amélioré. Amélioration de la programmation et amélioration des ordinateurs. En conséquence, la situation a radicalement changé. "Aujourd'hui, il existe des programmes très avancés pour l'ordinateur de maison, qui peuvent être achetés à 50 ou 60 euros", dit Saumon. "Ce sont des programmes qui gagnent presque n'importe qui. Ils sont généralement utilisés par les joueurs d'échecs pour former".

Le programme le plus connu est Fritz, un logiciel commercial très courant aujourd'hui. Fritz, bien qu'il gagne la plupart des partis - avec des stratégies compliquées -, ne se comporte pas comme l'homme. Dans le test de Turing, il serait clair que c'est un programme. C'est pourquoi ces programmes ne sont pas attrayants, ils ont trop de capacité, ils gagnent toujours et sont très monotones. Ils gagnent toujours la même chose », dit Saumon. "C'est, à mon avis, le défi des programmeurs: humaniser ce jeu. Je n'aime pas jouer contre un programme d'échecs actuel".

C'est l'objectif des entreprises qui effectuent des programmes d'échecs. Le thème de la stratégie n'a peut-être pas atteint le plafond, mais a atteint un niveau très élevé. Sur. Mais maintenant, ils veulent développer un jeu semblable au jeu humain, pas pour surmonter un test, mais pour lui donner de la vitalité. Il manque encore beaucoup pour que les ordinateurs pensent comme les humains, même aux échecs.

Valeur pièces
Ce n'est pas la même tour qu'un fil. Le premier est plus puissant que le second, mais combien? Les informaticiens travaillent numériquement et doivent quantifier ces valeurs. Il y a donc une échelle de valeurs pour les pièces : la valeur 1 est assignée au pion, au cheval la valeur 3, à l'épingle la valeur 3, à la tour la valeur 5 et à la reine la valeur 9. Ces valeurs dépendent de la mobilité de la pièce et des possibilités qu'elle offre. Mais ces valeurs ne sont pas suffisantes pour programmer les échecs.
Si un cheval est dans un coin de la planche, vous ne pouvez passer à deux sites en un seul mouvement. Si vous êtes au centre du tableau, vous pouvez sauter à huit endroits. Et selon l'emplacement des autres pièces, leur emplacement dans un endroit donné peut avoir une valeur plus ou moins élevée.
(Photo: Guillermo Roa)
Ainsi, avec la valeur intrinsèque de la pièce, les programmeurs utilisent une matrice de 8 x 8 dimensions par pièce. Chaque élément du tableau correspond à une case du tableau. Vous pouvez également donner une valeur négative aux images. Par exemple, pour tenter de sortir les chevaux au début du match, la valeur négative est donnée à la case dans laquelle se trouve le cheval. De cette façon, vous pouvez diriger numériquement le jeu.
Cependant, les tableaux et les valeurs des pièces ne définissent pas la stratégie d'un joueur. Pour cela, une analyse au-delà des nombres est nécessaire.
Deep Blue et Gari Kasparov
L'ordinateur Deep Blue a disputé six matchs contre le maître Gari Kasparov. Le premier a gagné Kasparov, très facile pour les experts. Le deuxième match était pour Deep Blue. Les trois suivantes se sont terminées en égalité et la dernière a remporté l'ordinateur. On a beaucoup écrit sur ce jeu de match : une machine gagnante pour la première fois contre l'un des meilleurs joueurs du monde.
L'ordinateur Deep Blue fonctionnait sur la base de l'algorithme Minimax. En outre, il a utilisé une énorme capacité physique. Il utilisait 256 processeurs et pouvait calculer 200 millions de mouvements par seconde, c'est-à-dire étudier 14 niveaux de jeu (séquences possibles de 14 mouvements).
Kasparov a déclaré que la clé du deuxième match était un mouvement très rare, qui ne pouvait pas être calculé par une machine et que Deep Blue avait l'aide cachée des humains pendant le match. Par conséquent, il a demandé à la société IBM la possibilité d'effectuer une enquête pour voir ce qui s'est passé dans les matchs. Les programmeurs ont mal accepté cette demande, affirmant qu'ils avaient agi très correctement et ont refusé Kasparov.
La polémique sur ces partis ne l'a amené nulle part. Nous ne savons pas si ceux d'IBM ont aidé l'ordinateur. Cependant, leur connaissance n'avait pas une grande importance. Les programmeurs assuraient qu'à l'avenir ce serait un ordinateur qui gagnerait aussi contre les 10 grands maîtres du monde. Et maintenant, dans son avenir, cette annonce se réalise.
Pont Roa, Guillaume
Services
261
2010 2010 2010 2010
Services
022 022
Intelligence artificielle; Logiciel
Article 5 Article 1 Article 1 Article 1
Autres

Gai honi buruzko eduki gehiago

Elhuyarrek garatutako teknologia