En pocas palabras, el enfoque estándar para ajustar los parámetros de un motor de ajedrez es:
- Definir los parámetros.
- Dar a los parámetros valores nominales (iniciales)
- Ejecute el motor para ver cómo funciona
- Ajuste los valores de los parámetros para intentar mejorar su rendimiento.
Luego repita los pasos 3 y 4 hasta que haya alcanzado su objetivo de rendimiento.
El enfoque habitual para hacer esto es establecer un laboratorio donde los motores se enfrenten en torneos de motores. Se utilizan múltiples juegos en los que el motor juega ambos colores. Los principales torneos de interés implican ejecutar un motor con el valor de parámetro establecido A contra el mismo motor con el valor de parámetro establecido B.
Como probablemente pueda adivinar, los resultados de este enfoque dependen en gran medida de:
- Los parámetros elegidos
- Cómo se especifican los parámetros
- Cómo se varían los valores de los parámetros durante las pruebas
- Cómo funcionan los motores (profundidad de capa limitada, tiempo limitado, sensibilidad, etc.)
Este enfoque también consume mucho tiempo.
En 2010, los investigadores desarrollaron un enfoque más reciente (e innovador) utilizando técnicas de algoritmo genético para a) especificar los parámetros yb) ajustar los valores de los parámetros. Los investigadores primero pusieron en marcha un motor con un conjunto inicial de valores de parámetros nominales contra un conjunto de juegos de grandes maestros para ver si podía elegir efectivamente el "mejor movimiento". El "mejor movimiento" se definió como el movimiento que hizo el gran maestro *. Dondequiera que no lo hizo, se registró. Luego, se probó otro conjunto de valores de parámetros y se determinó el rendimiento relativo frente a la ejecución anterior.
Luego, se probó un enfoque programático para combinar los valores de los parámetros , utilizando el principio del algoritmo genético de supervivencia del "más apto". Aquí, "más apto" significa el que genera la salida que más se acerca al ideal. (También resulta ser un juego de palabras con la técnica estadística de regresión de "ajuste de mínimos cuadrados", una técnica utilizada para juzgar la calidad de la aproximación).
Solo después de que se hayan encontrado los parámetros del motor que pueden imitar a un GM razonablemente bien, comienza la fase del torneo del motor. En esta fase, diferentes conjuntos de valores de parámetros se enfrentan una vez más, esta vez directamente . Las técnicas de mejora del algoritmo genético se aplican para generar sucesivamente mejores generaciones del motor.
En este proyecto de investigación, se utilizaron 36 parámetros, incluidos todos los valores materiales de las piezas y muchos de los criterios de evaluación estratégica más comunes, como los peones hacia atrás, los cuadrados débiles, el par de alfil, etc. Sin embargo, los investigadores agregaron algunos parámetros nuevos, tales como "presión del rey", valores de "movilidad" para cada tipo de pieza, torre en un archivo adyacente al rey, torre en un archivo semiabierto, torre atacando al rey en el - / b- / g- / h-file, separación entre un peón pasado y el rey defensor, y más.
Desafortunadamente, los investigadores no explican cómo se les ocurrió este conjunto de parámetros y qué parámetros alternativos pueden haber probado y rechazado. Sería razonable suponer que comenzaron con un conjunto mucho más grande y determinaron (mediante prueba y error) cuáles tuvieron el mayor efecto en el rendimiento y cuáles fueron insignificantes o derivados, por lo que podrían descartarse.
Si esto le parece útil, puede encontrar la investigación aquí .
* Una advertencia sobre una fase del enfoque que utilizaron los investigadores está en orden. En su Introducción a la comprensión del movimiento de ajedrez por movimiento , John Nunn eligió "... juegos muy reñidos entre grandes maestros fuertes ..." para ilustrar sus temas. Luego agrega:
Los lectores pueden sorprenderse al ver la cantidad de signos de interrogación que adornan los juegos en este libro. Seguramente, podría pensar, con solo treinta juegos para seleccionar, debería haber sido fácil encontrar algunos juegos de sonido. Sin embargo, puedo asegurarle que no fue así. ... es posible encontrar fallas en prácticamente cualquier juego complejo y reñido ... Nunca sentí que mi juego fuera tan preciso, por lo que personalmente no encuentro estas revelaciones angustiantes. Sin embargo, a algunos les puede resultar difícil admitir que el ajedrez tal como lo juegan los seres humanos es menos preciso de lo que se pensaba anteriormente.
El punto que plantea el Dr. Nunn sugiere que el enfoque inicial de los investigadores para establecer los parámetros del motor al exigirles que imiten los movimientos del gran maestro puede ser defectuoso porque el juego humano es defectuoso . De hecho, está bien establecido que los motores ya juegan mejor que los humanos .
Por lo tanto, quizás un mejor enfoque para establecer los parámetros iniciales sería hacer coincidir un motor nuevo con un motor existente superior .
