Как лучше сходить в шахматах программа
Обновлено: 15.09.2024
Специально разработанная программа обучения игре в шахматы в школах Санкт-Петербурга и России рассчитана на 1 год обучения, 72 часа суммарно. Программа разработана в 2006 году, переработана в 2012 году.
Программа предоставлена на сайт "Шахматы в школе ChessLikbez.ru" и для облегчения тренерского труда тем, кому еще предстоит воевать с подготовкой и продвижением образовательных программ.
Предлагаемый материал можно взять за основу, использовать по собственному усмотрению.
Пояснительная записка и предисловие от Кострова Всеволода к 2-х часовой программе подготовки шахматистов "Шахматная Школа"
Из письма А. С. Пушкина жене.
Определение программы
Уровень усвоения программы общекультурный.
Поурочный учебный план для группы 1 года обучения
(1 час в неделю / 32 часа)
Дидактические материалы: учебник, задачник, рабочие тетради,
демонстрационная доска, шахматные наборы для занятий.
1.
Урок № 1.
История шахмат
«Что за игра шахматы?
Урок № 2.
Шахматная
нотация
«Путешествие шахмат по свету.
Урок №3.
Шахматная
нотация
«Изучение шахматной нотации.
Урок №4.
Шахматные
фигуры
«Плывет ладья по доске.
Урок №5.
Шахматные
фигуры
«Как ходит и ест
Урок №6.
Шахматные
фигуры
«Как ходят их величества король
Урок №7.
Шахматные фигуры
Урок №8.
Шахматные фигуры
Урок №9.
Шахматные фигуры
«Солдаты шахматной доски –
Урок №10.
История шахмат
«Сильнейшие шахматисты.
Урок №11.
Шах, мат, пат
Урок №12.
Шах, мат, пат
«Что такое шах, мат, пат.
Урок №13.
Понятие о дебюте
«Как начинать
Урок №14.
История шахмат
Урок №15.
История шахмат
Урок №16.
Рокировка
Урок №17.
Шахматная
нотация
«Как записывать
Урок №18.
История шахмат
Урок №19.
Понятие о дебюте
«Основные законы дебюта.
Урок №20.
Решение задач
Урок №21.
Сравнительная
ценность фигур
«Кто сколько стоит?
Урок №22.
Решение задач
Урок №23.
Решение задач
Урок №24.
Простейшие
эндшпиля
«Линейный мат.
Урок №25.
Решение задач
Урок №26.
Игровое занятие
«Игровое занятие. Разбор и анализ
Урок №27.
Игровое занятие
«Игровое занятие. Разбор и анализ
Урок №28.
Типовые планы
Урок №29.
Игровое занятие
«Игровое занятие. Разбор и анализ
Урок №30.
Игровое занятие
«Игровое занятие. Разбор и анализ
Урок №31.
Игровое занятие
Урок №32.
Игровое занятие
«Игровое занятие. Разбор и анализ
Поурочный учебный план состоит из 32 уроков продолжительностью 1 академический час каждый.
В зависимости от индивидуальных особенностей учебных групп преподаватель имеет право по своему усмотрению изменять порядок следования различных тем внутри учебного плана, количество закрепляющих игровых занятий, не меняя при этом расстановку уроков внутри одной темы.
Относительно недавно вышедшее приложение по обучению шахматам уже завоевало сердца любителей древней игры. Вам предстоит изучить по 50 лучших, качественно прокомментированных партий великих чемпионов мира + одного некоронованного чемпиона, гения комбинации и открытой игры – Пола Морфи. В каждой партии ждут задания, где в переломный момент надо угадать ход или целый вариант за чемпиона мира. По прохождении всего курса вы существенно улучшите свое стратегическое понимание и тактическое зрение. На данный момент в приложении вы найдете: 400 прокомментированных партий(по 50 партий каждого чемпиона),более 2500 заданий для угадывания ходов, аудио-комментарии(!),подробная статистика по выполненным заданиям, биографии, фото, стиль игры каждого чемпиона. Приложение доступно на платформах android и ios.
![]()
3. Платформа для игры в шахматы online- “Lichess”.
![]()
4. Play Magnus.
Приложение по игре в шахматы так же доступно на платформах android и iOS. Его суть в том, что вы можете сыграть с чемпионом мира Магнусом Карлсеном на разных возрастных этапах его шахматной карьеры начиная с 5ти летнего возраста. В приложении присутствует аналитический модуль, позволяющий искать ошибки в сыгранных партиях. Есть видео о шахматной карьере Магнуса Карлсена. Приложение завоевало популярность у юных шахматистов, которые находятся в начале своего пути.
Это приложение не похоже на большинство шахматных игр. Вашему вниманию предлагается множество задач, где нужно найти выигрыш за одну из сторон. Головоломками считаются задачи на мат в один или несколько ходов, плюс позиции на выигрыш материала. Разработчики считают, что сложность некоторых заданий достигает рейтинга 2000 и более, а эти цифры соответствуют уровню кандидата в мастера спорта по шахматам. Если решать предлагаемые позиции ежедневно, можно улучшить ваше тактическое зрение. Если вам станет мало предлагаемых заданий, можно приобрести полную версию программы. Минус этого приложения в том, что он не улучшит ваше стратегическое понимание игры.
![]()
6. СТ-АРТ. Шахматные комбинации
![]()
8. Follow Chess
Приложение понравится тем, кто следит за тем, что происходит в мире шахмат. В режиме реального времени можно просматривать партии с крупных международных турниров и анализировать ход игры при помощи встроенных движков. Можно просматривать несколько партий на одном экране.
![]()
9. ChessBase
Тем, кто всерьез увлекается шахматами, теперь не обязательно иметь рядом персональный компьютер или ноутбук, для работы с базами партий. Программа chessbase теперь доступна и для смартфонов. Более 5 миллионов партий собраны в одном приложении. Без труда можно найти партии любого чемпиона мира с любого турнира. Посмотреть интересующий вас дебют или загрузить собственную партию также легко. Позволяет загружать и сохранять PGN файлы. Доступ к полной версии стоит около четырехсот рублей. Приложение доступно для android и ios.
![]()
10. Tiny Battle Chess Free
Разработчики с фантазией подошли к игре, придумав фантастических персонажей и 3D-графику. Помимо классических фигур, в ней можно встретить орков, зомби, людей. В приложении можно регулировать уровни сложности. На низком уровне компьютер часто нарушает шахматную стратегию, и позволяет одержать над собой победу. Игра понравится юным шахматистам, которые только делают первые успехи на шахматном поприще.
Не будем детально углубляться в архитектуру шахматных программ — это могло бы стать темой отдельной публикации или даже их серии. Рассмотрим только самые базовые принципы. Основными компонентами практически любого небелкового шахматиста являются поиск и оценка позиции.
Строго говоря, настоящая оценка может принимать только три значения: выигрыш, проигрыш или ничья — 1, 0 или ½. По теореме Цермело для любой заданной позиции она определяется однозначно. На практике же из-за комбинаторного взрыва ни один компьютер не в состоянии просчитать варианты до листьев полного дерева игры (исчерпывающий анализ в эндшпильных базах данных — это отдельный случай; 32-фигурных таблиц в обозримом будущем не появится… и в необозримом, скорее всего, тоже). Поэтому программы работают в так называемой модели Шеннона — пользуются усечённым деревом игры и приближённой оценкой, основанной на различных эвристиках.
Параметризация и улучшение поиска методами машинного обучения — отдельная интересная тема, но сейчас мы оставим её в стороне. Займёмся пока только оценочной функцией.
Как компьютер оценивает позицию
Статическая оценка представляет собой линейную комбинацию различных признаков позиции, взятых с некоторыми весовыми коэффициентами. Какие это признаки? В первую очередь, количество фигур и пешек у той и другой стороны. Следующий важный признак — положение этих фигур, централизация, занятие дальнобойными фигурами открытых линий и диагоналей. Опыт показывает, что учёт только этих двух факторов — суммы материала и относительной ценности полей (зафиксированной в виде таблиц для каждого типа фигур) — при наличии качественного поиска уже может обеспечивать силу игры в диапазоне до 2000-2200 пунктов Эло. Это уровень хорошего первого разряда или кандидата в мастера.
Не располагая такими ресурсами, как создатели Deep Blue, ограничим задачу. Из всех признаков позиции, учитываемых для подсчёта оценки, возьмём самый значимый — соотношение материала на доске.
Стоимость фигур: простейшие модели
Если взять любую шахматную книгу для начинающих, сразу за главой с объяснением шахматных ходов обычно приводится табличка сравнительной ценности фигур, примерно такая:
| Тип | Стоимость |
|---|---|
| Пешка | 1 |
| Конь | 3 |
| Слон | 3 |
| Ладья | 5 |
| Ферзь | 9 |
| Король | ∞ |
Королю иногда приписывается конечная стоимость, заведомо большая, чем сумма всего материала на доске — например, 200 единиц. В данном исследовании мы оставим Его Величество в покое, и рассматривать королей не будем вообще. Почему? Ответ простой: они всегда присутствуют на доске, поэтому их материальная оценки взаимно вычитаются, и на общий баланс сил не влияют.
С точки зрения общей теории слона и коня следует считать одинаково ценными, хотя, по моему убеждению, слон в большинстве случаев оказывается более сильной фигурой. Между тем считается вполне установленным, что два слона почти всегда сильнее двух коней.
Слон в игре против пешек сильнее коня, а вместе с пешками также оказывается более сильным против ладьи, нежели конь. Слон и ладья тоже сильнее коня и ладьи, но ферзь и конь могут оказаться сильнее, чем ферзь и слон. Слон часто стоит больше трех пешек, о коне же это редко можно сказать; он даже может оказаться слабее трех пешек.
Ладья по силе равна коню и двум пешкам или же слону и двум пешкам, но, как сказано выше, слон в борьбе против ладьи сильнее коня. Две ладьи несколько сильнее ферзя. Они немного слабее двух коней и слона и еще слабее двух слонов и коня. Сила коней падает по мере размена фигур на доске, сила же ладьи, напротив, возрастает.
Наконец, как правило, три легкие фигуры сильнее ферзя.
И значения, им удовлетворяющие:
Имена переменных соответствуют обозначениям фигур в английской нотации: P — пешка, N — конь, B — слон, R — ладья, Q — ферзь, K — король. Стоимости здесь и далее указаны в сотых долях пешки.
В качестве эксперимента я провёл небольшой матч-турнир четырёх версий своего движка GreKo с разными весами фигур против трёх других программ — каждая из версий сыграла 3 матча по 200 партий со сверхмалым контролем времени (1 секунда + 0.1 сек. на ход). Результаты приведены в таблице:
| Версия | Пешка | Конь | Слон | Ладья | Ферзь | vs. Fruit 2.1 | vs. Crafty 23.4 | vs. Delfi 5.4 | Рейтинг |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GreKo 12.5 | 100 | 400 | 400 | 600 | 1200 | 61.0 | 76.0 | 71.0 | 2567 |
| GreKo A | 100 | 300 | 300 | 500 | 900 | 55.0 | 69.0 | 73.0 | 2552 |
| GreKo B | 100 | 320 | 330 | 500 | 900 | 57.0 | 71.0 | 64.0 | 2548 |
| GreKo C | 100 | 325 | 325 | 550 | 1100 | 72.5 | 74.5 | 69.0 | 2575 |
Мы видим, что некоторые вариации в весах фигур приводят к колебаниям силы игры в диапазоне 20-30 пунктов Эло. Более того, одна из тестовых версий показала даже лучший результат, чем основная версия программы. Впрочем, однозначно утверждать об усилении игры на таком малом количестве партий преждевременно — доверительный интервал вычисления рейтинга составляет сравнимую величину в несколько десятков пунктов Эло.
Материальный перевес и логистическая кривая
По оси x — материальный баланс позиции ΔM с точки зрения белых, в пешках. Он вычисляется как разность суммарной стоимости всех белых фигур и пешек и такой же величины для чёрных. По оси y — выборочное математическое ожидание результата партии (0 — победа чёрных, 0.5 — ничья, 1 — победа белых). Мы видим, что экспериментальные данные очень хорошо описываются логистической кривой:
Простой визуальный подбор позволяет определить параметр кривой: α=0.7, размерность его — обратные пешки.
Для сравнения на графике приведены ещё две логистические кривые с другими значениями параметра α.
Что это означает на практике? Пусть мы видим случайно выбранную позицию, в которой у белых перевес в 2 пешки (ΔM = 2). С вероятностью, близкой к 80%, мы можем утверждать: партия закончится победой белых. Аналогично, если у белых не хватает слона или коня (ΔM = -3), их шансы не проиграть всего лишь около 12%. Позиции с материальным равенством (ΔM = 0), как и можно было ожидать, чаще всего заканчиваются вничью.
Постановка задачи
Теперь мы готовы сформулировать задачу оптимизации оценочной функции в терминах логистической регрессии.
Пусть нам дан набор векторов следующего вида:
где Δi, i = P. Q — разность количества белых и чёрных фигур типа i (от пешки до ферзя, короля не считаем). Эти вектора представляют собой материальные соотношения, встретившиеся в партиях (одной партии обычно соответствует несколько векторов).
Пусть дан также вектор yj, компоненты которого принимают значения 0, 1 и 2. Эти значения соответствуют исходам партий: 0 — победа чёрных, 1 — ничья, 2 — победа белых.
Требуется найти вектор θ стоимостей фигур:
минимизирующий функцию стоимости для логистической регрессии:
[\sum_^y^log(h_\theta(x^))+(1-y^)log(1-h_\theta(x^))]" />
,
где
>" />
— логистическая функция для векторного аргумента.
Величина коэффициента при параметре регуляризации выбирается небольшая, в данном случае использовалось значение λ=10 -6 .
Для решения задачи минимизации применим простейший метод градиентного спуска с постоянным шагом:
где компоненты градиента функции Jreg имеют вид:
Вывод приведённых формул мы здесь рассматривать не будем. Всем интересующимся их обоснованием настоятельно рекомендую уже упоминавшийся курс по машинному обучению на Coursera.
Программа и результаты
Так как первая часть задачи — разбор PGN-файлов и выделение для каждой позиции набора признаков — уже была практически реализована в коде шахматного движка, оставшуюся часть было решено также написать на C++. Исходный код программы и тестовые наборы партий в PGN-файлах доступны на github. Программа может быть собрана и запущена под Windows (MSVC) или Linux (gcc).
Возможность использовать в дальнейшем специализированные средства вроде Octave, MATLAB, R и т.п. также предусмотрена — в процессе работы программа генерирует промежуточный текстовый файл с наборами признаков и исходами партий, который легко может быть импортирован в эти среды.
Файл содержит текстовое представление набора векторов xj — матрицы размерности m x (n + 1), в первых 5 столбцах которой содержатся компоненты материального баланса (от пешки до ферзя), а в 6-м — результат партии.
Рассмотрим простой пример. Ниже приводится PGN-запись одной из тестовых партий.
Соответствующий фрагмент промежуточного файла имеет вид:
В 6-м столбце везде 0 — это результат партии, победа чёрных. В остальных столбцах — баланс числа фигур на доске. В первой строке полное материальное равенство, все компоненты равны 0. Вторая строка — лишняя пешка у белых, это позиция после 24-го хода. Обратим внимание, что предшествующие размены никак не отражены, они происходили слишком быстро. После 27-го хода у белых уже 2 лишних пешки — это строка 3. И т.д. Перед заключительной атакой чёрных у белых пешка и конь за две ладьи:
Такие же записи создаются для всех анализируемых партий, в среднем получается по 5-10 строк на игру. После разбора PGN-базы с партиями этот файл поступает на вход второй части программы, занимающейся собственно решением задачи минимизации.
После нормировки и округления получаем следующий набор величин:
| Тип | Стоимость |
|---|---|
| Пешка | 100 |
| Конь | 288 |
| Слон | 345 |
| Ладья | 480 |
| Ферзь | 1077 |
| Король | ∞ |
| Соотношение | Численные значения | Выполняется? |
|---|---|---|
| B > N | 345 > 288 | да |
| B > 3P | 345 > 3 * 100 | да |
| N > 3P | 288 | нет |
| B + N = R + 1.5P | 345 + 288 ~= 480 + 1.5 * 100 | да (с погрешностью |
| Q + P = 2R | 1077 + 100 > 2 * 480 | нет |
Результат вполне обнадёживающий. Не зная ничего о реально происходящих на доске событиях, рассматривая только исходы партий и снятый с доски материал наш алгоритм сумел вывести стоимости фигур, достаточно близкие к их традиционным значениям.
Можно ли полученные значения использовать для усиления игры программы? Увы, на данном этапе ответ отрицательный. Тестовые блиц-матчи показывают, что сила игры GreKo от использования найденных параметров практически не изменилась, а в ряде случаев даже снизилась. Почему так произошло? Одна из очевидных причин — уже упоминавшаяся тесная связь поиска и оценки позиции. В поиске движка заложен целый ряд эвристик для отсечения неперспективных ветвей, и критерии этих отсечений (пороговые значения) тесно завязаны на статическую оценку. Меняя стоимости фигур, мы резко сдвигаем масштаб величин — форма дерева поиска меняется, требуется новая балансировка констант для всех эвристик. Это достаточно трудоёмкая задача.
Эксперимент с партиями людей
Попробуем расширить наш эксперимент, рассмотрев игры не только компьютеров, но и людей. В качестве массива данных для обучения возьмём партии двух выдающихся современных гроссмейстеров — чемпиона мира Магнуса Карлсена и экс-чемпиона Ананда Вишванатана, а также представителя романтических шахмат XIX столетия Адольфа Андерсена.
Ананд и Карлсен соперничают за мировую корону
В таблице ниже представлены результаты решения регрессионной задачи для партий этих шахматистов.
| Ананд | Карлсен | Андерсен | |
|---|---|---|---|
| Пешка | 100 | 100 | 100 |
| Конь | 216 | 213 | 286 |
| Слон | 230 | 243 | 289 |
| Ладья | 355 | 352 | 531 |
| Ферзь | 762 | 786 | 1013 |
| Король | ∞ | ∞ | ∞ |
Надо сказать, что похожая картина наблюдается не только у Виши и Магнуса, но и для большинства гроссмейстеров, партии которых удалось протестировать. Причём какой-то зависимости от стиля не выяснилось. Значения смещены от классических в одну и ту же сторону и у позиционных мастеров вроде Михаила Ботвинника и Анатолия Карпова, и у атакующих шахматистов — Михаила Таля, Юдит Полгар…
Заключение
Куда двигаться дальше? Для более точной оценки позиции можно добавлять новые признаки. Даже оставаясь в области только материальных критериев (без учёта полей, занимаемых фигурами на доске), можно добавить целый ряд релевантных признаков: два слона, пара из ферзя и коня, пара из ладьи и слона, разноцвет, последняя пешка в эндшпиле… Шахматистам хорошо известно, как ценность фигур может зависеть от их сочетания или стадии партии. В шахматных программах соответствующие веса (бонусы или штрафы) могут достигать десятых долей пешки и более.
Один из возможных путей (наряду с увеличением размера выборки) — использовать для обучения партии, сыгранные предыдущей версией той же самой программы. В таком случае есть надежда на бóльшую согласованность одних признаков оценки с другими. Можно также в качестве функции стоимости использовать не успех предсказания исхода партии (которая может закончиться через несколько десятков ходов после рассматриваемой позиции), а корреляцию статической оценки с динамической — т.е. с результатом альфа-бета поиска на определённую глубину.
Однако, как уже было отмечено выше, для непосредственного усиления игры программы полученные результаты могут оказаться непригодными. Часто случается так: после обучения на сериях тестов программа начинает лучше решать тесты (в нашем случае — предсказывать результаты партий), но не лучше играть! В настоящее время в шахматном программировании мейнстримом стало интенсивное тестирование исключительно в практической игре. Новые версии топ-движков перед выпуском тестируются на десятках и сотнях тысяч партий со сверхкороткими контролями времени…
В любом случае, я планирую провести ещё ряд экспериментов по статистическому анализу шахматных партий. Если данная тема представляет интерес для аудитории Хабра, при получении каких-либо нетривиальных результатов статья может получить продолжение.
Библиография
Feng-hsiung Hsu — Behind Deep Blue. Princeton University Press, 2002
Книга одного из создателей шахматной машины Deep Blue, в подробностях рассказывающая об истории её создания и внутреннем устройстве. В приложении приведены тексты всех шахматных партий, сыгранных Deep Blue в официальных соревнованиях.
Ссылки
Chessprogramming Wiki — обширная коллекция материалов по всем теоретическим и практическим аспектам шахматного программирования.
Machine Learning in Games — сайт, посвящённый машинному обучению в играх. Содержит большое количество научных статей по исследованиям в области шахмат, шашек, го, реверси, нардов и т.д.
Stockfish — сильнейшая на сегодня программа, с открытым исходным кодом.
A comparison of Rybka 1.0 beta and Fruit 2.1
Детальное сравнение внутреннего устройства двух популярных шахматных программ.
GreKo — шахматная программа автора статьи.
Была использована в качестве одного из источников тестовых компьютерных партий. Также на основе её генератора ходов и парсера PGN-нотации была изготовлена утилита для анализа экспериментальных данных.
Быстрый выигрыш в шахматы делается так
- Играй белыми, чтобы твой ход был первым. Пойди пешкой с Е2 на Е4.
- Твой соперник будет делать ход своей пешкой, например с Е7 на Е5.
- Твой соперник, вероятно, пойдет своей пешкой, например с Н7 на Н6.
- Твой противник переставляет королевского коня с G8 на F6, надеясь взять твоего ферзя
- Теперь ты делаешь ход ферзем с Н5 на F7, забирая пешку противника и объявляя противнику шах и мат прежде, чем отвиснет его челюсть.
Как видишь, все оказалось довольно просто, и твой выигрыш в шахматы был строго закономерен. Но, естественно такой финт выйдет лишь с игроком, который равен тебе по мастерству игры в шахматы. Если ты сядешь играть с гроссмейстером, то ни чего у тебя, скорее всего не получится, так как он сразу просчитает твою стратегию и сломает весь твой хитроумный план. Так что остается тебе тоже стать таким же шахматным мастером и придумать новую беспроигрышную стратегию игры в шахматы.
Как выиграть в шахматы за пять шагов : 9 комментариев
это конечно круто,а если противник пошел по другому что тогда а? а то типо а он вот так пошел а ты ему бах фиг,не всегда прокатывает.
Если противник пойдет другим путем, то и ходы будут другие. Здесь показан лишь один из вариантов… а во вторых это детский мат а дети играют в принципе вполне предсказуемо и как они не пойдут результат будет один — выигрыш за пять шагов
Господи, кое кто просто не может понять, что это стратегия не для тех кто имеет шахматный разряд, а для маленьких ДЕТЕЙ, которые только начинают играть в шахматы… не тупите люди, пытаясь выказать себя шахматным гуру…
тупое детски поделки я этот мат знаю с 2 ух лет
Человек, который с двух лет играет в шахматы, не стал бы делать столько ошибок в столь коротеньком предложении 🙂
А я с двух лет знал такие маты, которые даже взрослые до сих пор не знают
Читайте также: