Singkatnya, pendekatan standar untuk menyetel parameter mesin catur adalah dengan:
- Tentukan parameternya
- Berikan nilai nominal (awal) parameter
- Jalankan mesin untuk melihat kinerjanya
- Sesuaikan nilai parameter untuk mencoba meningkatkan kinerjanya
Kemudian ulangi Langkah 3 dan 4 sampai Anda mencapai tujuan Anda untuk kinerja.
Pendekatan yang biasa dilakukan adalah dengan mendirikan laboratorium di mana mesin berhadapan di turnamen mesin. Banyak game digunakan di mana mesin memainkan kedua warna. Turnamen utama yang menarik melibatkan menjalankan mesin dengan nilai parameter set A melawan mesin yang sama dengan nilai parameter set B.
Seperti yang bisa Anda tebak, hasil dari pendekatan ini sangat bergantung pada:
- Parameter yang dipilih
- Bagaimana parameter ditentukan
- Bagaimana nilai parameter divariasi selama pengujian
- Bagaimana mesin dijalankan (ply-depth, waktu terbatas, sensitivitas, dll)
Pendekatan ini juga menghabiskan banyak waktu.
Pendekatan yang lebih baru (dan inovatif) dikembangkan pada tahun 2010 oleh para peneliti menggunakan teknik Algoritma Genetika untuk a) menentukan parameter, dan b) menyesuaikan nilai parameter. Para penyelidik pertama-tama menjalankan mesin dengan nilai parameter awal yang dimulai terhadap serangkaian game grandmaster untuk melihat apakah itu dapat secara efektif memilih "langkah terbaik". "Langkah terbaik" didefinisikan sebagai langkah yang dibuat grandmaster *. Di mana pun hal itu gagal dilakukan, dicatat. Kemudian, set nilai parameter lain dicoba, dan kinerja relatif vs run sebelumnya ditentukan.
Kemudian, pendekatan terprogram untuk menggabungkan nilai - nilai parameter diadili, menggunakan prinsip Genetika Algoritma survival of the "fittest". Di sini, "fittest" berarti yang menghasilkan keluaran yang paling cocok dengan yang ideal. (Ini juga terjadi pada teknik statistik dari regresi "kuadrat cocok", teknik yang digunakan untuk menilai kualitas perkiraan.)
Hanya setelah parameter engine ditemukan yang dapat meniru GM dengan cukup baik, fase turnamen engine yang sebenarnya dimulai. Dalam fase ini, set nilai parameter yang berbeda sekali lagi diadu satu sama lain, kali ini secara langsung . Teknik peningkatan Algoritma Genetika diterapkan untuk menghasilkan generasi mesin yang lebih baik secara berturut-turut.
Dalam proyek penelitian ini, 36 parameter digunakan, termasuk semua nilai material dari potongan-potongan, dan banyak kriteria evaluasi strategis yang lebih umum, seperti pion mundur, petak lemah, pasangan uskup, dan sebagainya. Namun, para peneliti menambahkan beberapa parameter baru, seperti "tekanan raja", "mobilitas" nilai untuk setiap jenis potongan, meng-rook pada file yang berdekatan dengan raja, rook pada file semi-terbuka, benteng menyerang raja pada - / b- / g- / h-file, pemisahan antara gadai yang disahkan dan raja yang membela, dan banyak lagi.
Sayangnya, para peneliti tidak menguraikan bagaimana mereka datang dengan rangkaian parameter ini, dan parameter alternatif apa yang mungkin telah mereka uji dan tolak. Akan masuk akal untuk mengasumsikan bahwa mereka mulai dengan set yang jauh lebih besar, dan menentukan (melalui coba-coba) mana yang memiliki efek terbesar pada kinerja, dan mana yang tidak signifikan atau turunannya, dan dengan demikian dapat dibatalkan.
Jika ini sepertinya bermanfaat, Anda dapat menemukan penelitian di sini .
* Peringatan tentang fase pendekatan yang digunakan para peneliti. Dalam bukunya Introduction to Understanding Chess Move by Move , John Nunn memilih "... game-game perjuangan keras antara grandmaster yang kuat ..." untuk mengilustrasikan tema-temanya. Dia kemudian menambahkan:
Pembaca mungkin cukup terkejut melihat jumlah tanda tanya yang menghiasi permainan dalam buku ini. Tentunya, Anda mungkin berpikir, dengan hanya tiga puluh permainan untuk dipilih, seharusnya mudah untuk menemukan beberapa permainan suara. Namun, saya dapat meyakinkan Anda bahwa itu tidak benar. ... adalah mungkin untuk menemukan kesalahan dengan hampir semua permainan yang rumit dan sulit ... Saya tidak pernah merasa bahwa permainan saya hampir sepenuhnya akurat, jadi saya pribadi tidak menganggap wahyu ini menyedihkan. Namun, beberapa orang mungkin merasa sulit untuk mengakui bahwa catur yang dimainkan oleh manusia kurang akurat daripada yang diperkirakan sebelumnya.
Poin yang diangkat oleh Dr. Nunn menunjukkan bahwa pendekatan awal para peneliti untuk mengatur parameter mesin dengan mengharuskan mereka untuk meniru gerakan grandmaster mungkin cacat karena permainan manusia cacat . Bahkan, sudah mapan bahwa mesin sudah bermain lebih baik daripada manusia .
Oleh karena itu, mungkin pendekatan yang lebih baik untuk mengatur parameter awal adalah mencocokkan mesin baru dengan mesin yang sudah ada .
