اكتشف كيف يؤدي الجمع بين الذكاء الاصطناعي والشطرنج إلى تغيير الطريقة التي تُلعب بها هذه الرياضة حتى بالنسبة لكبار الأساتذة.
يعد الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي موضوعين ساخنين ليس فقط في عالم تكنولوجيا المعلومات. النشاط الذي اعترف وما زال يعترف بتقنيات الذكاء الاصطناعي كأدوات مهمة هو لعبة الشطرنج، خاصة على مستويات الخبراء.
منذ إطلاق بعض أفضل محركات الشطرنج، كان للذكاء الاصطناعي تأثير هائل على الطريقة التي يضع بها كبار اللاعبين استراتيجياتهم. تقريبًا، يستخدم جميع كبار اللاعبين الكبار (الذين حصلوا على تصنيفات FIDE أعلى من 2700) أدوات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع لتحليل ألعابهم وبالتالي لعب الحركات من توصيات محرك الشطرنج.
في هذه المقالة، سنقوم بتحليل أهمية آليات الذكاء الاصطناعي في لعبة الشطرنج ومناقشة أربعة من أشهر محركات الشطرنج: Stockfish، AlphaZero، Leela Chess Zero، وأحدث محرك، Mittens. سننظر في كيفية بنائها والاستراتيجيات التي تطبقها لإنجاز المهمة: الفوز.
أهمية الذكاء الاصطناعي في عالم الشطرنج
في لعبة الشطرنج، يلعب الذكاء الاصطناعي ومحركات الشطرنج دورًا مهمًا على وجه التحديد في مساعدة لاعبي الشطرنج على تحليل تحركاتهم وتحسينها. يعد الذكاء الاصطناعي أمرًا أساسيًا في محركات الشطرنج لأنه يسمح للكمبيوتر بتقييم المواقف واتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على تحليله. تستخدم محركات الشطرنج خوارزميات وتقنيات مختلفة، بما في ذلك التعلم الآلي، لتقييم المواقف وتنفيذ الخطوة التالية. يفعلون ذلك من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات للتوصل إلى خيارات مواقع قوية ودقيقة للغاية، مما يسمح لهم باللعب بشكل أسرع بكثير من قدرة الإنسان. وهذا يجعلها أداة قيمة للاعبي الشطرنج الذين يرغبون في دراسة وتحسين لعبهم. والأفضل من ذلك، أن محركات الشطرنج يمكن أن تعمل أيضًا على مستويات احترافية، مما يجعلها خصمًا صعبًا حتى لأقوى اللاعبين البشريين. إذًا كيف يعمل الذكاء الاصطناعي خلف محركات الشطرنج؟
تقوم محركات الشطرنج بتقييم أفضل التحركات باستخدام العديد من خوارزميات وتقنيات الذكاء الاصطناعي القوية، بما في ذلك:
خوارزميات البحث: خوارزميات تستخدم للبحث في عدد كبير من التحركات والمواضع المحتملة في دورة معينة. إنهم ينظرون إلى الموضع الحالي، ويولدون جميع التحركات الممكنة، ثم يقومون بتقييم كل موضع ناتج لتحديد الحركة التي تؤدي إلى أفضل نتيجة.
وظائف التقييم: الوظائف التي يمكنها تقييم قوة موقف معين. أنها تأخذ في الاعتبار عوامل مثل التوازن المادي، وهيكل البيدق، والتنقل، وسلامة الملك، والسيطرة على المربعات الرئيسية، من بين أمور أخرى. توفر وظيفة التقييم درجة رقمية لموضع معين، والتي تستخدمها خوارزمية البحث لتحديد أفضل حركة.
قواعد طاولات نهاية اللعبة: قواعد بيانات محسوبة مسبقًا تسمح لمحركات الشطرنج بلعب مواقع نهاية اللعبة المثالية. عندما يكتشف المحرك أن الموضع هو موضع نهاية اللعبة، يمكنه استخدام قاعدة البيانات هذه لتحديد أفضل التحركات.
تقنيات التعلم الآلي: التقنيات المستخدمة لتحسين وظائف التقييم لمحركات الشطرنج. يمكنهم التعلم من نتائج الألعاب السابقة لتحسين فهمهم للمواقف الجيدة والسيئة وضبط وزن العوامل المختلفة في وظيفة التقييم.
من حيث الإستراتيجية، يمكن برمجة محركات الشطرنج للعب بأساليب مختلفة حسب تفضيلات المبرمج أو المستخدم. على سبيل المثال، قد يتم تصميم بعض المحركات للعب بقوة وإعطاء الأولوية لمهاجمة ملك الخصم، بينما قد يتم تصميم محركات أخرى للعب بحذر أكبر وإعطاء الأولوية للميزة المادية وسلامة الملك. غالبًا ما يعتمد الاختيار في الإستراتيجية على وظيفة التقييم والوزن المخصص لعوامل مختلفة. تستخدم محركات الشطرنج الأكثر شهرة واحترامًا حتى الآن مجموعة من خوارزميات البحث ووظائف التقييم وجداول نهاية اللعبة والتعلم الآلي لتقييم أفضل التحركات وتحديد إستراتيجيتها. ستعتمد جودة وقوة محرك الشطرنج على مدى تعقيد هذه الخوارزميات والتقنيات بالإضافة إلى دقة وظيفة التقييم.
Stockfish هو محرك شطرنج مفتوح المصدر ومتوافق مع UCI (أي واجهة الشطرنج العالمية، وهو بروتوكول للتواصل
مع محركات الشطرنج بطريقة موحدة) ويعتبر محرك شطرنج على نطاق واسع أحد أقوى محركات الشطرنج في
العالم. إنه مكتوب بلغة C++ ومصمم للعمل على مجموعة متنوعة من الأنظمة الأساسية، بما في ذلك Windows
وMac وLinux.
من حيث قوتها، فإن Stockfish معروف بقدرته على تحليل المواقف بدقة ونتيجة لذلك، تم تصنيفها باستمرار في أعلى
تصنيفات شطرنج الكمبيوتر وفازت بالعديد من بطولات شطرنج الكمبيوتر.
Stockfish مجموعة من خوارزميات الذكاء الاصطناعي المتقدمة لفحص وتقييم المواقف، بما في ذلك:
Alpha-Beta Pruning: خوارزمية بحث تعمل على تقليل عدد العقد في شجرة البحث عن طريق تقليم الفروع التي من
غير المرجح أن تحتوي على أفضل حركة. يتيح ذلك للمحرك البحث في خيارات النقل المختلفة في نفس مقدار الوقت.
بحث الهدوء: امتداد لبحث ألفا بيتا الذي يتعامل مع مشكلة المواقع التكتيكية. عند وجودها في هذه السيناريوهات،
فإن التحركات الهادئة (أو بالأحرى التحركات التي لا تلتقط المادة) قد لا تكون جيدة بما يكفي لتجنب المواقف التكتيكية
المستقبلية بدقة، لذلك يحتاج المحرك إلى مواصلة البحث عن التحركات التكتيكية المحتملة التي يمكن أن تتبع حتى
يصبح الوضع بدون شك، هادئة حقا.
Null Move Pruning: تقنية تسمح للمحرك بالتعرف بسرعة على المواضع التي لا يوجد فيها أي تحركات مفيدة للجانب. في هذه الأوضاع، يمكن للمحرك ببساطة تمرير الحركة إلى الخصم، مما يجعل من الممكن إلقاء نظرة أفضل على خيارات الحركة في فترة زمنية أقصر. Multi-Threading: خوارزمية مصممة للاستفادة من المعالجات متعددة النواة، حيث يتعامل كل نواة مع جزء
منفصل من شجرة البحث. يتيح ذلك للمحرك البحث بشكل أسرع وتحليل المزيد من المواضع في فترة زمنية معينة.
يمكننا تصنيف Stockfish على أنه "محرك شطرنج تقليدي"، والذي يتم تدريبه باستخدام قواعد بيانات كبيرة لألعاب Grandmaster لتوجيه تقييمها وصنع القرار من خلال استراتيجيات الذكاء الاصطناعي المذكورة أعلاه
للحديث بقيه