Una base de tabla de finales es una base de datos computarizada que contiene un análisis exhaustivo precalculado de las posiciones de los finales de ajedrez . Por lo general, lo usa un motor de ajedrez de computadora durante el juego, o un humano o computadora que analiza retrospectivamente un juego que ya se ha jugado.
La base de la tabla contiene el valor teórico del juego (ganar, perder o empatar ) en cada posición posible y cuántos movimientos se necesitarían para lograr ese resultado con un juego perfecto . Por lo tanto, la base de la mesa actúa como un oráculo , proporcionando siempre los movimientos óptimos. Por lo general, la base de datos registra cada posición posible con ciertas piezas restantes en el tablero, y los mejores movimientos con las blancas para moverse y con las negras para moverse.
Las tablas se generan mediante análisis retrógrado , trabajando hacia atrás desde una posición de jaque mate . Para 2005, todas las posiciones de ajedrez con hasta seis piezas (incluidos los dos reyes ) se habían resuelto. En agosto de 2012, las bases de mesa habían resuelto el ajedrez para cada posición con hasta siete piezas (las posiciones con un rey solitario frente a un rey y cinco piezas se omitieron porque se consideraron "bastante obvias"). [1] [2]
Las soluciones han avanzado profundamente en la comprensión de la comunidad del ajedrez sobre la teoría del juego final . Se demostró que algunas posiciones que los humanos habían analizado como empates se podían ganar; el análisis de la base de la tabla podría encontrar pareja en más de quinientos movimientos, mucho más allá del horizonte de los humanos y más allá de la capacidad de una computadora durante el juego. Por esta razón, también han cuestionado la regla de los 50 movimientos, ya que ahora se ve que existen muchas posiciones que son una victoria para un lado pero que serían empatadas debido a la regla de los 50 movimientos. Las bases de datos han mejorado el juego competitivo y han facilitado la composición de los estudios de finales . Proporcionan una poderosa herramienta analítica.
Si bien existen tablas de finales para otros juegos de mesa como damas , [3] variantes de ajedrez [4] o morris de nueve hombres [5] , cuando no se especifica un juego, se asume que es ajedrez.
Fondo
Dejando a un lado las limitaciones físicas del hardware informático , en principio es posible resolver cualquier juego con la condición de que se conozca el estado completo y no exista una posibilidad aleatoria . Las soluciones sólidas, es decir, los algoritmos que pueden producir un juego perfecto desde cualquier posición, [6] son conocidas para algunos juegos simples como Tic Tac Toe / Noughts y cruces (empate con juego perfecto) y Connect Four (el primer jugador gana). Existen soluciones débiles para juegos algo más complejos, como las damas (con un juego perfecto en ambos lados, se sabe que el juego es un empate, pero no se sabe para cada posición creada por un juego menos que perfecto cuál sería el siguiente movimiento perfecto ser). Otros juegos, como el ajedrez y el Go , no se han resuelto porque su complejidad de juego es demasiado grande para que las computadoras evalúen todas las posiciones posibles. Para reducir la complejidad del juego, los investigadores han modificado estos juegos complejos reduciendo el tamaño del tablero, o el número de piezas, o ambos.
El ajedrez por computadora es uno de los dominios más antiguos de la inteligencia artificial , ya que comenzó a principios de la década de 1930. Claude Shannon propuso criterios formales para evaluar los movimientos de ajedrez en 1949. En 1951, Alan Turing diseñó un programa de juego de ajedrez primitivo, que asignaba valores de material y movilidad ; el programa "jugaba" al ajedrez basándose en los cálculos manuales de Turing. [7] Sin embargo, incluso cuando comenzaron a desarrollarse programas de ajedrez competentes, mostraron una flagrante debilidad al jugar el final del juego. Los programadores agregaron heurísticas específicas para el final del juego; por ejemplo, el rey debería moverse al centro del tablero. [8] Sin embargo, se necesitaba una solución más completa.
En 1965, Richard Bellman propuso la creación de una base de datos para resolver finales de ajedrez y damas mediante análisis retrógrado . [9] [10] En lugar de analizar hacia adelante desde la posición actual en el tablero, la base de datos analizaría hacia atrás desde las posiciones en las que un jugador estaba en jaque mate o estancado . Por lo tanto, una computadora de ajedrez ya no necesitaría analizar las posiciones finales durante el juego porque se resolvieron de antemano. Ya no cometería errores porque la base de la mesa siempre jugaba el mejor movimiento posible.
En 1970, Thomas Ströhlein publicó una tesis doctoral [11] [12] con el análisis de las siguientes clases de finales : KQK , KRK , KPK , KQKR , KRKB y KRKN . [13] En 1977, la base de datos KQKR de Thompson se utilizó en un partido contra el Gran Maestro Walter Browne .
Ken Thompson y otros ayudaron a extender las bases de tablas para cubrir todos los finales de cuatro y cinco piezas, incluidos en particular KBBKN , KQPKQ y KRPKR . [14] [15] Lewis Stiller publicó una tesis con una investigación sobre algunos finales de mesa de seis piezas en 1991. [16] [17]
Los contribuyentes más recientes han incluido a las siguientes personas:
- Eugene Nalimov , que da nombre a las populares tablas de Nalimov;
- Eiko Bleicher, que ha adaptado el concepto de base de tabla a un programa llamado "Freezer" (ver más abajo);
- Guy Haworth, académico de la Universidad de Reading , que ha publicado extensamente en el ICGA Journal y en otros lugares;
- Marc Bourzutschky y Yakov Konoval, que han colaborado para analizar finales con siete piezas en el tablero;
- Peter Karrer, quien construyó una base de mesa especializada de siete piezas ( KQPPKQP ) para el final del partido en línea Kasparov versus The World ;
- Vladimir Makhnychev y Victor Zakharov de la Universidad Estatal de Moscú, quienes completaron 4 + 3 bases de tablas DTM (525 terminaciones incluyendo KPPPKPP) en julio de 2012. Las bases de tablas se denominan bases de tablas Lomonosov. El siguiente conjunto de bases de tablas 5 + 2 DTM (350 terminaciones incluyendo KPPPPKP) se completó durante agosto de 2012. La alta velocidad de generación de las bases de tablas se debió al uso de una supercomputadora llamada Lomonosov ( top500 ). El tamaño de todas las bases de datos de hasta siete personas es de aproximadamente 140 TB. [18] Más tarde, Syzygy tablebase logró reducir eso a 18,4 TB. [19]
Las tablas de todos los juegos finales con hasta siete piezas están disponibles para descarga gratuita y también pueden consultarse mediante interfaces web (consulte los enlaces externos a continuación). La base de mesa de Nalimov requiere más de un terabyte de espacio de almacenamiento. [20] [21]
Generando bases de tablas
Métricas: profundidad a la conversión y profundidad a la relación de posición
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Antes de crear una base de tabla, un programador debe elegir una métrica de optimización; en otras palabras, debe definir en qué punto un jugador ha "ganado" el juego. Cada posición se puede definir por su distancia (es decir, el número de movimientos) desde el punto final deseado. Generalmente se utilizan dos métricas:
- Profundidad para aparear (DTM). Un jaque mate es la única forma de ganar un juego.
- Profundidad de conversión (DTC). El lado más fuerte también puede ganar capturando material, convirtiéndose así en un final más simple. Por ejemplo, en KQKR, la conversión ocurre cuando las blancas capturan la torre negra.
Haworth ha discutido otras dos métricas, a saber, "profundidad al movimiento de puesta a cero" (DTZ) y "profundidad según la regla" (DTR). Un movimiento de puesta a cero es un movimiento que restablece el recuento de movimientos a cero según la regla de los cincuenta movimientos, es decir, mate, una captura o un movimiento de peón. [22] Estas métricas apoyan la regla de los cincuenta movimientos , pero las tablas de DTR aún no se han calculado. Las tablas DTZ de 7 personas se pusieron a disposición del público en agosto de 2018. [23]
La diferencia entre DTC y DTM se puede entender analizando el diagrama de la derecha. La forma en que debe proceder White depende de la métrica que se utilice.
Métrico | Tocar | DTC | DTM |
---|---|---|---|
DTC | 1. Dxd1 Rc8 2. Dd2 Rb8 3. Dd8 # | 1 | 3 |
DTM | 1. Dc7 + Ka8 2. Qa7 # | 2 | 2 |
De acuerdo con la métrica DTC, las blancas deberían capturar la torre porque eso conduce inmediatamente a una posición que sin duda ganará (DTC = 1), pero en realidad se necesitarán dos movimientos más para dar jaque mate (DTM = 3). En contraste, de acuerdo con la métrica DTM, las blancas se emparejan en dos movimientos, por lo que DTM = DTC = 2.
Esta diferencia es típica de muchos finales. Por lo general, DTC es más pequeño que DTM, pero la métrica DTM conduce al jaque mate más rápido. Las excepciones ocurren cuando el lado más débil tiene solo un rey, y en el inusual final de dos caballos contra un peón ; entonces DTC = DTM porque no hay material de defensa para capturar o capturar el material no sirve de nada. (De hecho, capturar el peón defensor en el último final del juego da como resultado un empate, a menos que resulte en un mate inmediato).
Paso 1: Generar todas las posiciones posibles
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Una vez elegida una métrica, el primer paso es generar todas las posiciones con un material dado. Por ejemplo, para generar una base de datos DTM para el juego final de rey y reina contra rey (KQK), la computadora debe describir aproximadamente 40.000 posiciones legales únicas.
Levy y Newborn explican que el número 40.000 se deriva de un argumento de simetría . El rey negro se puede colocar en cualquiera de las diez casillas: a1, b1, c1, d1, b2, c2, d2, c3, d3 y d4 (ver diagrama). En cualquier otro cuadrado, su posición puede considerarse equivalente por simetría de rotación o reflexión. Por lo tanto, no hay diferencia si un rey negro en una esquina reside en a1, a8, h8 o h1. Multiplique este número de 10 por un máximo de 60 casillas (restantes legales) para colocar el rey blanco y luego por un máximo de 62 casillas para la reina blanca. El producto 10 × 60 × 62 = 37.200. Varios cientos de estas posiciones son reflejos ilegales, imposibles o simétricos entre sí, por lo que el número real es algo menor. [24] [25]
Para cada posición, la base de la tabla evalúa la situación por separado para las blancas para mover y las negras para mover. Suponiendo que las blancas tienen la dama, casi todas las posiciones son victorias blancas, con jaque mate forzado en no más de diez movimientos. Algunas posiciones son tablas debido al estancamiento o la inevitable pérdida de la reina.
Cada pieza adicional agregada a un final sin peones multiplica el número de posiciones únicas por aproximadamente un factor de sesenta, que es el número aproximado de casillas que aún no están ocupadas por otras piezas.
Los finales con uno o más peones aumentan la complejidad porque se reduce el argumento de simetría. Dado que los peones pueden moverse hacia adelante pero no hacia los lados, la rotación y el reflejo vertical del tablero producen un cambio fundamental en la naturaleza de la posición. [26] El mejor cálculo de simetría se logra limitando un peón a 24 casillas en el rectángulo a2-a7-d7-d2. Todas las demás piezas y peones pueden ubicarse en cualquiera de las 64 casillas con respecto al peón. Por lo tanto, un final con peones tiene una complejidad de 24/10 = 2,4 veces un final sin peones con el mismo número de piezas.
Paso 2: evaluación de posiciones mediante análisis retrógrado
Tim Krabbé explica el proceso de generar una base de tabla de la siguiente manera:
"La idea es que se haga una base de datos con todas las posiciones posibles con un material dado [nota: como en la sección anterior]. Luego se hace una subbase de datos de todas las posiciones donde se aparean las negras. Luego una donde las blancas pueden dar mate. Luego una donde las negras no pueden evitar que las blancas den mate el próximo movimiento. Luego, una en la que las blancas siempre pueden llegar a una posición en la que las negras no pueden evitar que las blancas den mate el próximo movimiento. Luego, todas estas posiciones están vinculadas al mate por el camino más corto a través de la base de datos. Eso significa que, aparte de los movimientos 'equi-óptimos', todos los movimientos en ese camino son perfectos: el movimiento de las blancas siempre conduce a el mate más rápido, el movimiento de las negras siempre conduce al mate más lento ". [27]
El análisis retrógrado solo es necesario desde las posiciones de jaque mate , porque cada posición que no se puede alcanzar moviéndose hacia atrás desde una posición de jaque mate debe ser un empate. [28]
La figura 1 ilustra la idea de análisis retrógrado. Las blancas pueden forzar mate en dos jugadas jugando 1. Rc6, lo que lleva a la posición de la Figura 2. Sólo hay dos jugadas legales para las negras desde esta posición, las cuales conducen a jaque mate: si 1 ... Rb8 2. Db7 # , y si 1 ... Rd8 2. Dd7 # (Figura 3).
La figura 3, antes del segundo movimiento de las blancas, se define como "mate en una capa ". La figura 2, después del primer movimiento de las blancas, es "mate en dos capas", independientemente de cómo jueguen las negras. Finalmente, la posición inicial en la Figura 1 es "mate en tres capas" (es decir, dos movimientos) porque conduce directamente a la Figura 2, que ya está definida como "mate en dos capas". Este proceso, que vincula un puesto actual con otro puesto que podría haber existido una capa antes, puede continuar indefinidamente.
Cada posición se evalúa como ganadora o perdida en un cierto número de movimientos. Al final del análisis retrógrado, las posiciones que no se designan como victorias o derrotas son necesariamente empates.
Figura 1
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Figura 2
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figura 3
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Paso 3: verificación
Una vez que se ha generado la base de la tabla y se han evaluado todas las posiciones, el resultado debe verificarse de forma independiente. El propósito es comprobar la coherencia de los resultados de la base de la tabla. [29]
Por ejemplo, en la Figura 1 anterior, el programa de verificación ve la evaluación "emparejar en tres capas (Kc6)". Luego mira la posición en la Figura 2, después de Rc6, y ve la evaluación "emparejar en dos capas". Estas dos evaluaciones son coherentes entre sí. Si la evaluación de la Figura 2 fuera otra, sería inconsistente con la Figura 1, por lo que la base de la tabla debería corregirse. [ aclaración necesaria ]
Capturas, promoción de peones y movimientos especiales.
Una base de mesa de cuatro piezas debe depender de bases de mesa de tres piezas que podrían resultar si se captura una pieza. De manera similar, una base de tabla que contiene un peón debe poder confiar en otras bases de tabla que se ocupan del nuevo conjunto de material después de la promoción del peón a reina u otra pieza. El programa de análisis retrógrado debe tener en cuenta la posibilidad de una captura o promoción de peón en el movimiento anterior. [30]
Las tablas asumen que el enroque no es posible por dos razones. Primero, en los finales prácticos, esta suposición es casi siempre correcta. (Sin embargo, el enroque está permitido por convención en problemas y estudios compuestos ). Segundo, si el rey y la torre están en sus casillas originales, el enroque puede estar permitido o no. Debido a esta ambigüedad, sería necesario realizar evaluaciones separadas para los estados en los que el enroque es o no posible.
Existe la misma ambigüedad para la captura al passant , ya que la posibilidad de al passant depende del movimiento previo del oponente. Sin embargo, las aplicaciones prácticas de al passant ocurren con frecuencia en los finales de peones, por lo que las tablas representan la posibilidad de al passant para posiciones en las que ambos lados tienen al menos un peón.
Usando información a priori
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Según el método descrito anteriormente, la base de la mesa debe permitir la posibilidad de que una determinada pieza ocupe alguno de los 64 cuadrados. En algunas posiciones, es posible restringir el espacio de búsqueda sin afectar el resultado. Esto ahorra recursos computacionales y permite búsquedas que de otro modo serían imposibles.
Un análisis temprano de este tipo se publicó en 1987, en el juego final KRP (a2) KBP (a3) , donde el alfil negro se mueve sobre las casillas oscuras (ver ejemplo de posición a la derecha). [31] En esta posición, podemos hacer los siguientes supuestos a priori :
- Si se captura una pieza, podemos buscar la posición resultante en la base de la mesa correspondiente con cinco piezas. Por ejemplo, si se captura el peón negro, busque la posición recién creada en KRPKB.
- El peón blanco se queda en a2; los movimientos de captura son manejados por la 1ra regla.
- El peón negro se queda en a3; los movimientos de captura son manejados por la 1ra regla. [32]
El resultado de esta simplificación es que, en lugar de buscar 48 * 47 = 2256 permutaciones para las ubicaciones de los peones, solo hay una permutación. Reducir el espacio de búsqueda en un factor de 2256 facilita un cálculo mucho más rápido.
Bleicher ha diseñado un programa comercial llamado "Freezer", que permite a los usuarios crear nuevas tablas a partir de tablas existentes de Nalimov con información a priori . El programa podría producir una base de mesa para posiciones con siete o más piezas con peones bloqueados, incluso antes de que estuvieran disponibles bases de mesa para siete piezas. [33]
Aplicaciones
Ajedrez por correspondencia
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En el ajedrez por correspondencia , un jugador puede consultar una computadora de ajedrez para obtener ayuda, siempre que la etiqueta de la competencia lo permita. Algunas organizaciones de correspondencia establecen una distinción en sus reglas entre la utilización de motores de ajedrez que calculan una posición en tiempo real y el uso de una base de datos precalculada almacenada en una computadora. El uso de una base de mesa de final de juego podría estar permitido en un juego en vivo, incluso si el uso del motor está prohibido. Los jugadores también han utilizado las bases de mesa para analizar los finales de los juegos fuera de la mesa una vez finalizado el juego. Se utilizó una base de mesa de seis piezas (KQQKQQ) para analizar el final que ocurrió en el juego por correspondencia Kasparov versus The World . [34]
Los jugadores competitivos deben saber que algunas tablas ignoran la regla de los cincuenta movimientos . De acuerdo con esa regla, si han pasado cincuenta movimientos sin una captura o un movimiento de peón, cualquiera de los jugadores puede reclamar tablas. La FIDE cambió las reglas varias veces, a partir de 1974, para permitir cien movimientos para finales en los que cincuenta movimientos eran insuficientes para ganar. En 1988, la FIDE permitió setenta y cinco movimientos para KBBKN, KNNKP, KQKBB, KQKNN, KRBKR y KQPKQ con el peón en el séptimo rango, porque las tablas habían descubierto posiciones en estos finales que requerían más de cincuenta movimientos para ganar. En 1992, la FIDE canceló estas excepciones y restauró la regla de los cincuenta movimientos a su estado original. [22] Por lo tanto, una base de mesa puede identificar una posición como ganada o perdida, cuando de hecho está dibujada por la regla de los cincuenta movimientos. En 2013, ICCF cambió las reglas para los torneos de ajedrez por correspondencia a partir de 2014; un jugador puede reclamar una victoria o un empate en base a tablas de seis jugadores. [35] En este caso, no se aplica la regla de los cincuenta movimientos y no se tiene en cuenta el número de movimientos para mate.
Haworth ha diseñado una base de mesa que produce resultados consistentes con la regla de los cincuenta movimientos. Sin embargo, la mayoría de las tablas buscan los límites teóricos del mate forzado, incluso si requiere varios cientos de movimientos.
Ajedrez de computadora
El conocimiento contenido en las bases de datos le otorga a la computadora una tremenda ventaja en el final del juego. Las computadoras no solo pueden jugar perfectamente dentro de un final del juego, sino que también pueden simplificar a una posición ganadora en la mesa desde un final más complicado. [36] Para este último propósito, algunos programas usan "bases de bits" que dan el valor teórico del juego de las posiciones sin el número de movimientos hasta la conversión o mate, es decir, solo revelan si la posición se gana, se pierde o se empata. A veces, incluso estos datos se comprimen y la base de bits solo revela si una posición se gana o no, sin importar entre una partida perdida y una empatada. [28] Las Shredderbases, por ejemplo, utilizadas por el programa Shredder , son un tipo de base de bits, [37] que se adapta a todas las bases de bits de 3, 4 y 5 piezas en 157 MB . Esta es una mera fracción de los 7,05 GB que requieren las bases de tablas de Nalimov. [38] Algunos expertos en ajedrez informático han observado inconvenientes prácticos en el uso de tablas. [39] Además de ignorar la regla de los cincuenta movimientos, una computadora en una posición difícil podría evitar el final del lado perdedor de la base de la mesa, incluso si el oponente no puede prácticamente ganar sin conocer la base de la mesa. El efecto adverso podría ser una renuncia prematura o una línea de juego inferior que pierde con menos resistencia que la que podría ofrecer una jugada sin base de mesa.
Otro inconveniente es que las tablas requieren mucha memoria para almacenar los miles de posiciones. Las tablas de Nalimov, que utilizan técnicas de compresión avanzadas , requieren 7,05 GB de espacio en el disco duro para todas las terminaciones de 5 piezas. Las terminaciones de 6 piezas requieren aproximadamente 1,2 TB . [40] [41] La base de mesa Lomonosov de 7 piezas requiere 140 TB de espacio de almacenamiento. [42] Algunas computadoras funcionan mejor en general si su memoria se dedica a la función de búsqueda y evaluación ordinaria. Los motores modernos analizan con suficiente anticipación de manera convencional para manejar los finales elementales sin necesidad de tablas (es decir, sin sufrir el efecto de horizonte ). Solo en los finales más complicados las bases de tablas tendrán un efecto significativo en el rendimiento de un motor. [ cita requerida ]
Las tablas de Syzygy fueron desarrolladas por Ronald de Man, lanzadas en abril de 2013, en una forma optimizada para su uso por un programa de ajedrez durante la búsqueda. Esta variedad consta de dos mesas por final: una tabla WDL (ganar / empatar / perder) más pequeña que contiene el conocimiento de la regla de los 50 movimientos, y una tabla DTZ más grande (distancia a la capa cero, es decir, movimiento de peón o captura). Las tablas WDL fueron diseñadas para ser lo suficientemente pequeñas como para caber en una unidad de estado sólido para un acceso rápido durante la búsqueda, mientras que la forma DTZ se usa en la posición raíz para elegir la distancia teóricamente más rápida del juego para restablecer la regla de 50 movimientos mientras conservar una posición ganadora, en lugar de realizar una búsqueda. Las tablas de Syzygy están disponibles para todas las terminaciones de 6 piezas y ahora son compatibles con muchos de los principales motores, incluidos Komodo, Deep Fritz, Houdini y Stockfish. [43] Desde agosto de 2018, todas las [44] mesas Syzygy de 7 piezas también están disponibles. [45]
El estado actual de las bases de datos se resume en el siguiente cuadro: [46]
Numero de piezas | Numero de posiciones | Nombre de la base de datos | Talla |
---|---|---|---|
2 | 462 | Syzygy | (incluido en la base de la mesa de 5 piezas) |
3 | 368,079 | Syzygy | (incluido en la base de la mesa de 5 piezas) |
4 | 125,246,598 | Syzygy | (incluido en la base de la mesa de 5 piezas) |
5 | 25,912,594,054 | Syzygy | 939 MB |
6 | 3,787,154,440,416 | Syzygy | 150,2 GB |
7 | 423,836,835,667,331 | Syzygy | 18,4 TB [47] |
Nalimov | 140 TB | ||
8 | 38,176,306,877,748,245 | N / A | > 5 PB |
La investigación sobre la creación de una base de mesa de ocho piezas está en curso. Se supone que se puede encontrar un compañero de 1000 movimientos en uno de los finales de 8 jugadores. [48] Durante una entrevista en Google en 2010, Garry Kasparov dijo que "tal vez" el límite será de 8 piezas. Debido a que la posición inicial del ajedrez es el final definitivo con 32 piezas, afirmó que no hay posibilidad de que el ajedrez pueda ser resuelto por computadoras. [49]
Teoría del final del juego
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En contextos en los que se puede ignorar la regla de los cincuenta movimientos, las bases de datos han respondido preguntas de larga data sobre si ciertas combinaciones de material son victorias o empates. Han surgido los siguientes resultados interesantes:
- KBBKN - Bernhard Horwitz y Josef Kling (1851) propusieron que las negras pueden empatar entrando en una fortaleza defensiva , pero las tablas demostraron una victoria general, con un máximo de DTC = 66 o 67 y un máximo de DTM = 78. [50] (Ver también final de ajedrez sin peones .)
- KNNKP - Máximo DTC = DTM = 115 movimientos.
- KNNNNKQ - Los caballeros ganan en el 62,5 por ciento de las posiciones, con un máximo de DTM = 85 movimientos. [51] [52]
- KQRKQR - A pesar de la igualdad de material, el jugador que se mueve gana en el 67,74% de las posiciones. [53] El DTC máximo es 92, y el DTM máximo es 117. Tanto en este final como en KQQKQQ, el primer jugador en marcar suele ganar. [54]
- KRNKNN y KRBKNN: Friedrich Amelung había analizado estos dos finales en la década de 1900. [55] KRNKNN y KRBKNN se ganan para el lado más fuerte en 78% y 95% de los casos, respectivamente. [27] [56] La tabla DTC de Stiller reveló varias victorias prolongadas en estos finales. La victoria más larga en KRBKNN tiene un DTC de 223 y un DTM de 238 movimientos (no se muestra). Aún más sorprendente es la posición a la derecha, donde las blancas ganan comenzando con 1. Re6! Stiller informó que el DTC tenía 243 movimientos, y luego se descubrió que el DTM era de 262 movimientos. [57]
Durante algunos años, una posición de "mate en 200" (primer diagrama a continuación) mantuvo el récord de la pareja forzada más larga generada por computadora. ( Otto Blathy había compuesto un problema de "mate en 292 movimientos" en 1889, aunque desde una posición inicial ilegal. [58] ) En mayo de 2006, Bourzutschky y Konoval descubrieron una posición KQNKRBN con un asombroso DTC de 517 movimientos. [59] Esto fue más del doble del máximo de Stiller, y casi 200 movimientos más allá del récord anterior de 330 DTC para una posición de KQBNKQB_1001. Bourzutschky escribió: "Esto fue una gran sorpresa para nosotros y es un gran tributo a la complejidad del ajedrez". [60] [61] Más tarde, cuando se completaba la base de la mesa Lomonosov de 7 piezas, se encontró una posición con un DTM de 546 (tercer diagrama a continuación). [62] [63]
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Muchas posiciones se pueden ganar, aunque a primera vista parecen no serlo. Por ejemplo, la posición en el diagrama del medio es una victoria para las negras en 154 movimientos (el peón blanco se captura en alrededor de 80 movimientos). [64]
En agosto de 2006, Bourzutschky publicó los resultados preliminares de su análisis de los siguientes finales de siete piezas: KQQPKQQ, KRRPKRR y KBBPKNN. [29]
Estudios de finales
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Dado que muchos estudios de finales compuestos se ocupan de posiciones que existen en las bases de tablas, su solidez se puede comprobar utilizando las bases de tablas. Las bases de datos han demostrado que algunos estudios no son sólidos. Eso puede ser porque la solución del compositor no funciona, o porque existe una alternativa igualmente efectiva que el compositor no consideró. Otra forma en que las bases de datos cocinan los estudios es un cambio en la evaluación de un final. Por ejemplo, se pensó que el final con una dama y un alfil contra dos torres era un empate, pero las tablas demostraron que era una victoria para la dama y el alfil, por lo que casi todos los estudios basados en este final no son sólidos. [sesenta y cinco]
Por ejemplo, Erik Pogosyants compuso el estudio de la derecha, con las blancas para jugar y ganar. Su línea principal prevista era 1. Ce3 Txh2 2. 0-0-0 #! Una base de mesa descubrió que 1. h4 también gana para las blancas en 33 movimientos, aunque las negras pueden capturar el peón (que no es la mejor jugada; en caso de capturar el peón, las negras pierden en 21 movimientos, mientras que Kh1-g2 pierde en 32 movimientos. ). Por cierto, la base de la mesa no reconoce la solución del compositor porque incluye el enroque. [66]
Si bien las bases de datos han cocinado algunos estudios, han ayudado a la creación de otros estudios. Los compositores pueden buscar posiciones interesantes en bases de datos, como zugzwang , utilizando un método llamado minería de datos . Para todos los finales de tres a cinco piezas y finales de seis piezas sin peones, se ha tabulado y publicado una lista completa de zugzwangs mutuos . [67] [68] [69]
Ha habido cierta controversia sobre si permitir los estudios de finales compuestos con ayuda de tablas en la composición de torneos. En 2003, el compositor y experto de finales de juego, John Roycroft, resumió el debate:
[No] sólo las opiniones divergen ampliamente, sino que con frecuencia se adhieren con fuerza, incluso con vehemencia: en un extremo está la opinión de que, dado que nunca podemos estar seguros de que se haya utilizado una computadora, no tiene sentido intentar una distinción, por lo que simplemente debe evaluar un "estudio" sobre su contenido, sin hacer referencia a sus orígenes; en el otro extremo está la opinión de que usar un 'mouse' para levantar una posición interesante de una lista generada por computadora no es en ningún sentido una composición, por lo que deberíamos prohibir todas esas posiciones. [70]
El propio Roycroft está de acuerdo con este último enfoque. Continúa: "Una sola cosa está clara para nosotros: la distinción entre composición clásica y composición por computadora debe preservarse durante el mayor tiempo posible: si hay un nombre asociado con un diagrama de estudio, ese nombre es un reclamo de autoría". [70]
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7 | 7 | ||||||||
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Mark Dvoretsky , un maestro internacional , entrenador de ajedrez y autor, adoptó una postura más permisiva. Comentaba en 2006 un estudio de Harold van der Heijden , publicado en 2001, que alcanzó la posición de la derecha después de tres movimientos introductorios. El movimiento de dibujo para las blancas es 4. Rb4 !! (y no 4. Rb5), basado en un zugzwang mutuo que puede ocurrir tres movimientos después.
Dvoretsky comenta:
Aquí, deberíamos tocar una cuestión delicada. Estoy seguro de que esta posición final única se descubrió con la ayuda de la famosa base de datos informática de Thompson. ¿Es esto un "defecto" que disminuye el logro del compositor?
Sí, la base de datos informática es un instrumento al alcance de cualquiera en la actualidad. De ahí, sin duda, probablemente podríamos extraer aún más posiciones únicas: hay algunos compositores de ajedrez que lo hacen con regularidad. El estándar de evaluación aquí debería ser el resultado obtenido. Por lo tanto: los milagros, basados en análisis informáticos complejos más que en su contenido de ideas agudas, probablemente sólo interesen a ciertos estetas. [71]
"Juega al ajedrez con Dios"
En el sitio web de Bell Labs , Ken Thompson mantuvo una vez un enlace a algunos de los datos de su tabla. El titular decía: "Juega al ajedrez con Dios". [72]
Con respecto a las largas victorias de Stiller, Tim Krabbé tocó una nota similar:
Jugar con estos movimientos es una experiencia espeluznante. No son humanos; un gran maestro no los comprende mejor que alguien que aprendió ajedrez ayer. Los caballeros saltan, los reyes orbitan, el sol se pone y cada movimiento es la verdad. Es como que te revelen el significado de la vida. [73]
Nomenclatura
Originalmente, una base de tablas de finales se llamaba "base de datos de finales" o "base de datos de finales". Este nombre apareció tanto en EG como en el ICCA Journal a partir de la década de 1970 y, a veces, se usa hoy en día. Según Haworth, el ICCA Journal utilizó por primera vez la palabra "base de tabla" en relación con los finales de ajedrez en 1995. [74] Según esa fuente, una base de tabla contiene un conjunto completo de información, pero una base de datos puede carecer de información.
Haworth prefiere el término "Endgame Table" y lo ha utilizado en los artículos que ha escrito. [75] Roycroft ha utilizado el término "base de datos de Oracle" en su revista, EG . [76] No obstante, la comunidad de ajedrez convencional ha adoptado "base de mesa de finales" como el nombre más común.
Libros
John Nunn ha escrito tres libros basados en un análisis detallado de las tablas de finales del juego:
- Nunn, John (1995). Secretos de finales de piezas menores . Batsford. ISBN 0-8050-4228-8.
- Nunn, John (1999). Secrets of Rook Endings (2da ed.). Publicaciones de Gambit . ISBN 1-901983-18-8.
- Nunn, John (2002). Secretos de finales sin empeño (2ª ed.). Publicaciones de Gambit. ISBN 978-1-901983-65-4.
Mesas
Piezas de ataque | Defendiendo piezas | Victoria más larga |
---|---|---|
476 | ||
380 | ||
400 | ||
186 | ||
143 | ||
140 | ||
549 | ||
260 | ||
201 | ||
143 | ||
211 | ||
211 | ||
298 | ||
261 | ||
293 | ||
217 | ||
224 | ||
259 | ||
228 | ||
297 | ||
176 | ||
182 | ||
184 | ||
296 | ||
269 | ||
191 | ||
104 | ||
79 | ||
92 | ||
189 | ||
77 | ||
88 | ||
70 | ||
98 | ||
262 | ||
246 | ||
246 | ||
238 | ||
105 | ||
149 | ||
140 | ||
232 | ||
86 | ||
102 | ||
210 | ||
176 | ||
304 | ||
152 | ||
262 | ||
212 | ||
84 | ||
134 | ||
112 | ||
117 | ||
122 | ||
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195 | ||
229 | ||
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192 | ||
176 | ||
197 | ||
545 | ||
169 | ||
106 | ||
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154 | ||
141 | ||
94 | ||
141 | ||
107 | ||
247 | ||
213 | ||
184 | ||
239 | ||
192 | ||
297 |
Ver también
- Ajedrez de computadora
- Revista EG
- Número de Shannon
- Resolviendo ajedrez
- Hash de Zobrist
Notas
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odb : también conocido como base de datos de información total o base de tablas.
Referencias
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- Nunn, John (2002). Secretos de finales sin empeño (segunda ed.). Publicaciones de Gambit. ISBN 1-901983-65-X.
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enlaces externos
- Guía para el uso de bases de datos de partidas finales de ajedrez informático por Aaron Tay
- Descarga de bases de datos
- Sitio de torrents para EGTB de Gaviota, Scorpio y Syzygy 3,4,5 y 6 hombres
- Torrent para tablas de Nalimov (3 + 4 + 5 + 6) completo
- Sitio de distribución para bases de tablas de hasta seis piezas
- 3-4-5 piezas en el sitio FTP de Robert Hyatt
- Consultar bases de datos en la web
- Servidor de consultas web para bases de datos de Nalimov de Eiko Bleicher (hasta seis piezas)
- Servidor de consultas web para bases de tablas de Nalimov en ChessOK (hasta seis piezas)
- Servidor de consultas web para bases de datos de Nalimov de Lokasoft (hasta seis piezas)
- Servidor de consultas web para bases de datos Syzygy de Niklas Fiekas (hasta siete piezas)
- Posiciones máximas , es decir, posiciones DTM más largas para finales con hasta cinco piezas y algunas con seis piezas, compiladas por Kirill Kryukov