Leela Chess Zero (abreviado como LcZero , Lc0 ) es un motor de ajedrez gratuito, de código abierto y basado en redes neuronales y un proyecto de computación distribuida . El desarrollo ha sido encabezado por el programador Gary Linscott , quien también es desarrollador del motor de ajedrez Stockfish . Leela ajedrez Zero fue adaptado de la Leela Zero Go motor, [1] que a su vez se basa en Google 's AlphaGo Zero proyecto, [2] también para verificar los métodos en la AlphaZero papel aplicado al juego de ajedrez.
Autor (es) original (es) | Gian-Carlo Pascutto , Gary Linscott |
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Desarrollador (es) | Gary Linscott, Alexander Lyashuk, Folkert Huizinga, otros |
Versión inicial | 9 de enero de 2018 |
Lanzamiento estable | v0.27 / 21 de febrero de 2021 |
Repositorio | |
Escrito en | C ++ |
Sistema operativo | Windows, Mac, Linux, Ubuntu, Android |
Tipo | Motor de ajedrez |
Licencia | GPL-3.0 |
Sitio web | lczero |
Al igual que Leela Zero y AlphaGo Zero, Leela Chess Zero comienza sin ningún conocimiento intrínseco específico del ajedrez que no sean las reglas básicas del juego. [1] Leela Chess Zero luego aprende a jugar al ajedrez mediante el aprendizaje por refuerzo del autojuego repetido, utilizando una red informática distribuida coordinada en el sitio web de Leela Chess Zero.
A partir de 2020 [actualizar], Leela Chess Zero había jugado más de 300 millones de juegos contra sí mismo, [3] y es capaz de jugar a un nivel comparable al de Stockfish , el principal programa de ajedrez convencional. [4] [5]
Historia
El proyecto Leela Chess Zero se anunció por primera vez en TalkChess.com el 9 de enero de 2018. [1] [6] Esto reveló a Leela Chess Zero como el motor de ajedrez de código abierto y autoaprendizaje con el que se conocería, con un objetivo de crear un motor de ajedrez fuerte. [7] En los primeros meses de entrenamiento, Leela Chess Zero ya había alcanzado el nivel de Gran Maestro , superando la fuerza de los primeros lanzamientos de Rybka , Stockfish y Komodo , a pesar de evaluar órdenes de magnitud menos posiciones mientras usaba MCTS .
En diciembre de 2018, el equipo de AlphaZero publicó un nuevo artículo en la revista Science que revela detalles previamente no revelados de la arquitectura y los parámetros de entrenamiento utilizados para AlphaZero. [8] Estos cambios pronto se incorporaron a Leela Chess Zero y aumentaron tanto su fuerza como su eficiencia de entrenamiento. [9]
El trabajo en Leela Chess Zero ha informado el proyecto similar de AobaZero para shogi . [10]
El motor se ha reescrito y se ha repetido cuidadosamente desde su inicio, y ahora se ejecuta en múltiples backends , lo que le permite utilizar de manera efectiva diferentes tipos de hardware, tanto CPU como GPU. [11]
El motor es compatible con la variante Fischer Random Chess , y se está entrenando una red para probar la viabilidad de dicha red a partir de mayo de 2020. [11]
Programa y uso
El método utilizado por sus diseñadores para hacer que Leela Chess Zero aprenda a sí mismo y juegue al ajedrez por encima del nivel humano es el aprendizaje por refuerzo . Este es un algoritmo de aprendizaje automático, reflejado de AlphaZero utilizado por el binario de entrenamiento Leela Chess Zero para maximizar la recompensa a través del autojuego . [1] [8] Como proyecto de computación distribuida de código abierto, los usuarios voluntarios ejecutan Leela Chess Zero para jugar cientos de millones de juegos que se alimentan al algoritmo de refuerzo. [3] Para contribuir al avance del motor de Leela Chess Zero, se debe descargar la última versión candidata sin lanzamiento (no rc) del motor, así como el cliente. El Cliente debe conectarse al servidor actual de Leela Chess Zero, donde se almacena toda la información de las partidas de ajedrez de autojuego, para obtener la red más reciente, generar partidas de autojugabilidad y cargar los datos de entrenamiento en el servidor. [12]
Para jugar contra el motor Leela Chess Zero en una máquina, se necesitan 2 componentes: el motor binario y una red (el motor binario es distinto del cliente, ya que el cliente se utiliza como plataforma de entrenamiento para el motor) . La red contiene la función de evaluación de Leela Chess Zero que es necesaria para evaluar posiciones. [12] Las redes más antiguas también se pueden descargar y usar colocando esas redes en la carpeta con el binario lc0.
Auto-juego Elo
Self-play Elo se usa para medir la fuerza relativa de la red para buscar anomalías y cambios generales en la fuerza de la red, y puede usarse como una herramienta de diagnóstico cuando hay cambios significativos. A través de juegos de prueba que se juegan con una variación mínima basada en la temperatura, los clientes del motor lc0 prueban la versión más reciente con otras versiones recientes de la misma red, que luego se envía al servidor de entrenamiento para crear una evaluación general de Elo.
Las fórmulas estándar de Elo se utilizan para calcular la fuerza relativa de Elo entre los dos jugadores. Los cálculos de Elo de Self-Play más recientes utilizan los resultados de los partidos contra varias versiones de la red para calcular un valor de Elo más preciso.
Hay varias consecuencias no deseadas del enfoque de auto-juego para medir la fuerza y son las siguientes:
- Diferentes escalas de inflación inicial de Elo en carreras de entrenamiento debido a períodos de superación personal más baja / más alta y juego adversario.
- La fuerza medida de esta manera no es objetiva y es relativa a las redes anteriores, lo que permite una falsa ilusión de fuerza ganada, ya que las redes están entrenadas para vencer y anticipar las acciones de su yo pasado.
- El sobreajuste contra versiones de red anteriores de Lc0 agrega continuamente pequeñas cantidades de Elo de Self-Play al Elo medido acumulativo. El sobreajuste de esta manera generalmente se ve más claramente al entrenar redes más pequeñas.
- No existe una correlación directa de 1 a 1 entre el elo de auto-juego y la fuerza contra los motores Alfa-Beta, y no se conoce una correlación con la fuerza contra los humanos.
- Los cambios de comportamiento en las redes entre carreras afectan la inflación.
Un ejemplo de inflación de elo de autojuego es la ejecución de la Prueba 71.4 (denominada 714xxx nets), una ejecución de Ajedrez Aleatorio de Fischer, que casi tiene 4000 redes de elo 76 de autojugamiento acumuladas después del inicio de su ejecución. Las estimaciones de Self-Play Elo de esta carrera se pueden comparar aproximadamente con otras carreras para medir la impracticabilidad del elo de auto-juego acumulativo puro. Una comparación de elo de auto-juego puro con una de las redes Test 60 3000 redes en la carrera revela que 63000 puede vencer consistentemente a 714070 en partidos cara a cara como máximo, si no todos los controles de tiempo "justos". Sin embargo, 63000 redes de la prueba 60 tienen un Elo de autojuego alrededor de 2900, mientras que el Elo de autojuego de la prueba 71.4 ya está cerca de 4000. Esta contradicción de la fuerza de Elo de autojuego es suficiente para acreditar la afirmación de que jugar Elo no es una medida objetiva de fuerza, ni es una que le permite a uno comparar fácilmente la fuerza de la red con la fuerza humana.
La clasificación de autojuego para el motor podría usarse como una aproximación aproximada de las clasificaciones convencionales de Human Elo, sin embargo, no existe una fórmula de conversión universal por muchas razones. Estos incluyen, pero no se limitan a, la escala de inflación inicial de Elo de auto-juego y la inflación de Elo de auto-juego tardío entre carreras entrenadas, diferentes controles de tiempo, diferentes sistemas de medición de Elo entre plataformas de torneos de ajedrez, recursos asignados al motor , el tamaño y la estructura de la red, el conjunto de datos de entrenamiento de una red y los múltiples factores cuya fuerza viene dada por el binario del motor.
Configurar el motor para reproducir un solo nodo con `` --minibatch-size = 1 '' y `` ir nodos 1 '' para cada movimiento jugado crea un juego determinista, y Self-Play elo en tales configuraciones siempre producirá lo mismo resultado entre 2 de las mismas redes en la misma posición inicial: siempre gana, siempre pierde o siempre empata. El elo de auto-juego no es confiable para determinar la fuerza en estas circunstancias deterministas.
Variantes
En la temporada 15 del Top Chess Engine Championship , la locomotora AllieStein compitió junto a Leela. AllieStein es una combinación de dos derivados diferentes de Leela: Allie, que usa la misma red de evaluación que Leela, pero tiene un algoritmo de búsqueda único para explorar diferentes líneas de juego, y Stein, una red de evaluación que ha sido entrenada mediante aprendizaje supervisado basado en datos de juegos existentes con otros motores (a diferencia del aprendizaje no supervisado que usa Leela). Si bien ninguno de estos proyectos sería admitido en TCEC por separado debido a su similitud con Leela, la combinación del algoritmo de búsqueda de Allie con la red Stein, llamada AllieStein, es lo suficientemente única como para garantizar que compita junto con la corriente principal Lc0 (las reglas de TCEC requieren que un sistema neuronal El motor basado en red tiene al menos 2 componentes únicos de 3 características esenciales: el código que evalúa una red, la red en sí y el algoritmo de búsqueda. Mientras que AllieStein usa el mismo código para evaluar su red como Lc0, ya que los otros dos componentes son frescas, AllieStein se considera un motor distinto). [13]
Resultados de la competencia
En abril de 2018, Leela Chess Zero se convirtió en el primer motor de red neuronal en ingresar al Top Chess Engine Championship (TCEC), durante la temporada 12 en la división más baja, división 4. [14] Leela no tuvo un buen desempeño: en 28 juegos, ganó uno, sacó dos y perdió el resto; su única victoria vino de una posición en la que su oponente, Escorpio 2.82, se estrelló en tres movimientos. [15] Sin embargo, mejoró rápidamente. En julio de 2018, Leela se ubicó en el séptimo lugar de ocho competidores en el Campeonato Mundial de Ajedrez Informático 2018 . [16] En agosto de 2018, ganó la división 4 de la temporada 13 de TCEC con un récord de 14 victorias, 12 empates y 2 derrotas. [17] [18] En la División 3, Leela anotó 16/28 puntos, terminando tercera detrás de Ethereal, que anotó 22,5 / 28 puntos, y Arasan en el desempate. [19] [17]
En septiembre de 2018, Leela se había vuelto competitiva con los motores más potentes del mundo. En el Campeonato de Ajedrez por Computadora Chess.com 2018 (CCCC), [20] Leela se ubicó en el quinto lugar de 24 participantes. Los ocho mejores motores avanzaron a la ronda 2, donde Leela se ubicó en cuarto lugar. [21] [22] Leela luego ganó el partido de 30 juegos contra Komodo para asegurar el tercer lugar en el torneo. [23] [24] Al mismo tiempo, Leela participó en la copa TCEC, un nuevo evento en el que los motores de diferentes divisiones de TCEC pueden jugar partidos entre sí. Leela derrotó a los motores de división superior Laser, Ethereal y Fire antes de ser finalmente eliminada por Stockfish en las semifinales. [25]
En octubre y noviembre de 2018, Leela participó en la batalla relámpago del campeonato de ajedrez informático de Chess.com. [26] Leela terminó tercera detrás de Stockfish y Komodo. [27]
En diciembre de 2018, Leela participó en la temporada 14 del Top Chess Engine Championship . Leela dominó las divisiones 3, 2 y 1, y terminó fácilmente en primer lugar en todas ellas. En la división principal, Stockfish dominó mientras que Houdini , Komodo y Leela compitieron por el segundo lugar. Todo se redujo a un juego de ronda final en el que Leela necesitaba mantener a Stockfish en tablas con negras para terminar segunda por delante de Komodo. Lo logró con éxito y, por lo tanto, disputó la superfinal contra Stockfish. Perdió por poco la superfinal contra Stockfish con una puntuación final de 49.5-50.5. [28]
En febrero de 2019, Leela logró su primera victoria en un torneo importante cuando derrotó a Houdini en la final de la segunda copa TCEC. Leela no perdió un juego en todo el torneo. [29] [30] En abril de 2019, Leela ganó el Chess.com Computer Chess Championship 7: Blitz Bonanza, convirtiéndose en el primer proyecto de red neuronal en llevarse el título. [31]
En mayo de 2019, Leela defendió su título de la copa TCEC, esta vez derrotar Stockfish en la final 05.05 a 04.05 (2 = 7 -1) después Stockfish tropezó un 7-hombre tablebase sorteo. [32] Leela también ganó la Superfinal de la temporada 15 del Top Chess Engine Championship 53.5-46.5 (+14 -7 = 79) contra Stockfish. [33] [34]
La temporada 16 de TCEC vio a Leela terminar en tercer lugar en la división principal, sin la clasificación para la superfinal ante Stockfish y el nuevo motor de red neuronal AllieStein. Leela no sufrió ninguna derrota en la división Premier, el único motor que lo hizo, y derrotó a Stockfish en uno de los seis partidos que disputaron. Sin embargo, Leela solo logró obtener 9 victorias, mientras que AllieStein y Stockfish obtuvieron 14 victorias. Esta incapacidad para derrotar a los motores más débiles llevó a Leela a terminar tercero, medio punto por detrás de AllieStein y un punto por detrás de Stockfish. [35] En la cuarta copa TCEC, Leela fue la primera cabeza de serie como campeona defensora, lo que la colocó en la mitad opuesta de los soportes como AllieStein y Stockfish. Leela pudo clasificar para la final, donde se enfrentó a Stockfish. Después de siete empates, Stockfish ganó el octavo juego para ganar el partido. [36]
En la temporada 17 de TCEC , celebrada en enero-abril de 2020, Leela recuperó el campeonato al derrotar a Stockfish 52.5-47.5. [37] Se clasificó para la superfinal nuevamente en la temporada 18 , pero esta vez fue derrotado por Stockfish 53.5-46.5. [38] En la final de la TCEC Cup 6, Leela perdió ante AllieStein, terminando 2da. [39]
La temporada 19 de TCEC vio a Leela clasificarse para la superfinal nuevamente. Esta vez jugó contra una nueva versión de Stockfish con soporte para NNUE , una función de evaluación basada en redes neuronales que se usa principalmente para los nodos hoja del árbol de búsqueda. Derrotó a Leela con una puntuación final de 54,5-45,5 (+18-9 = 73). [40] [41]
Resumen de resultados
Estación | División 4 | División 3 | División 2 | División 1 | División P | Superfinal |
---|---|---|---|---|---|---|
12 (2018) | Octavo | - | - | - | - | - |
13 (2018) | 1er | Tercero | - | - | - | - |
14 (2018) | - | 1er | 1er | 1er | 2do | 2do |
15 (2019) | - | - | - | - | 2do | 1er |
16 (2019) | - | - | - | - | Tercero | - |
17 (2020) | - | - | - | - | 1er | 1er |
18 (2020) | - | - | - | - | 2do | 2do |
19 (2020) | - | - | - | - | 2do | 2do |
20 (2020) | - | - | - | - | 1er | 2do |
Evento | Resultado | Adversario | Puntaje |
---|---|---|---|
Copa 1 (2018) | Tercero | - | - |
Copa 2 (2019) | 1er | Houdini | 4.5-3.5 |
Copa 3 (2019) | 1er | Pescado de seco | 5.5-4.5 |
Copa 4 (2019) | 2do | Pescado de seco | 3,5-4,5 |
Copa 5 (2020) | 2do | Pescado de seco | 1,5-2,5 |
Copa 6 (2020) | 2do | AllieStein | 1,5-2,5 |
Copa 7 (2020) | 2do | Pescado de seco | 1,5-2,5 |
Copa 8 (2021) | 2do | Pescado de seco | 3,5-4,5 |
Evento | Año | Controles de tiempo | Resultado | Árbitro |
---|---|---|---|---|
CCC 1: Rumble rápido | 2018 | 15 + 5 | Tercero | [43] |
CCC 2: Batalla relámpago | 2018 | 5 + 2 | Tercero | [44] |
CCC 3: Redux rápido | 2019 | 30 + 5 | 2do | [45] |
CCC 4: Bullet Brawl | 2019 | 1 + 2 | 2do | [46] |
CCC 5: Escalada | 2019 | 10 + 5 | 2do | [47] |
CCC 6: Clásico de invierno | 2019 | 10 + 10 | 2do | [48] |
CCC 7: Blitz Bonanza | 2019 | 5 + 2 | 1er | [31] |
CCC 8: Buceo profundo | 2019 | 15 + 5 | 2do | [5] |
CCC 9: El guantelete | 2019 | 5 + 2, 10 + 5 | Tercero | [49] |
CCC 10: dígitos dobles | 2019 | 10 + 3 | Tercero | [50] |
CCC 11 | 2019 | 30 + 5 | 1er | [51] |
CCC 12: ¡Locura de balas! | 2020 | 1 + 1 | 1er | [52] |
CCC 13: Formas | 2020 | 3 + 2, 5 + 5, 10 + 5, 15 + 5 | 1er | [53] [54] |
CCC 14 | 2020 | 15 + 5 | 1er | [55] |
Juegos notables
- Leela vs Stockfish, juegos de bonificación CCCC, 1-0 Leela vence al motor Stockfish campeón del mundo a pesar de un handicap de 1 peón.
- Stockfish vs Leela Chess Zero - TCEC S15 Superfinal - Partida 61 Leela superó completamente a Stockfish con piezas negras en el ataque Trompovsky, la evaluación de Leela pasó de 0.1 a -1.2 en un movimiento, y la evaluación de Stockfish no fue negativa hasta 15 movimientos después.
Referencias
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enlaces externos
- Página web oficial
- Leela Chess Zero en GitHub
- Cliente de entrenamiento de redes neuronales
- Motor
- Redes neuronales
- Wiki de programación de ajedrez en Leela Chess Zero