Warum ein „Stockfish 17“ länger und tiefer rechnet bis ein Matt in beispielsweise 8 Zügen gefunden wird, während Schachprogramme, die spielstärketechnisch deutlich unter dessen Level spielen, dasselbe Matt in 8 Zügen hingegen zum Teil jedoch schneller lösen?
Die Frage, warum stärkere Schachengines wie Stockfish in bestimmten Positionen länger rechnen, um ein Matt in sieben oder acht Zügen zu finden als an sich schwächere Engines, die dies schneller tun, hat mehrere mögliche Erklärungen:
1. Vorgehensweise: Stärkere Schachengines verwenden in der Regel komplexere Suchalgorithmen, die versuchen, verschiedene Faktoren zu berücksichtigen, wie komplexe Strategien und langfristige Pläne. Diese Algorithmen können in bestimmten Positionen dazu führen, dass die Engine mehr Züge und Varianten analysiert, bevor sie die beste Lösung findet.
2. Bewertungsfunktionen: Hochwertige Engines wie Stockfish verwenden ausgeklügelte Bewertungsfunktionen, die tiefere strategische Überlegungen anstellen. Dies kann mehr Rechenzeit in Anspruch nehmen, selbst wenn die Lösung (in diesem Fall Matt in sieben oder acht Zügen) schon frühzeitig sichtbar ist. Schwächere Engines hingegen könnten trivialere Bewertungsfunktionen ansetzen, die mehr auf taktischen Motiven basieren und schneller zu einer Lösung kommen.
3. Pruning und Heuristiken: Die Fähigkeit einer Schachengine, unwichtige Züge frühzeitig abzuschneiden (Pruning), kann variieren. Schwächere Engines könnten auf heuristische Methoden zurückgreifen, die theoretisch schneller zum Erfolg führen, während Stockfish möglicherweise versucht, eine optimalere Lösung zu finden, was mehr Rechenaufwand erfordert und den Blick auf das Wesentliche verstellen kann.
4. Methodik: Die Anzahl der analysierten Züge und deren Komplexität spielt eine große Rolle. Auch wenn ein Matt in sieben oder acht Zügen vorhanden ist, kann die Anzahl der möglichen Varianten und gegenseitigen Antworten, die analysiert werden müssen, enorm groß sein. Stärkere Engines wie Stockfish versuchen oft, alle möglichen Züge sowie die Antworten des Gegners zu berücksichtigen, was in komplexen Stellungen mehr Zeit in Anspruch nehmen kann. Wird die Zugwahl bereits frühzeitig eng eingegrenzt, kann die Mattlinie, je nachdem, zeitiger erkannt werden.
5. Positionale versus taktische Überlegungen: Schlichter programmierte Engines können in bestimmten positionellen Aspekten versagen, während sie in rein taktischen Szenarien, nicht ausschließbar, besser abschneiden und schneller zu einem Sieg kommen können. Es ist möglich, dass sie in einer Position den direkten Gewinnweg effizienter erkennen können, während hingegen Stockfish möglicherweise versucht, die langfristigen Auswirkungen aller Züge oder Varianten zu bewerten.
All diese Faktoren sind entscheidend, wenn Schachengines verschiedene Positionen analysieren und nach einer Lösung streben.
Wir schauen auf eine Schachengine, die nur wenige Knoten pro Sekunde durchforstet um eine Stellung zu analysieren. Vergleicht man das mit einer Schachengine, die weitaus mehr Knoten pro Sekunde in der gleichen Position untersucht, dann tun sich Fragen auf. Was für ein Prinzip steckt dahinter?
Die Anzahl der durchsuchen Knoten pro Sekunde (Nodes per second) ist ein wichtiger, aber nicht der einzig ausschlaggebende Faktor, der die Leistungsfähigkeit einer Schachengine in exakt vordefinierten Positionen beeinflusst.
Wenn eine Schachengine weniger Knoten pro Sekunde durchsucht als eine andere, kann das verschiedene Dinge zugrunde liegen haben:
1. Algorithmus: Unterschiedliche Engines verwenden teils völlig unterschiedliche Suchalgorithmen. Eine Engine könnte einen intelligenteren Algorithmus implementiert haben, der differenzierter sucht, wodurch qualitativ hochwertigere Züge gefunden werden können ohne fast alle Knoten durchsuchen zu müssen.
2. Evaluierung: Eine Engine könnte eine komplexere und scheinbar präzisere Bewertungsfunktion verwenden, die eine tiefere Analyse jeder Position ermöglicht, auch wenn sie weniger Knoten durchsucht. Dies könnte wiederum dazu führen, dass die Engine in der Lage ist, bessere Entscheidungen zu treffen, obwohl sie langsamer arbeitet.
3. Optimierungen: Einige Engines sind besser optimiert, um überwiegend relevante Züge zu betrachten, was ihre Effizienz verbessert. Daraus folgt, dass sie stärker sortiert und weniger Knoten durchsucht, aber dennoch starke Züge finden kann.
4. Depth vs. Breadth: Eine Engine könnte in bestimmten Stellungstypen sehr tief suchen, während die zweite Herangehensweise eine breitere Suche anstrebt, dafür aber viele Varianten stark cutted. Das Ergebnis kann somit sein, dass eine Engine weniger Knoten durchsucht, aber infolge zweier Denkansätze eine durchaus tiefe strategische Analyse bietet und die Fehlerquote erheblich verringert.
5. Parallelisierung: Einige Engines nutzen parallele Verarbeitung, was ihre Fähigkeit erhöht, mehr Knoten gleichzeitig zu durchsuchen. Wenn eine Engine bei Nutzung von Parallelverarbeitung auf eine puristische Hardware oder eine weniger effektive Parallelisierungsstrategie angewiesen ist, könnte ihre Knotenrate geringer sein. Hier ist vor allem die Leistungsfähigkeit eines Rechners entscheidend.
Insgesamt bedeutet eine niedrigere Anzahl an zu durchsuchenden Knoten pro Sekunde nicht unbedingt, dass eine Engine grundsätzlich schwächer ist. Es könnte darauf hinweisen, dass die Engine ganz andere Prioritäten und Strategien verwendet, was zu unterschiedlichen Ergebnissen führen kann. In der Schach-Engine-Analyse ist es vor allem wichtig, die Ergebnisse und die Qualität der Züge mit anderen Engines, die zur Verfügung stehen abzugleichen.
Die Tiefenanzeige einer Schachengine, zeigt „16/32“ im Programm an. Was sagt der Wert dieser Tiefe, die eine Schachengine erreicht, allgemein aus?
Und, kann man sagen je tiefer, desto besser? Sind die Angaben zur angezeigten Tiefe immer korrekt, wenn wir den Wert Tiefe „70“ nehmen oder ist das relativ?
Die Tiefenanzeige einer Schachengine, wie z.B. „16/32“, bezieht sich auf die Anzahl der Halbzüge (oder Züge) die die Engine während ihrer Berechnungen berücksichtigt hat. Die erste Zahl (hier 16) gibt die tatsächliche Tiefe an, welche die Engine bis zum aktuellen Zeitpunkt erreicht hat, während die zweite Zahl (hier 32) die maximale Tiefe darstellt, die die Engine zu erreichen versucht oder die sie in ihren Berechnungen vor sich sieht.
Allgemein gesagt, ist eine tiefere Suche tendenziell besser, weil eine Schachengine mehr mögliche Stellungen und Züge unter die Lupe nimmt, was zu einer präziseren Bewertung der Position führen kann. Um nicht zu pauschalieren kommt es allerdings auf einige wichtige Punkte an:
1. Zugannahmen: In der Schachtheorie zeigt sich, dass die Qualität der Bewertungen nicht nur von der Tiefe, sondern auch von der Qualität der Züge abhängt, die bewertet werden. Eine Engine kann tief suchen, aber wenn sie in einem kritischen Moment die falschen Züge in Betracht zieht, kann das Ergebnis suboptimal sein, weil alle weiter fortgeführten Berechnungen sonst relativ sind.
2. Positionelle Einschätzungen: Manchmal sind bestimmte Positionen einfacher und benötigen weniger Tiefe zur genauen Bewertung. In solchen Fällen ist eine sehr tiefe Suche nicht unbedingt signifikanter, sondern kann gegenteilig ins Leere laufen.
3. Rechenressourcen: Die Fähigkeit einer Engine, in höhere Tiefen zu rechnen, ist zwangsläufig von den Rechenressourcen (CPU-Leistung) und dem lokal vorhanden Speicher (RAM) abhängig. Hier bietet die Cloud-Technologie, also das Auslagern auf externe Serverkapazitäten, eine fulminante Möglichkeit zur Ressourcensteigerung.
4. Sinkender Ertrag: Ab einer gewissen Tiefe nimmt selbst bei besten Engines die zusätzliche Wertigkeit der Ergebnisse ab. Es ist nicht immer linear, dass je mehr Tiefe gleich besser bedeutet. Kommt vor, wenn der eingeschlagene Weg trotz schneller Rechnung in die Tiefe nicht das gewünschte Resultat erzielt, weil nicht die richtigen Äste im Suchbaum verfolgt werden und der Schlüsselzug nicht gefunden wird.
Was die Genauigkeit der angezeigten Tiefe angeht, so sind die Werte in der Regel zuverlässig, aber sie können nicht immer direkt miteinander verglichen werden – etwa eine Tiefe von 70 ist nicht zwangsläufig „besser“ als eine Tiefe von 30.
Der Suchalgorithmus selbst, die verwendete Eröffnungsbibliothek oder die Stellung, die gerade analysiert wird, kann die entsprechenden Suchergebnisse stark variieren lassen. Daher ist die Anzahl der Halbzüge oft eine nützliche, aber nicht alleinige Metrik zur Bewertung der Analysequalität einer Schachengine.
Wie ist es zu erklären, das eine Schachengine „Bikjump 2.01“, 2048 Elo, ein Matt in 8 Zügen leichter finden kann als eine „Bison 9.11“, die schließlich im Grunde exorbitant leistungsstärker spielt und immerhin um die 2745 Elo aufweist?
Die unterschiedliche Leistung von Schachprogrammen wie Bikjump 2.01 und Bison 9.11 kann auf mehrere grundlegende Faktoren zurückgeführt werden.
1. Algorithmus: Moderne Schach-Engines nutzen komplexe Suchalgorithmen, die darauf optimiert sind, große Teile des Schachbretts schnell zu analysieren und die besten Züge zu finden.
Die Schachengine Bikjump 2.01, obwohl diese eine weit niedrigere ELO hat, kann einfacher strukturierte Stellungen in manchen Situationen effektiver analysieren, während die Schachengine Bison 9.11 möglicherweise in erheblich komplexeren Stellungen um ein Vielfaches leistungsstärker ist, aber die einfacheren Lösungen auslassen könnte oder jene anfänglich nicht favorisiert.
2. Heuristische Bewertungsfunktionen: Eine Schachengine kann bestimmte Stellungen heuristisch bewerten und dabei Positionen mit direktem Gewinn für den Gegner nicht rechtzeitig erkennen.
Die Bikjump 2.01 könnte in konkreten Stellungen, in denen ein Mattbild in 8 Zügen möglich ist, eine schnellere Bewertung (Schachgebote, Figuentausch) vornehmen, während das Programm Bison 9.11 aufgrund seiner völlig anders strukturierten Bewertungsalgorithmen (langfristiger) nicht dieselbe Effizienz in diesem Fall hat.
3. Horizonteffekt: gefährlich ist es hier, von der Annahme materieller Vorteile auszugehen, die sich ins Gegenteil verschieben, wenn innerhalb der errechneten Tiefe ein Fehlgriff nicht erkannt wird. Hier sind rechengewaltige Engines im Vorteil, da diese vielfach auf große Tiefe setzen. Engines, die mit einer eher geringen Rechenkapazität agieren, sind in solchen Stellungen anfälliger.
4. Kollisionsproblematik in der Suche: In manchen Fällen können Engines in ihrer Berechnung ineffizient werden. Wenn Bison 9.11 in seiner Suchtiefe zu viel Zeit oder Ressourcen aufwenden muss, um relevante Stellungen zu analysieren, kann dies dazu führen, dass scheinbar Einfaches schlicht übersehen wird.
Zusammengefasst kann man sagen, dass die unterschiedlichen Stärken und Schwächen der beiden Engines in Bezug auf die jeweilige Stellung und den verwendeten Algorithmus für diese Diskrepanz verantwortlich sind. In konkreten Stellungen kann ein schwächeres Programm wie Bikjump 2.01 gelegentlich schneller einen Gewinn herbeiführen, während die stärkere Engine, Bison 9.11, auf allgemeine strategische Prinzipien und langfristige Pläne fokussiert ist.