Шахматная позиция
Cтраница 2
Для наших программ, основанных на описанной выше схеме, существует проблема, известная как эффект горизонта. Представьте себе шахматную позицию, в которой программе грозит неминуемая потеря коня, однако эту потерю можно отложить, пожертвовав какую-либо менее ценную фигуру, скажем пешку. [16]
Таким же образом могут быть введены определенные оценки в очках и для других элементов. Вопрос рационального расчленения шахматных позиций на элементы и определения соответствующих оценок для этих элементов, по-видимому, еще как следует не разработан и представляет собой задачу шахматной теории. Для оценки машинной позиции в целом вводится некоторая функция ценности позиции р ( Р), которая позволяет на основе указанных оценок отдельных элементов оценивать качество всей позиции. [17]
Одной из наиболее распространенных способностей человека, применимой ко всем чувственным формам, является, по-видимому, тенденция кодирования информации о реальности на языке абстракций высокого уровня, в которые может встраиваться новая информация. Вышеприведенные эксперименты с восприятием шахматных позиций и абстрагированием непосредственных стимулов подтверждают это положение. [19]
Мозг человека в союзе с управляемым им телом и органами чувств энергично противостоит окружающей среде, неустанно выискивая в ней пути к желаемой цели. Уж не потому ли разум наш склонен оценивать любую ситуацию, будь то уличное происшествие или шахматная позиция, с характерным пристрастием, сразу выхватывая из ряда событий некий исходный плацдарм для будущего поведения. Так поиск с самого начала становится тенденциозным, отмеченным индивидуальностью личности. К новой информации интуитивно добавляются предшествующие впечатления и опыт. Все это и создает в конечном итоге направленность и успех поиска. С другой стороны, полностью лишенный каких-либо личных интересов компьютер способен лишь равнодушно перемалывать горы вариантов, то есть воевать числом, а не умением. [20]
 |
Геометрия шахматной доски. [21] |
Заметим попутно, что математики уже давно отчаялись создать строгую математическую теорию шахмат и ограничиваются лишь частными вопросами. Впрочем, исследование многих шахматных позиций носит вполне математический характер. Все дальнейшие примеры относятся к теории пешечных окончаний. [22]
Чейз и Саймон проверили эту гипотезу на трех типах испытуемых - мастере, игроке класса А ( очень сильном) и начинающем игроке. В этом эксперименте две шахматные доски были поставлены рядом, и испытуемый должен был на одной доске воспроизвести положение фигур с другой. В другом эксперименте испытуемые рассматривали шахматную позицию в течение 5 с и затем воспроизводили ее по памяти. Чейз и Саймон обнаружили, что у мастера время сканирования позиции было ненамного больше, чем у игрока класса А или у начинающего, но на воспроизведение позиции мастер затрачивал гораздо меньше времени, чем они (3.15); на 3.16 показано количество правильно размещенных фигур. [23]
Программа представляет собой набор подпрограмм, каждая из которых соответствует определенной цели. Эти подпрограммы независимы: добавление или удаление любой из них не влияет на работу остальных. Перед каждым ходом предварительный анализ устанавливает, что данной шахматной позиции ( состоянию) соответствует некоторый набор целей. Процедура определения цели, показанная для каждой цели на фиг. Отобранные цели заносятся в список в порядке их важности. Этот список затем управляет работой остальных алгоритмов: отбора возможных ходов и исследуемых продолжений, получения статической оценки и окончательного выбора. [24]
Классные шахматисты после 5-секундного показа шахматной позиции могут легко ее восстановить, тогда как новичок при аналогичном задании воспроизводит местоположение лишь 4 - 5 фигур. А шахматисты высшего класса способны проводить сеансы одновременной игры на десятках досок, даже слепым способом. До сих пор бытует мнение, что шахматисты воспринимают шахматную позицию как зрительный образ подобно фотографированию, как фотографический отпечаток в мозге с полным расположением фигур. [25]
Это число получается путем суммирования с соответствующими весами числовых оценок, характеризующих различные особенности позиций, которые знатоки шахмат считают важными. Такой подход внушает определенное доверие в связи с тем, что для шахматных позиций существует несколько естественных количественных характеристик, как, например, ценность фигур и подвижность пешек. Он оправдан, конечно, еще и потому, что в науке и технике для получения первого приближения часто пользуются предположением о линейности. [26]
Во-первых, несколько исследователей заметили, что информация, собранная в процессе поиска по дереву, обычно используется лишь локально, чтобы помочь принять решения в конкретной вершине, в которой информация была порождена. Информация о шахматной позиции, полученная динамическим анализом поддерева продолжений, обычно используется для оценивания именно этой позиции, но не для оценивания других позиций, которые могут обладать многими сходными чертами. Поэтому одни и те же факты приходится неоднократно открывать заново в различных вершинах дерева поиска. Нельзя решить этой проблемы, просто взяв информацию из контекста, в котором она возникла, и использовав ее в более широком контексте, поскольку такая информация может оказаться истинной лишь для ограниченного круга ситуаций - За последние годы было предпринято несколько попыток перенести информацию из контекста, в котором она появилась, на другие подходящие контексты. Хотя пока рано судить о мощи этой идеи и о том, как именно ее следует осуществлять, она довольно многообещающа. Важное направление исследований, которое развито в работе [1], - применение анализа причин для определения множества ситуаций, в которых конкретная порция информации остается справедливой. Например, если слабость шахматной позиции может быть прослежена назад к тому ходу, в результате которого она возникла, то та же самая слабость может присутствовать и в - других позициях, служащих продолжениями этого хода. [27]
Страницы: 1 2