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| Encore à propos de X3D... par te***ji**8907 le
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Les écueils constatés dans l'évaluation de certaines phases du jeu, et qui sont visiblement réccurents d'un programme à un autre avec plus ou moins d'effet, trouveront-ils un jour une solution?
Y a t-il aujourd'hui une alternative programmable pour se rapprocher le plus possible de la "subtilité" du cerveau humain (principale arme de l'homme dans cet exercice...)?
Où en est le concept de "logique floue" envisagé il y quelques années par les ingénieurs de Deep Blue pour essayer de solutionner ce problème (en résumé la "logique floue" devait permettre au programme de "relativiser", ce qui n'est déjà pas une mince affaire...)?
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la "logique floue" est une méthode d'IA qui sert essentiellement pour du repérage spatial pour des robots, ou pour de la mise au point d'appareil photo. Ca n'a absolument pas d'utilité pour une IA destinée à jouer aux échecs.
Sinon il y a certainement des programmes d'écecs qui comprennent mieux les positions fermées que fritz. Fritz possède très peu de connaissances : c'est à dire, plus exactement, que sa fonction d'évaluation d'une position (sans aucun calcul) est très basique, ce qui lui donne du coup une rapidité de calcul très élevée.
Privilégier ainsi la "force brute" de calcul au détriment du jugement positionnel semble être de loin ce qui donne les meilleurs résultats. Il existe sans doute quelques programmes d'échec ayant une méthode de recherche plus proche de celle d'un humain (moins de calcul, plus de "jugement"..), mais leurs réultats ne se sont pas avérés concluants du tout. Je sais que Crafty a des squelettes de structure de pion en hashtables (dont je ne sais pas exactement à quoi ils servent, mais probablement à lui donner quelques éléments stratégiques), je pense que fritz n'a même pas cela (pas sûr..).
La méthode d'IA utilisée par quasiment tous les programmes d'échecs actuels est une exploartion de l'arbre de coups par "alpha beta récursif" (une façon astucieuse d'éviter de calculer des lignes dont on sait que quoiqu'il arrivent elles seront moins intéressantes), avec "pruning" (à la fin de chaque branche de l'arbre de calcul, regarder toutes les suites de coups forcés : échecs, capture, etc..) et un certain nombre d'autres trouvailles pour rendre le calcul le plus efficace possible.
Je crois que d'autres méthodes d'IA telles que les algorithmes génétiques ont été appliqués au échecs, mais sans grand succès. D'autre part, il y au des tentatives de programmation d'une IA qui "apprend" à jouer, mais elles ont aussi été été très décevantes point de vue performances.
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Ca fait plaisir d'avoir le survol d'un "spécialiste"... Merci pour l'éclaircissement sigloxx...
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Les ordi sont hyper balaises en tactique mais on du mal à comprendre les positions tres fermée. La solution: faire en sorte que ce type de position ne se présente pas comme C.Theron et Ed.Schröder l'on fait pour leurs engines, Rebel et ChessTiger avec l'option mode anti-humain. Cette voie me parait plus logique pour le moment, non ?
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ref temudjin... est ce que c est une bonne voie a explorer (essayer de faire reflechir l ordinateur comme un humain) ?
Un ordinateur est un ordinateur (oui je sais et Fischer est Fischer ;) ) et il est surement plus optimal de le faire profiter de sa force bete de calcul qu a calquer des jugements flous. Les voitures ne courent pas mais roulent, les avions ne battent pas des ailes...etc, etc
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je ne suis pas un spécialiste.. j'ai un peu regardé ça pour faire un petit programme de shogi. Entre autre j'ai beaucoup appris sur ce forum : forum IA jeux.
Sinon une très bonne explication(en anglais), du principe et des finesses de la recherche "alpha-beta" se trouve ici (en particulier le C.) sur l'alpha beta explique très bien "comment" ça focntionne):
Chess programming theory
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Crafty et Pawns Hash sigloxx : 'Je sais que Crafty a des squelettes de structure de pion en hashtables (dont je ne sais pas exactement à quoi ils servent, mais probablement à lui donner quelques éléments stratégiques), je pense que fritz n'a même pas cela (pas sûr..)'En fait, il s'agit juste d'une astuce qui consiste a 'mettre en cache' des structures de pions deja évaluées par le moteur. En effet, un moteur evalue la structure de pions indépendamment de la position des autres pieces. Ainsi, si dans l'arbre de recherche un joueur a joué une piece autre qu'un pion, il n'est pas nécessaire de réévaluer le score associé au squelette de pion car la valeur est déjà en cache (principe proche mais different de celui des HashTables ou tables de transposition).Tous les programme modernes utilisent cette technique car on a maintenant plein de mémoires à disposition. En conclusion, cet astuce ne fait qu'accélérer l'évaluation des positions et donc 'que' la force tactique du programme. Ce que Fritz doit certainement aussi utiliser pour atteindre plusieurs millions de noeuds pas seconde.Le tendance actuelle est en effet d'apprendre aux programmes à 'reconnaitre' plus de positions typiques et donc d'avoir un meilleur jeu stratégique.
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