Шахматные алгоритмы, которые думают почти так же, как человек, только лучше / Хабр

Когда создавались первые вычислительные машины, их воспринимали только как дополнение к человеческому разуму. И до недавнего времени так и было. Программисты учили компьютеры играть в шахматы с 1960-х годов. И тогда победа у игрока-новичка уже считалась большим прогрессом. О серьёзных матчах даже не задумывались.

В 1980-х программа Belle достигла рейтинга Эло в 2250 пунктов, что примерно соответствует рейтингу мастера спорта. И с того времени развитие компьютерных шахмат вышло на совершенно новый уровень. 

Сначала честь человечества не смог защитить Гарри Каспаров в 1996 году, а сегодня уже создана нейросеть с рейтингом около 5000 Эло, что в разы превосходит даже сильнейших игроков.

Сегодня разберёмся, как работают шахматные алгоритмы и почему нейросеть Alpha Zero думает практически так же, как человек, только лучше.

---

Как работает шахматный движок: от механического перебора вариантов до «умного» выбора

У шахмат довольно простые правила. Две противоборствующие стороны, шесть разновидностей фигур и одна цель – дать мат сопернику.

Но при этом вариативность шахмат просто огромна. Существует 400 уникальных комбинаций первого хода – 20 вариантов первого полухода белых и 20 вариантов ответа чёрных. С каждым последующим ходом количество уникальных позиций увеличивается на степень.

Общее количество уникальных партий в шахматы составляет примерно 10¹²⁰, что на 10⁴⁰ превышает количество атомов во Вселенной.

Шахматам не грозит быть посчитанными полностью. Поэтому в бой вступают алгоритмы оценки позиции и дерево возможных ходов.

В шахматной теории у каждой фигуры есть своя ценность, которая измеряется в пешках:

• Конь – 3 пешки;

• Слон – 3 пешки;

• Ладья – 5 пешек;

• Ферзь – 9 пешек;

• Пешка – 1 пешка.

Король – бесценен, потому что его потеря означает проигрыш партии.

Анализ современных машин подтверждает истинность такой оценки. Так, в зависимости от позиции на доске компьютер оценивает ферзя в 9–12 пешек, ладью – в 5–6, коня и слона – в 3–5. Короля же машина оценивает в 300 пешек. Это задаёт максимальную границу оценки.

Чтобы было более понятно, преимущество в 0,5 пешки – это уже неплохо для шахматиста. В целую пешку – серьёзный перевес. В 3 пешки – подавляющее преимущество, которое можно практически без проблем довести до победы.

Но счётные возможности машины ограниченны. Иногда она показывает оценку в +51 или что-то вроде. Это означает, что алгоритм видит колоссальное преимущество белых в позиции и материале, но не может найти конкретный путь к мату. 

Минимакс, или прямой перебор вариантов, в таком случае не работает. Даже КМС без проблем найдёт на доске мат в 3 хода в миттельшпиле, когда на доске ещё много фигур. А программе для этого нужно будет перебрать свыше 750 млн. полуходов. 

Даже если программа перебирает 1 млн вариантов в секунду, чтобы найти мат в 3 хода, ей понадобится до 750 секунд, или 12,5 минут.  

И это глубина в 3 хода. В стратегических позициях, где развитие игры идёт с учетом на пять или десять ходов вперёд, такие программы и вовсе будут бесполезными.

Поэтому для анализа позиции используется алгоритм под названием «альфа-бета-отсечение».

Система анализирует начальные варианты ходов и сразу отсекает те из них, которые ведут к мгновенному ухудшению оценки. 

Программа отметает те варианты, в которых она сразу проигрывает материал или которые включают комбинации со стороны соперника, в ходе которых она выигрывает материал или партию.

Это позволяет сократить количество рабочих линий на порядки, сосредотачивая вычислительные ресурсы только на тех ветвях дерева, которые в перспективе ведут к улучшению позиции. 

Псевдокод для минимакса с ограниченной глубиной с отсечением альфа-бета выглядит следующим образом:

function alphabeta(node, depth, α, β, maximizingPlayer) is
    if depth = 0 or node is a terminal node then
        return the heuristic value of node
    if maximizingPlayer then
        value := −∞
        for each child of node do
            value := max(value, alphabeta(child, depth − 1, α, β, FALSE))
            α := max(α, value)
            if α ≥ β then
                break (* β cutoff *)
        return value
    else
        value := +∞
        for each child of node do
            value := min(value, alphabeta(child, depth − 1, α, β, TRUE))
            β := min(β, value)
            if β ≤ α then
                break (* α cutoff *)
        return value

За код особо не ругайте.

Рассмотрим на примере. Движок Stockfish считается сегодня одной из самых сильных компьютерных шахматных программ. Обратите внимание на первые пять линий.

Из всего множества вариантов развития событий программа выбирает ряд линий, которые в перспективе ведут к улучшению позиции. Их она анализирует более глубоко – на 15–20 ходов вперёд, чтобы отсечь возможные проигрышные варианты. В результате она выбирает лучшую из возможных линий и делает ход. 

После ответа соперника ситуация снова анализируется по тому же алгоритму. Сначала отсекаются заведомо проигрышные линии (таких порядка 95 %), а затем путём более глубокого анализа перспективных вариантов выбирается лучший из них.

Новая эра в шахматных движках: нейросеть Alpha Zero

В 2017 году компания Deep Mind объявила о создании нейросети Alpha Zero. Тестировать её решили на трёх самых популярных стратегических настольных играх: шахматы, го и сёги.

Обучение и подготовка нейросети отличаются от классических компьютерных движков.  

Stockfish и другие движки используют для своей работы существующие дебютные базы и анализ позиций огромного количества сыгранных партий. 

Alpha Zero не использует ничего, кроме правил. Ей просто дали стартовую позицию, объяснили, как ходят фигуры, и цель игры – поставить мат сопернику. И всё.

За 24 часа игры с самой собой нейросеть смогла достичь сверхчеловеческого уровня игры и по сути изобрести заново всю шахматную теорию, которую человечество по крупицам разрабатывало веками.

В декабре 2018 года Alpha Zero во второй раз сразилась с самой последней версией движка Stockfish.

Исследователи провели 1000 партий с контролем 3 часа на партию плюс 15 секунд на ход. Alpha Zero одержала уверенную победу, выиграв в 155 партиях, сыграв вничью 839 партий и проиграв только 6.

Более того, Alpha Zero одерживала победу даже в партиях с форой по времени на обдумывание. Имея в 10 раз меньше времени, чем у противника, нейросеть всё равно победила в суммарном итоге. Только 30-кратная фора во времени смогла уравнять шансы и дать Stockfish примерно равную игру – 3 часа у движка и всего лишь 6 минут у нейросети.

Alpha Zero анализирует лишь 60 000 позиций в секунду, а тестируемая версия Stockfish – 60 млн. позиций. Для достижения аналогичных результатов анализа нейросети нужно в 1000 раз меньше ресурсов, чем движку.

Секрет успеха – в качественно другом уровне анализа. Нейросеть использует метод Монте-Карло, который высчитывает математическое ожидание комплекса ходов.

Если альфа-бета отсечение способно убрать большинство заведомо проигрышных вариантов, то проверять перспективные всё равно нужно механическим перебором, нейросеть сосредоточена на вариантах, которые ведут к улучшению позиции фигур, материальному перевесу, стеснению фигур соперника или созданию комплексных угроз, включающих матовые атаки.

И, что гораздо более важно, при оценке ситуации Alpha Zero учитывает стратегическую позицию. 

Давайте рассмотрим на примере одной из партий.

После 20-го хода на доске творится невообразимая стратегическая борьба. Но если нейросеть шаг за шагом минимально укрепляет свою позицию, избавляясь даже от призрачных слабостей, то движок с 24-го по 29-й ход просто топчется на месте ладьёй. 

Интересно, что Stockfish в упор не видит стратегических решений Alpha Zero, оценивая позицию как абсолютно ничейную. Но в результате минимальных укреплений позиции к 39-му ходу оказывается, что все фигуры белых активны, а чёрный конь и слон занимают пассивную оборонительную позицию. А после размена ферзей и ладей даже Stockfish оценивает преимущество нейросети в +2,2. Ещё несколько ходов – и король черных зажат в углу доски, а конь в одиночку не способен справиться с проходной пешкой. Поэтому программа сдалась.

Позиционная игра – это то, что отличает нейросеть от классического шахматного движка. Ведь она подразумевает длительные игровые планы, которые часто превышают вычислительные возможности машин.

Тем не менее нейросеть умеет играть позиционно не хуже человека и при этом идеально играет тактические позиции, где преимущество достигается в течение 5 или меньше ходов.  

Более того, нейросеть уже помогла найти теоретикам шахмат целый ряд неочевидных, но при этом очень сильных разветвлений дебютов, которые никогда не рассматривали ранее. 

Многие теоретики считают, что благодаря шахматным компьютерам повысился и средний рейтинг топовых шахматистов. Ведь современные тренировки включают глубокую проработку компьютерных вариантов и разбора партий движками. Средний рейтинг ведущих топ-100 шахматистов в 2000 году составлял 2644 пункта Эло, а в январе 2021 года – 2715. За 20 лет среднее значение увеличилось на 71 пункт. 

Сегодня человек уже не способен соревноваться с компьютером в шахматах. Нейросеть вобрала в себя все преимущества человеческого шахматного мышления, но при этом лишена его недостатков. 

Она умеет мыслить позиционно и при этом не допускает зевков и ошибок. И самое интересное в этом – шахматы для Alpha Zero являются только тестовым полигоном, где система оттачивает навыки работы. Реальные же её цели Google не раскрывает. Поэтому здесь может быть всё что угодно: от анализа изменений климатической ситуации до создания системы идеально персонифицированной рекламы. А как вы считаете, для чего создают настолько мощную нейросеть?

Создать своего гениального цифрового шахматиста или получить Level Up по навыкам и зарплате можно пройдя онлайн-курсы SkillFactory со скидкой 40% и промокодом HABR, который даст еще +10% скидки на обучение. Узнайте подробности.

• Профессия Data Scientist

• Профессия Data Analyst

• Курс по Data Engineering

Другие профессии и курсы

ПРОФЕССИИ

• Профессия Java-разработчик

• Профессия QA-инженер на JAVA

• Профессия Frontend-разработчик

• Профессия Этичный хакер

• Профессия C++ разработчик

• Профессия Разработчик игр на Unity

• Профессия Веб-разработчик

• Профессия iOS-разработчик с нуля

• Профессия Android-разработчик с нуля

КУРСЫ

• Курс по Machine Learning

• Курс «Математика и Machine Learning для Data Science»

• Курс «Machine Learning и Deep Learning»

• Курс «Python для веб-разработки»

• Курс «Алгоритмы и структуры данных»

• Курс по аналитике данных

• Курс по DevOps

приложения для игры и обучения шахматам

Ход конем: приложения для игры и обучения шахматам

Если вы думаете, что шахматы — это скучно, вы просто не знаете, как в них играть.

Исправляем это досадное недоразумение с помощью подборки приложений для обучения и игры в шахматы, которые помогут развить и улучшить логическое и тактическое мышление. Кстати, на подборку нас вдохновил новый мини-сериал от Netflix «Ход королевы» о гениальной наркозависимой шахматистке, снятый по одноименному роману Уолтера Тевиса. Его уже успели назвать одним из лучших сериалов этой осени — мы посмотрели, а вы?

lichess. Free Online Chess

Android || iOS

В приложении можно играть как против компьютера, так и против другого пользователя в режиме онлайн. Приятные нюансы — возможность самостоятельно задать уровень сложности игры, пригласить в нее друзей, выбрать свой вариант игры (Chess960, King Of The Hill, Three-check, Antichess, Atomic Chess, Horde), а также экспортировать партию в PNG. Ну, а главный бонус — политика полной свободы от рекламы в приложении.

Chess Guess. Сыграй как чемпион мира по шахматам!

Android || iOS

Приложение собрано как курс по основам шахматного анализа. В процессе игры вы не просто изучите историю шахмат и познакомитесь с великими чемпионами, но и будете регулярно проверять свои знания, выполняя задания. Вам будет предложено изучить 400 прокомментированных партий с более чем 2542 заданиями к ним, например на поиск верного хода, который совершил какой-нибудь великий шахматный маэстро.

Play Magnus — играть в шахматы

Android || iOS

Приложение названо в честь чемпиона мира по шахматам Магнуса Карлсена и имеет настраиваемые уровни сложности. Программа настроена для игры на 19 различных уровнях, основанных на способностях Магнуса Карлсена в том или ином выбранном возрасте. В приложении вы можете услышать различные знаменитые цитаты Магнуса, а также выиграть шанс сыграть против Карлсена лично.

Chess King. Обучение (Шахматы и тактика)

Android || iOS

Сборник курсов по обучению игры в шахматы, которые научат вас тактике, стратегии, дебютам, миттельшпилям, эндшпилям и так далее. Все курсы разделены на уровни подготовки от новичка до профессионала, а сама программа выступает в роли тренера, который ставит задачи и помогает в их решении, давая подсказки, объяснения и даже показывая опровержения ошибочных ходов, которые вы можете сделать.

Шахматы. Играйте и учитесь

Android || iOS

Приложение позволяет играть как в одиночном режиме, так и бросить вызов другим игрокам онлайн. Доступны несколько вариантов игры, благодаря чему игровые задачи подстраиваются под ваш уровень навыка. В приложение включены более 50 000 шахматных головоломок и уроков, статьи и форумы, чтобы вы могли регулярно совершенствоваться в своем мастерстве.

Шахматы (Chess Free)

Android || iOS

Приложение подходит для начинающих и позволяет выбрать из нескольких режимов игры: «Аматор», «Ас» и «Коуч». В режиме «Аматор» можно отменить ход, получить подсказку, фору белых или показать, как думает компьютер (другой игрок). В режиме «Ас» все опции помощи игроку отключены, а значит, играть становится сложнее. В режиме «Коуч» приложение обучает ходам, подсвечивает фигуру, которую можно переместить, что позволит лучше понимать, как ходить в той или иной ситуации и избегать ошибок.

Follow Chess

Android || iOS

Следите вживую за партиями ведущих международных шахматных турниров, изучайте ходы топ-игроков и учитесь на их примере. Приложение понравится тем, кто следит за происходящим в мире шахмат: в режиме реального времени здесь можно просматривать партии с крупных международных турниров и анализировать ход игры при помощи встроенных функций.

CT-ART 4.0 (Шахматные комбинации 1200–2400 ELO)

Android || iOS

Приложение спроектировано в формате обучающего курса по тактике и разработано на основе книги-бестселлера «Комбинационные мотивы» известного тренера и гроссмейстера Максима Блоха. Все позиции отлично выверены и расставлены в специальном порядке, который способствует достижению максимального учебного эффекта. Приложение предназначено для шахматистов от 3-го разряда до кандидата в мастера.

Вероника Никитенко

Теги

#стратегия

#тактика

#логика

#обучение

#приложения

#игра

#шахматы

Smarter Chess Analysis: Ваш собственный шахматный объяснитель

DecodeChess, первый наставник по шахматам с искусственным интеллектом, объясняет почему   за шахматными ходами богатым и интуитивно понятным языком. Начните совершенствовать свои шахматы с помощью самого передового программного обеспечения для анализа шахмат, бесплатно !

Начать декодирование

Начать декодирование

Рекомендовано лучшими игроками и тренерами

GM Аниш Гири

условия.

Топ №10, голландский №1

ГМ Борис Гельфанд

«Помогает тренерам обнаружить и понять скрытые возможности позиций».

Претендент на звание чемпиона мира 

ГМ Сэм Шенкленд

«…это просто поразительно. Их программа объясняет лучшие движения двигателя очень понятными человеческими терминами, а не оценочными числами. Это может быть чрезвычайно полезным тренировочным инструментом для клубных игроков.

Бывший чемпион США по шахматам

Объяснения, которые помогут вам выиграть

DecodeChess, основанный на уникальном алгоритме искусственного интеллекта, сочетает в себе достоинства шахматного мастера и одного из самых сильных шахматных движков (UESt). Предоставляя личные отзывы о ваших собственных шахматных ходах, мы помогаем вам улучшать свои навыки и выигрывать больше игр. Мы приглашаем вас бесплатно попробовать следующее поколение программного обеспечения для анализа шахмат.

Как показано в

Неограниченное исследование

Раскройте плюсы и минусы любого хода, который вы задумали! Для каждой позиции, которую вы декодируете, DecodeChess предоставляет богатую систему вкладок, которая объясняет пять областей интереса в шахматном анализе:

Угрозы : Угрозы противника и что от них осталось после того, как был сделан лучший ход.

Хорошие ходы : Лучшие ходы в порядке убывания.

Планы : Узнайте, как лучший ход поддерживает планы будущих игроков.

Функциональность : Просмотрите функции каждой значимой части в расшифрованном положении.

Понятия : Важные позиционные и тактические мотивы, относящиеся к расшифрованной позиции.

Игра против человекоподобного противника

Наш компьютерный противник адаптируется к вашему стилю игры и реагирует соответствующим образом, создавая сбалансированный игровой процесс. Кроме того, вы можете декодировать позиции во время игры, чтобы создать персонализированный обучающий режим анализа шахмат!

Для кого? Обращение основателей DecodeChess Technology

Для кого?

DecodeChess был создан для любителей шахмат, которые хотят улучшить свои навыки и понять причины каждого шахматного хода. Если вы шахматист с рейтингом ЭЛО до 2000; пользуетесь шахматным движком и не можете разобраться в его рекомендациях; всегда задаетесь вопросом «какой следующий лучший шахматный ход?»; Не могу перестать думать про себя «почему этот ход хорош?»; хотите открыть для себя красоту и логику своих игр или игр мастеров; оценить преимущества самоанализа;

тогда мы думаем, что DecodeChess — то, что вам нужно 🙂

Как ваш личный шахматный объяснитель, мы можем помочь вам выиграть больше ходов и стать лучшим шахматным игроком.

Технология, лежащая в основе DecodeChess

DecodeChess вводит объяснимый ИИ (XAI) в мир шахматного анализа, предоставляя подробные объяснения ходов шахматного движка. До сегодняшнего дня шахматные движки могли сказать вам, какой следующий лучший шахматный ход, но они не могли объяснить, почему именно этот ход был выбран. Узнать больше…

Слово от основателей

Мы рады, что вы можете присоединиться к нам в этом шахматном приключении. Понимание шахмат и ИИ долгое время было для нас большим источником интереса и вдохновения. Мы работали над объединением этих двух миров в течение нескольких лет и воодушевлены результатами, которые мы называем DecodeChess: инструментом, который способствует пониманию шахмат для сообщества шахматистов.

Нам еще многое предстоит сделать, мы надеемся, что вам понравится DecodeChess и вы поможете нам расширить этот захватывающий проект.

С уважением,
Ofer & Zeev

Что говорят о нас шахматисты

«DecodeChess помогает мне пройти все партии и оценить свои сильные и слабые стороны. С тренером по шахматам я мог бы анализировать одну-две партии в неделю. С вашим продуктом я могу анализировать в разы больше. Таким образом, технология, которую вы изобрели, помогает мне лучше играть в шахматы».

Питер Радаэлли США

«Я играл на компьютере DecodeChess и использовал процесс декодирования для работы с различными основными линиями. Отображаемый график также превосходен. Вся установка работает очень хорошо, и я многому учусь, пожалуй, лучшее шахматное образование».

Рэй Джонсон Новый Южный Уэльс — Австралия

«Я действительно занят, и мне нравится, как все описано человеческим языком и понятно. Я полностью изучил датский гамбит и сейчас использую его в качестве основного дебюта».

Арут Бадалян Оксфорд — Великобритания

«Мне нравятся идеи, которые дает Decode Chess, особенно в отношении сложных позиций в середине игры. Хотя я не очень сильный игрок (пока), я ценю глубину и объяснения, которые дает Decode Chess.

Я очень рекомендую это приложение».

Гай Бекер Мельбурн — Австралия

Мне нравится диапазон и глубина анализа, предоставляемого после «декодирования». Это самый полезный отзыв, который я когда-либо находил.

 

Джон Уильямсен США (США)

Еще раз спасибо за создание DecodeChess. Это как в тех замечательных книгах, из которых я так многому научился, где объяснялись причины каждого хода, мне подсказывали идеи, как это делает шахматный тренер.

Дэн О’Хэнлон США

PreviousNext

О

DecodeChess — это инструмент для анализа шахмат нового поколения, который объясняет причины и концепции предлагаемых ходов шахматного движка (Stockfish), способствуя пониманию шахмат для игроков с рейтингом ELO до 2000.

Шахматный движок | 10 лучших двигателей в мире

На дворе 1997 год, и мир с недоверием наблюдает, как гроссмейстер Гарри Каспаров, возможно, лучший шахматист в истории, проигрывает матч компьютеру.

Началась эра шахматных движков, навсегда изменившая ландшафт игры.

Вот что вам нужно знать о шахматных движках:

• Что такое шахматный движок?
• Самые популярные шахматные движки
  • Альфа-Ноль
  • Вяленая рыба
  • Лила Шахматы Ноль
  • Шахматы Комодо
  • Темно-синий
  • Измельчитель шахмат
  • Фриц
  • Рыбка
  • Шахматы Гудини
  • HIARCS
• Вывод

---

Что такое шахматный движок?

Шахматный движок — это компьютерная программа, которая анализирует шахматные позиции и возвращает лучшие варианты хода. Если бы компьютеры были игроками в шахматы, двигатели были бы их мозгами. Chess.com, например, позволяет пользователям играть против компьютерных личностей с помощью движка Komodo и использует Stockfish в аналитической доске.

Chess.com использует Komodo на странице Computer Play.

Шахматные движки намного сильнее людей, и лучшие из них достигают расчетного рейтинга Эло более 3000. С каждым годом движки также становятся сильнее благодаря улучшениям в аппаратном и программном обеспечении. AlphaZero, например, представила шахматному миру концепцию нейронных сетей. Все самые мощные двигатели приняли этот вид инструмента обработки информации и стали еще более мощными.

Вот видео самых сильных компьютерных шахматных движков:

Самые популярные шахматные движки

Доступно множество шахматных движков, но лишь немногие из них постоянно занимают первые места в компьютерных чемпионатах. Вот список самых популярных двигателей.

AlphaZero

AlphaZero был разработан DeepMind, компанией, занимающейся исследованиями и искусственным интеллектом, которая позже была приобретена Google. Это был первый движок, который использовал обучение с подкреплением и самостоятельную игру для обучения своих нейронных сетей.

AlphaZero потрясла мир, с легкостью победив Stockfish — сильнейшего движка того времени — в матче из 100 игр.

Логотип DeepMind. Изображение: deepmind.com.

Stockfish

Stockfish в настоящее время является самым мощным шахматным движком, доступным для общественности. Поскольку это движок с открытым исходным кодом, целое сообщество людей помогает в его разработке и улучшении. Как и многие другие, Stockfish включил в свой код нейронные сети, чтобы еще лучше оценивать шахматные позиции.

Stockfish доступен на всех основных платформах, таких как Windows, Mac OS X, Linux, iOS и Android.

Логотип вяленой рыбы. Изображение: stockfish.com.

Вот видео, на котором НМ Сэм Коупленд рассказывает о великолепной победе Stockfish NNUE (теперь включенной в состав Stockfish) над никем иным, как Leela Chess Zero.

Leela Chess Zero

Leela Chess Zero в настоящее время является вторым по силе общедоступным шахматным движком. Движок (который также носит названия Lc0, LCZero и Leela) является частью проекта нейронной сети с открытым исходным кодом, начатого в 2018 году. -играть.

Логотип Leela Chess Zero. Изображение: lczero.org.

Вот видео, в котором ММ Дэнни Ренш анализирует один из шедевров Лилы:

Komodo Chess

Komodo — один из доминирующих и наиболее успешных шахматных движков с универсальным шахматным интерфейсом на рынке. Дон Дэйли разработал его в 2010 году, а Марк Лефлер продолжил работу над ним в 2013 году. Движок также много лет рассчитывал на поддержку генерального менеджера Ларри Кауфманна для улучшения своих игровых навыков.

Логотип двигателя Komodo Dragon. Изображение: komodochess.com.

Chess.com приобрела Komodo в 2018 году и использует его на нашей странице Play Computer. Способность движка работать с разной силой игры, с разными стилями и начальными книгами сделала его популярным выбором среди игроков.

Попробуйте Комодо и попробуйте сыграть против одной из его личностей, доступных здесь, на Chess.com!

Сыграйте с разными ботами на Chess.com.

Deep Blue

Deep Blue — шахматный компьютер, созданный IBM в рамках рекламного трюка. Компания хотела продемонстрировать вычислительную мощность своего компьютера и устроила матч против Каспарова, тогдашнего чемпиона мира.

Deep Blue сыграл два матча против Каспарова, один в 1996 году, а другой в 1997 году. Deep Blue проиграл первый матч, но в следующем году победил чемпиона мира, вызвав бурю смешанных эмоций. В то время как многие люди восхищались мощью технологий, это был первый случай, когда компьютер поставил под контроль человеческое превосходство над машинами.

Одна из стоек Deep Blue на выставке в Музее компьютерной истории. Фото: Джеймс, CC.

Shredder Chess

Shredder — коммерческий шахматный движок, который может купить любой желающий. Стефан Мейер-Кален создал движок и пользовательский интерфейс в Германии в 1993.

Shredder доступен на нескольких платформах, таких как Windows, Mac OS, Linux, Android, iOS и даже на Amazon Kindle.

Логотип Шреддер Шахматы. Изображение: shredderchess.com.

Fritz

Fritz, еще одна коммерческая шахматная программа, разработанная Frans Morsch и добавленная в ChessBase в 1991 году. Как и большинство других в этом списке, Fritz выиграл много титулов в компьютерных шахматных чемпионатах за эти годы.

Fritz доступен для Windows и многих других платформ. С 2009 года этот движок также доступен для некоторых консолей, таких как Nintendo Wii, Nintendo DS и Sony Playstation 3.

Логотип Фрица. Изображение: fritz.chessbase.com.

Rybka

Rybka — еще один коммерческий шахматный движок. Разработанный международным мастером Васиком Райлихом в начале 2000-х, он сотрудничал с ChessBase.

Этот движок вызвал споры, когда Международная ассоциация компьютерных игр (ICGA) заявила, что Rybka использует его код для плагиата. Однако в 2015 году Комиссия по этике ФИДЕ пришла к выводу, что эти утверждения были ложными.

Логотип Рыбки для чемпионата по компьютерным шахматам 2018 года. Изображение: Chess.com.

Houdini Chess

Houdini — коммерческий шахматный движок, разработанный бельгийским шахматистом и программистом Робертом Хударом в 2010 году.