Ученые кафедры алгоритмических языков ВМК МГУ совершили настоящий прорыв в области шахматного искусственного интеллекта. Их новая программа, разработанная в рамках научной работы, представленной на «Ломоносовских чтениях-2024», не просто обыгрывает соперников, но и помогает игроку глубже понимать игру, анализировать свои ошибки и совершенствовать навыки.
Разработка опирается на два ключевых направления: классические шахматные алгоритмы и современные нейросетевые технологии. В основе — сочетание проверенных временем методов и передовых разработок. Это позволило создать по-настоящему мощный инструмент для шахматного анализа.
Программа включает такие методы как Alpha-Beta процедура, перебор с нулевым окном, Principal Variation Search, хэш-таблицы с Zobrist-ключами и методы сортировки перемещений. Также она оснащена графическим интерфейсом для удобного взаимодействия с пользователем.
Используемые в программе нейросети обучены на огромном количестве шахматных партий — это позволяет ИИ анализировать позиции и оценивать ходы с высокой точностью. Программа не просто играет, она предлагает игроку глубокий анализ его ходов, предоставляя текстовые объяснения. Это позволяет не только понять, что было сделано неправильно, но и разобраться в причинах ошибок, а также изучить альтернативные варианты развития игры.
В случае неудачного хода пользователь может в отдельном окне увидеть предлагаемый программой вариант игры — последовательность ходов, которая привела бы к более выгодному для игрока исходу.
Программа оснащена графическим интерфейсом, который обеспечивает удобное и интуитивное взаимодействие с пользователем. для определения уровня игры были проведены тестовые партии с компьютерными программами различного уровня, доступными на популярных шахматных сайтах.
В ходе тестирования разработка продемонстрировала впечатляющие результаты, обыграв противников, соответствующих первому разряду по системе рейтингов ЭЛО (международная рейтинговая система, используемая для оценки уровня мастерства шахматистов). Создатели планируют не останавливаться на достигнутом, в дальнейшем развивая программу, интегрируя новые алгоритмы и совершенствуя систему анализа.
Фото: МГУ
