Die Spielstärke der modernen Schachprogramme hat bekanntlich ein derart hohes Niveau erreicht, dass der Mensch längst nicht mehr mithalten kann. (Dass aber abseits der Computer-Schach-Szene wie schon seit Jahrhunderten trotzdem nach wie vor ein äußerst reger Turnierbetrieb herrscht, muss nicht extra ausgeführt werden und spricht für die ungebrochene Kraft des Königlichen Spiels).
Diese Seite stellt echte Knacknüsse für Schachprogramme vor: „The Engine Crackers“. Es sind Chess Puzzles, die auch heutigen „Motoren“ mächtig viel Berechnung abverlangen…
Es ist inzwischen zu einer großen Herausforderung geworden, neue Knacknüsse für Schachprogramme aufzuspüren. Die Engines rechnen heutzutage sehr schnell, sehr selektiv, sehr tief, und ihre Algorithmen arbeiten mit ausgeklügelten Programmiertechniken. In Verbindung mit ständig beschleunigten Prozessoren spüren sie damit auch die verborgensten Geheimnisse einer Schachstellung auf.
Aber ein paar letzte weiße Flecken auf der Engine-Landkarte gibt es durchaus auch heute noch. Sie zu entdecken erfordert allerdings etwas Knowhow über die Funktionsweise dieser „Motoren“, vor allem aber einen erfahrenen Umgang mit den Engines selber. Denn die Defizite von Schachprogrammen sind nur mit Hilfe von Schachprogrammen zu finden…
Diese Seite ist also solchen Stellungen gewidmet, an denen die Engines überdurchschnittlich heftig zu knabbern haben. Dabei sind die Aufgaben grundsätzlich nicht unmöglich zu lösen für Schachmotoren. Auch trifft man zuweilen das Phänomen an, dass mal ein Programm genau jenes Puzzle blitzschnell löst, welches alle anderen nicht verstehen.
Apropos: Ich persönlich erachte eine Teststellung dann als schwierig, wenn die meisten starken Schachprogramme mit ihren jeweiligen Default-Einstellungen auf durchschnittlicher aktueller Hardware länger als 30 Sekunden für die Lösung benötigen.
Umfangreiche Recherchen
Woher stammen all die Crackers hier? Sie sind das Ergebnis meiner umfangreichen Recherchen der letzten Jahre in diversen Datenbanken, kommerziellen wie kostenlosen. (Darunter sind zahlreiche Puzzles, die erstmals im GLAREAN MAGAZIN publiziert wurden).
Das moderne Fernschach arbeitet mit feinsten Nuancen mittels Interaktion mit den Engines, so wie hier in einer Partie der beiden Großmeister Nickel vs Oosterom: Dh4-e1 (!)
A) Hervorragend geeignet für die Suche nach komplexen Stellungen sind v.a. die Partien von Fernschach-Meisterspielern. Correspondence Chess Players pflegen versiert mit Computerprogrammen zu arbeiten, und ihr „Forschungstrieb“ generiert Partien auf allerhöchstem Niveau. Das effiziente, ja geradezu wissenschaftliche Handling mit Engines und GUI-Analysewerkzeugen ist das Markenzeichen erfolgreicher Fernschachspieler, ohne maschinelle Unterstützung ist heutzutage ein FS-Spiel auf Top-Niveau undenkbar. (Siehe hierzu auch das Interview mit Fernschach-Grossmeister Arno Nickel) Die Fahndung nach geeignetem Material kann sich allerdings aufwändig gestalten: Das heutige großmeisterliche Fernschach arbeitet mit filigranen, nuancenreichen Zügen, die herauszufiltern rechenintensiv sein kann.
B) Weiter finden sich interessante Puzzles für Schachprogramme bei den Programmen selber. Denn die führenden Engines liefern ebenfalls ein (fast) fehlerfreies Spiel, in den einschlägigen Internet-Schach-Datenbanken nach brauchbaren Perlen zu fischen verlangt allerdings einige Erfahrung im Umgang mit Engine-Settings – und viel Geduld.
Computer-Chess vs Human-Chess
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C) Ein drittes Gebiet für die Puzzle-Recherche ist das Problemschach mit seinen Studien. Hier sind die wirklich anspruchsvollen Aufgaben für Computer zwar seltener zu finden, weil die Studien eher nach künstlerisch-ästhetischen denn nach Performance-Kriterien konzipiert sind. Dementsprechend leisten diese Wenigsteiner-Aufgaben den Programmen meist kaum Widerstand.
Dafür legt das Problemschach seinen Finger zuweilen genau in jene Wunden, die Schachprogrammen besonders weh tun. Die Stichworte sind hier der Zugzwang, der Horizonteffekt oder die vielzügige Mattführung. Wer die Engines also stark herausfordern will, sucht auch in den Studien-Sammlungen, wie sie im Internet zuhauf anzutreffen sind.
D) Last but not least ist natürlich der riesige historische Pool mit von Menschen ausgetragenen Turnierpartien zu erwähnen. Doch diese Quelle ist als Datenmaterial fürs Computerschach nur von begrenzter Attraktivität. Denn so genial manche Kombinationen all der Giganten einer vielhundertjährigen Schachgeschichte daherkommen: Unter dem unbarmherzigen Mikroskop eines heutigen Computerprogramms zerschmilzen sie fast ausnahmslos zu einer „Petit Combinaison“ a la Capablanca, die in nullkommnix Sekunden gelöst (oder dann als inkorrekt entlarvt) wird… ♦
Über Reaktionen in Form von eigenen Analysen, Engine-Ergebnissen u.a. würde ich mich freuen. Benützen Sie hierzu einfach die „Kommentar“-Funktion. Gerne werden auch Vorschläge für schwierige neue Testaufgaben geprüft und ggf. unter dem Namen des „Finders“ veröffentlicht.
Die Seite hier wird regelmässig mit neuen Puzzles bestückt; also am besten immer mal wieder vorbei schauen.
PGN-Download im Analyse-Fenster
Der Mausklick auf einen Zug oder eine Variante öffnet das Analyse-Fenster. Dort ist auch ein Download der entspr. PGN-Datei möglich.
Über das Schachprogramm LeelaChessZero wurde auch im GLAREAN MAGAZIN schon mehrmals berichtet. Zu welchen „strategischen“ Höhenflügen diese NN-Software, die Ende Dezember 2017 ihren Siegeszug im Schlepptau des KI-Programmes AlphaZero antrat, in der Lage ist, zeigte sich wieder im sog. „Superfinale“ des Internet-Engine-Turnieres TCEC (2021).
In dieser „Top Chess Engine Championship“ werden – für Computerschach-Verhältnisse – überdurchschnittlich lange Bedenkzeiten angewendet. Das macht den Wettbewerb zwar noch anfälliger für Remis-Ergebnisse, zeitigt aber gleichzeitig eine Schachqualität von extrem hohem Niveau.
So kam es in dem TCEC-Superfinale 2021 zwischen den beiden Finalisten LeelaChessZero und Stockfish zu folgender Position:
LCZero (69626) – Stockfish (20210713) Weiß am Zuge
FEN: 2rq1rk1/1b1nbpp1/p3p2p/1p1pP2P/1P1B4/P2BQN2/5PP1/R4RK1 w
In dieser Stellung setzte LeelaChessZero als Weißer zu einem regelrechten Amoklauf des Springers an: Über vier Stationen und das ganze Brett hinweg landet die Figur schließlich auf der gegnerischen Grundreihe, wonach die Stellung des Schwarzen praktisch aufgabereif ist.
Es wundert nicht, dass solchen „strategischen Meisterleistungen“ das Attribut „menschlich“ zuerkannt wird. Wenn wir dann noch den Line-Output untersuchen, den Lc0 in der Ausgangsstellung produziert, ist sofort ersichtlich, dass die Engine und ihr NN-Netzwerk nicht zufällig auf diese Springerwanderung verfiel, sondern deren Stationen tatsächlich „vorausgedacht“ hat.
Ob die vom Menschen kreierte Umschreibung „strategisch“ im Zeitalter des Computers noch angebracht ist, wird schon lange unter den Schachtheoretikern kontrovers diskutiert. Denn zuweilen entpuppt sich in der Engine-Analyse die „Strategie“ als bloß „Tiefe Taktik“. Nur halt nicht für den beschränkten Berechnungshorizont des Menschen… ♦
Das erste, was dem Nutzer bei der 16. Version der Schach-Datenbank ChessBase ins Auge springt, ist ein roter Schlüssel. Dieser Schlüssel prangt auf dem Cover der DVD, der obere Teil bildet die Form eines Königs. Im Ankündigungsartikel auf der Homepage der Hamburger Hersteller-Firma wird die naheliegende Metapher aufgelöst: „ChessBase 16 ist da – Ihr Schlüssel zum Erfolg“.
In meiner Besprechung gehe ich auf zwei neue Funktionen ein, die für Turnierspieler und Trainer, also die hauptsächliche Käuferschaft eines Schachdatenbank-Programms wichtig sein dürften: Die automatische Erstellung einer Eröffnungsübersicht und die Suche nach Eröffnungsneuerungen.
Verbesserungen der Grafiken und des Server-Chats
Damit bleiben einige andere Neuheiten unberücksichtigt, die aber durchaus Detailverbesserungen darstellen. Hierzu zählen die Erweiterung der Funktion der Ray Tracing-Grafiken oder die Verbesserung des Chats auf dem hauseigenen Server schach.de. Besonders nützlich finde ich die neue Funktion „Faltung der Notation“. Mit einem Mausklick werden Varianten nach dem ersten Zug ausgeblendet, was eine umfangreiche Kommentierung sofort deutlich übersichtlicher werden lässt.
Doch sind diese Verbesserungen vermutlich für die meisten Interessenten kein Grund, sich ein neues Schachprogramm anzuschaffen. Kommen wir daher zu den aus meiner Sicht zentralen Neuerungen.
Durch die Funktion „Übersichten“ übernimmt das Programm die Aufgabe, einen Variantenbaum zu einer Eröffnung bzw. Variante zusammenzustellen. Dazu wählt der Anwender eine ihn interessierende Stellung aus und gibt an, von welcher Seite aus diese Position beleuchtet werden soll. Danach präsentiert ChessBase den seiner Meinung nach besten Zugvorschlag und bietet einen Überblick über die möglichen Antworten der Gegenseite.
Diesen Prozess kann man beeinflussen, indem man bestimmte Kriterien (z.B. „traditionell“ oder „modern“, „Klubspieler“- oder „Meisterniveau“) vorgibt. Grundlage des Variantenbaums ist entweder eine Übersicht, die bereits auf dem Server existiert, oder die eigene Referenzdatenbank, aus der die Übersicht neu generiert wird.
Zeitsparende Varianten-Recherche
Mit dieser Funktion spart der Anwender viel Zeit. War es zuvor notwendig, sich mit Hilfe verschiedener Datenbanken oder des „Livebuchs“ selbst über plausible Fortsetzungen zu informieren, erledigt dies nun der Computer. Allerdings ist es offenkundig, dass die Qualität neu erstellter Übersichten mit der Qualität der Referenzdatenbank steht und fällt. Zudem nimmt mit jedem gespielten Zug die Anzahl der existierenden Partien ab, das Programm hat also weniger Material für eine Eröffnungsübersicht zur Verfügung.
Das kann dazu führen, dass kein Ergebnis präsentiert wird. In meinem ersten Versuch ging ich von der folgenden Position aus dem Damenbauernspiel aus, die sich noch zu Damengambit oder Colle entwickeln könnte:
Als erstes forderte ich eine Übersicht zum zugegebenermaßen exotischen 5.Se5 an. In meiner Referenzdatenbank finden sich zu dem Springerzug 11 Partien, das war dem Programm offenkundig zu wenig für eine Übersicht. Und auch mein Wunsch, etwas zum Zug 5.b3 zu erfahren, wurde nicht erhört. Diesmal existierten immerhin schon 27 Vorgängerpartien. Bei sehr speziellen Positionen stößt die Funktion „Übersichten“ also schnell an ihre Grenzen.
Für den nächsten Versuch wählte ich eine Position, zu der viele tausend Partien vorliegen: Die Grundstellung der Königsindischen Verteidigung nach 1.d4 Sf6 2.c4 g6 3.Sc3 Lg7 4.e4 d6. Zunächst ließ ich ChessBase nach traditionellen Fortsetzungen auf Turnierniveau suchen. Hier konnte das Programm eine Übersicht präsentieren, die bereits auf dem Server vorhanden war:
Der Zugvorschlag 5.Sf3 entspricht mit Sicherheit der „traditionellen Ausrichtung“ – was könnte klassischer sein als das Klassische System? Auch über schwarze Antworten wird ein umfangreicher Überblick gegeben, inklusive Hinweise auf Zugumstellungen und Partiezitate.
Verändert man die Präferenzen, ergeben sich andere Varianten. Hier die Übersicht aus der gleichen Stellung, diesmal aber auf Klubniveau und mit dem Schwerpunkt auf „Angriff“:
Die Begrenzung auf nur einen Zugvorschlag ist meines Erachtens Fluch und Segen zugleich. Möchte man als Angriffsspieler schnell eine brauchbare Variante gegen Königsindisch erhalten, so wird man mit 5.Le2 nebst baldigem Bauernvormarsch am Königsflügel gut bedient. Es werden aber natürlich viele andere Systeme verschwiegen, die einem Angriffsspieler ebenfalls liegen könnten: Die Sämisch-Variante, der Vierbauernangriff usw.
Auch ist mir nicht immer klar, nach welchen Kriterien das Programm einen bestimmten Zug vorschlägt. Bei den Vorgaben „Klubniveau“ und „Vereinfachen“ empfiehlt ChessBase gegen Königsindisch wenig überraschend die Abtauschvariante 5.Sf3 0-0 6.Le2 e5 7.dxe5. Doch was soll Weiß unternehmen, wenn Schwarz nicht 6…e5 spielt, sondern 6…c5? Hier spricht sich das Programm für 7.d5 aus, was ein völlig logischer Zug ist. Und dennoch: Wieso ausgerechnet 7.d5?
Ein Blick in die Online-Datenbank zeigt, dass 7.0-0 deutlich häufiger gespielt wurde und eine deutlich höhere Erfolgsstatistik aufweist als 7.d5. Dies kann also nicht der Grund für die Empfehlung sein. Und auch Engines bewerten den Bauernvorstoß nicht grundsätzlich besser als die Rochade. Zudem sind die Folgen der Zugauswahl an dieser Stelle durchaus weitreichend: 7.0-0 würde zu einer komplett anderen Stellung führen als 7.d5.
Auch hier gilt also, was schon an unzähligen anderen Stellen über Computervorschläge und -bewertungen geschrieben wurde: Man sollte sich nicht blind auf die Empfehlungen des Programms verlassen, sondern sie als das nehmen, was sie sind: sehr schnell verfügbare und sehr nützliche Hilfsmittel, die man aber jeweils kritisch durchdenken sollte.
Eine weitere spannende Funktion ist das Schürfen nach Neuerungen. Die Engine sucht in einer großen Anzahl von Varianten, einschließlich der Nebenvarianten, nach selten oder noch gar nicht gespielten Zügen, die eine überraschend gute Bewertung aufweisen. Der Nutzen leuchtet sofort ein: Man bekommt schnell Hinweise auf neue und ungewöhnliche Züge, auf die man bei einer herkömmlichen Analyse bzw. Datenbanksuche vielleicht überhaupt nicht oder jedenfalls erst nach längerer Zeit gestoßen wäre.
Ausgangspunkt meines Praxistests war eine Stellung aus dem holländischen Staunton-Gambit nach den Zügen 1.d4 f5 2.e4 fxe4 3.Sc3 Sf6 4.f3 d5. Hier ließ ich das Programm mit den oben zu sehenden Einstellungen nach Neuerungen suchen. Nach 27 Minuten kam es zu folgendem Ergebnis:
Die gefundene Neuerung soll also in der Variante 5.fxe4 dxe4 6.Lg5 c6 mit dem Zug 7.Sge2 (gegenüber dem häufiger gespielten 7.Lc4) zu finden sein. Verwirrend ist allerdings, dass sich zu dem Springerzug fünf frühere Partien finden, obwohl ich ChessBase nach Zügen hatte suchen lassen, die bislang maximal einmal vorkamen. Ich kann das Ergebnis nicht erklären, in anderen Teststellungen wurden tatsächlich nur neue Züge angeboten. Wohlgemerkt beeinträchtigt dieses Ergebnis nicht den Wert von 7.Sge2, denn auch bei 5 Vorgängerpartien ist dieser Zug ja eindeutig selten genug um Gegner zu überraschen.
Kaufen – ja oder nein?
Die Gretchenfrage einer jeden Rezension lautet, ob der Autor die Anschaffung des Produktes empfiehlt. Im Fall von ChessBase 16 fällt die Antwort zwiespältig aus. Seit ChessBase 1987 das Licht der Welt erblickte, hat es unzählige Verbesserungen erfahren, längst setzt es den Standard im Bereich des Schachtrainings, der Gegnervorbereitung, aber auch der Analyse und Veröffentlichung von Partien.
Wer keine neuere Version des Programms sein Eigen nennt und ambitioniert Schach spielt oder trainiert, kann bedenkenlos bei Version 16 zugreifen – es ist ohne Zweifel ein sehr gutes und ausgereiftes Programm.
Lautet die Frage aber, ob es einen solchen Fortschritt darstellt, dass man es auch erwerben muss, wenn man bereits die Vorgängerversion besitzt, so ist die Antwort weitaus weniger eindeutig. Die Innovationen sind interessant und durchaus nützlich, allerdings sind der Kaufpreis für das Startpaket in Höhe von 199,90 € und der Preis von 99,90 € für ein Update von Version 15 Summen, bei denen viele Schachfreunde genau überlegen werden, wie wichtig die neuen Funktionen für sie sind.
Nichts für Gelegenheitsspieler
Die Eröffnungsübersichten und die Suche nach Neuerungen, auf die ich mein Hauptaugenmerk gelegt habe, sprechen in erster Linie Spieler und Trainer an, die regelmäßig und tiefgründig im Bereich der Eröffnungen arbeiten. Für sie lohnt sich die Anschaffung von ChessBase 16, da die neuen Funktionen sehr viel Zeit und Arbeit sparen und wohl auch auf Züge hinweisen, die ansonsten unentdeckt geblieben wären.
Für den Gelegenheitsspieler oder auch Vereinsspieler einer mittleren Spielstärke halte ich den Einsatz dieser neuen Möglichkeiten für nicht unbedingt erforderlich. ♦
Vor drei Jahren hat der Autor in seinem Schach-Report „Die besten Engines der Welt“ ein Turnier mit 31 der häufigst verwendeten Programme besprochen. Seither hat das Computerschach eine gänzlich neue Entwicklung der Programmierung erlebt: Das KI-Programm Leela-Chess-Zero (Lc0) mit seinen ständig verbesserten Neuronalen Networks. Dieser gegenüber der traditionellen Alpha-Beta-Konzeption der herkömmlichen Engines gänzlich andere Strang der Schachprogrammierung mischt nun an der Spitze kräftig mit. Es war also an der Zeit, auf dem heimischen Ryzen-7 und seinen 16 Cores ein zweites grosses Turnier mit erneut 31 der momentan meistverwendeten Schachmotoren aufzusetzen: „Die besten Engines der Welt – Zwei“.
Bis anhin war ja, wenn’s um die absolute Spitze im Computerschach ging, nur von einem Programm die Rede: Stockfish. Über die Jahre gewachsen und von hunderten eifriger Tester und Anwender getragen, entwickelte sich diese Freeware-Engine zum einsamen Überflieger der Szene, gegen den nicht einmal die beiden kommerziellen Programme Komodo und Houdini eine Chance hatten. Doch dann überfiel im Dezember 2017 das AI-Projekt AlphaZero von DeepMind (by Google) die Schachwelt, und kein Stein blieb mehr auf dem anderen.
Bei Lc0 in die Schule gehen
Gelehrig in Sachen „Material vs Initiative“: Weltmeister Magnus Carlsen (Cover „New In Chess“ NIC – 2019)
Nicht nur das Computerschach geriet durch AlphaZero bzw. nun durch seinen würdigen (und v.a. kostenlosen) Nachfolger Lc0 in Aufruhr, auch die internationale Grossmeister-Szene bis hinauf zu WM Magnus Carlsen blickte gebannt auf diese Forschung, deren Produkte so ganz anders und zugleich höllisch stark Schach spielten. Und so nebenbei ein paar eröffnungstheoretische und mittelspielstrategische Glaubenssätze erfolgreich in Frage stellten.
Mittlerweile gibt sogar die oberste Etage der GM-Gilde unverhohlen zu, bei Lc0 in die Schule zu gehen. Beispielsweise Weltmeister Carlsen, über den es in der August-2019-Ausgabe der renommierten Zeitschrift „New in Chess“ heisst: „Magnus’ play is like that in the original ten AlphaZero games, with the initiative being a more important factor than the number of pawns“.
Das AI-Schach als „Game Changer“
Co-Autorin von „Game Changer“: Die Mathematikerin Natasha Regan
Feiert also die „romantische Ära“ des Opfer-Schachs von Paul Morphy bis Michael Tal ein Comeback infolge der Initialzündung Lc0? Einfach mit dem Unterschied, dass Leela’s taktischen, positionellen und strategischen Opfer immer korrekt sind?
Fest steht jedenfalls, dass das KI-Programm bzw. seine autodidaktisch generierten Netzwerke bereits einen schon jetzt spürbaren Einfluss auf das Welt-Schach der Top-50-Spieler ausübt. In ihrem Buch „Game Changer – AlphaZero’s Groundbreaking Chess Strategies and the Promise of AI“ erläutern Grossmeister Mathew Sadler und die Mathematikerin Natasha Regan ausführlich, welche Implikationen dieses neue AI-Schach für die moderne Spielweise im internationalen Turnierschach beinhaltet.
Und was setzen die „Traditionalisten“ dieser geballten neuronalen Wucht entgegen? Sie bessern Stockfish & Co. immer noch mehr nach, versuchen dessen Schwächen auszumerzen, ohne seine Stärken zu mindern, was in der Alpha-Beta-Welt eine Herausforderung darstellt. Im Moment scheint Stockfish zu stagnieren. Doch das diagnostizierte man schon in früheren Entwicklungsperioden, nur um dann wieder überrascht zu beobachten, dass der Fisch erneut 50 Comp-Elo zugelegt und die Konkurrenten im Teich einen nach dem anderen weggebissen hatte.
Neuerdings wird allerdings die Alleinherrschaft von Stockfish nicht nur von LeelaChessZero, sondern unmissverständlich von einem Mitglied des eigenen Clans in Frage gestellt. Das Stockfish-Derivat Eman des Programmierers Omar Khalid aus den Vereinigten Arabischen Emiraten trumpft nämlich gerade ganz gross auf im internationalen Engine-Zirkus.
Wer dieses Programm beim Spielen beobachtet, der stellt sofort fest: Die Engine hat einen enormen Speed am Leib. Sie geht so rasant in die Tiefe, dass sogar dem Allesrechner Stockfish der Atem stockt. Auf meinem Rechner hat es jedenfalls aktuell keinen Gegner, die taktische Power dieses Emporkömmlings ist fulminant. Untersuchen wir also diesen Eman aus Arabien etwas näher…
Exkurs: EMAN von Khalid Omar
Wer ist Khalid Omar?
Bastelte aus Stockfish die Turbo-Engine des Jahres: Eman-Programmierer Khalid Omar (geb. 1977)
Khalid Omar, der Programmierer der Schach-Engine Eman, die aus dem Open-Source-Programm Stockfish hervorgegangen ist, wurde 1977 in Kuweit geboren und schloss 2000 sein Studium als Elektro-Ingenieur an der Jordan University of Science & Technology ab. Seitdem arbeitet er in den Vereinigten Arabischen Emiraten als Chief Technology Officer eines internationalen IT-Unternehmens. Khalid Omar ist verheiratet und Vater von vier Töchtern.
„Mein dominierendes Hobby ist das Schachspiel, und ich bin aktiv auf mehreren Online-Plattformen wie z.B. lichess.org oder chess.com unterwegs“, verriet der 42-jährige IT-Experte dem Glarean Magazin. Nur um gleich zu schmunzeln: „Meine Online-Schachwertung liegt irgendwo bei 1800 Elo, ich programmiere Schach also weit besser als ich es spiele…“
Nicht bei Null angefangen…
Mit der Generierung seiner Überflieger-Engine Eman begann er vor zweieinhalb Jahren, wobei er (wie die meisten heutigen Schachprogrammierer…) nicht mehr bei Null anfangen musste, sondern die Open-Source-Engine Stockfish hernahm und daran herumzuschrauben begann. Omar’s Herumschrauben erwies sich allerdings als sehr viel erfolgreicher als das anderer Stockfish-„Kloner“: Seit seinen 5.0-Versionen zählt Eman zu den Top-Drei neben Lc0 und Stockfish.
Das Konfigurations-Menü von Eman 5.6 offeriert dem Anwender eine Fülle von Einstellungen. Wer diese Defaults geschickt manipuliert, holt aus der Engine gut und gerne nochmals 20-30 Elo’s heraus…
Dass Eman aber nicht einfach nur ein überdurchschnittlich erfolgreicher Aufguss von SF ist, sondern mittlerweile als quasi eigenständiges Engine-Produkt be- und geachtet werden sollte, davon ist sein Schöpfer überzeugt: „Heute ist Eman nicht mehr zu vergleichen mit Stockfish“, meint Omar. „Meine vielen Änderungen beeinflussten fast jeden Aspekt des ursprünglichen Stockfish vom Zeitmanagement bis zur Thread-Synchronisation. Und das betrifft nicht nur den Alpha-Beta-Algorithmus, sondern ebenso den Bewertungsteil, der das Rückgrat jeder guten Schach-Engine ist“.
„Eman ist jetzt ein ganz anderes Programm“
Danach gefragt, was genau denn die vielen Features sind, die Eman als Mehrwert gegenüber Stockfish aufweist, beginnt Omar selbstbewusst aufzuzählen:
Full Analyse – Dank dieser Funktion behandelt Eman alle Züge bis zu einer bestimmten konfigurierbaren Tiefe als Hauptvariationszüge. Das erlaube es der Engine, eine umfassendere Suche in sehr grosse Tiefen durchzuführen, ohne viel Zeit zu verlieren.
Experience – Eman erinnert sich an die Züge, die es gemacht hat, und erinnert sich auch an die Züge des Gegners. All diese Daten werden in einer „Erfahrungsdatei“ gespeichert, um später verwendet zu werden, wenn die gleiche Stellung wieder angetroffen wird. Diese Erfahrungsdaten können optional als Buch verwendet werden, damit die Maschine ohne Nachdenken aus den Erfahrungsdaten spielen kann.
Coherence Evaluation – Vereinfacht formuliert versucht Eman mit dieser „Kohärenzbewertung“, zwischen Stellungen mit gleichem Score zu unterscheiden. Originalton Omar: „For instance, in Stockfish and other engines, the final score is the sum of all the individual evaluations such as Material, King Safety, Mobility, Passed Pawns, etc. With this logic, it is possible to have two equivalent scores with very different king safety values! Eman tries to compensate for this by looking at the evaluation parts individually and then calculating the Coherence value which indicates how healthy are the evaluation parts. The Coherence value is then added to the final evaluation seen by the Alpha-Beta algorithm“.
NUMA Awareness – Eman nützt die modernen High-End-NMUA-CPU’s bestmöglich aus, indem die Aware Systems implentiert wurden, welche dem Motor noch mehr Geschwindigkeit bei der Suche verleihen soll.
Search logic – Eman wurde eine verbesserte Suchlogik implentiert, wodurch das Programm aggressiver und dynamischer als Stockfish agiert.
Geheimnisvolle Qualität aus dem Orient…
Eman-Spezialität Freibauer: Mit den kraftvollen schwarzen Bauernvorstössen f6-f5-f4 und e4-e3 setzt Eman 5.5 den weissen (Komodo 13.3) unter Druck ( FEN-String: 1b2r3/1p3qk1/5pp1/1r1Pp2p/pNNnQ2P/P1R3P1/1P3PK1/3R4 b )
Programmierer Omar könnte, wie er gegenüber dem Glarean Magazin durchblicken lässt, noch mehr aus seiner Eman-Werkstatt berichten. Aber wie viele andere Schachprogrammierer, seien sie nun auf der Open-Source- oder der kommerziellen Schiene unterwegs, will er nicht alle seine Geheimnisse preisgeben. „Feind hört mit“, wie das in früheren Zeiten hiess…
Nun, solange diese Engine kostenlos – übrigens nur direkt/persönlich beim Autor abzuholen – erhältlich ist, wird die internationale Anwenderschaft solche Geschenke wie Eman dankend entgegen nehmen, ohne sich besonders lange bei irgend welchen Streitpunkten in Sachen GPU-Lizenzen aufzuhalten…
Bald die neue Nummer Eins?
Eines steht jedenfalls fest: In den letzten Wochen und Monaten häuften sich die Versionen des hochinteressanten Stockfish-Ablegers Eman – jeweils immer mit merkbarem Spielstärke-Zuwachs. Demgegenüber verzeichnet weder das Stockfish- noch das Lc0-Lager in letzter Zeit Fortschritte, über die zu reden sich lohnte…
Man darf also gespannt sein, ob sich dieser Freeware-Motor aus Arabien auch in Zukunft so rasant weiter entwickelt wie bisher. Sollte sich Eman noch länger so erfolgreich abnabeln vom grossen Übervater Stockfish, werden wir möglicherweise bald mit einer neuen Nummer Eins unsere Vereins- und Fernschach-Partien analysieren können… ♦
An der Spitze wird’s immer enger
Noch hauchdünn die Nummer Eins des Computerschachs, aber eng attackiert von LeelaChessZero und Eman: Die Freeware-Schach-Engine Stockfish
Das internationale Engine-Karrusell dreht sich aktuell etwas langsamer als auch schon. Was nicht verwundert: Die Programme – zumal jene auf der Alpha-Beta-Programmierschiene – machen einen irgendwie ausgereizten Eindruck, weil sie inzwischen auf einem extrem hohen Niveau Schach spielen, das fulminante Qualitätssprünge nicht mehr zulässt.
Beim Original-Stockfish werden die Intervalle, die deutliche Elo-Fortschritte zeigen, immer länger. Die SF-Derivate holen zwar auf, bleiben aber stets leicht hinter ihrem Ziehvater. Auch auf der KI-Schiene sind in letzter Zeit die euphorisch stimmenden Schübe der Neuronal Networks ausgeblieben.
Zwei Überraschungen: Fritz und Eman
Erfreulich ist immerhin, dass sich Chessbase-„Fritz“ (nach Jahren der Stagnation) in Form einer neuen NN-Engine namens Fat Fritz wieder eindrücklich zurückgemeldet hat in die Top-Five-Liga. Zwar ist Fat Fritz ein Lc0-Ableger, wie Eman ein Stockfish-Ableger ist, doch beide sind offenbar kräftig dabei sich schachlich zu emanzipieren. Die NN-Engine Fritz Fat liegt aktuell in der Version 1.1 vor und ist eine kostenlose Beigabe des jüngsten Chessbase-Gesamtpaketes Fritz 17.
Die nachstehende Rangliste wurde generiert von 31 alten und neuesten Engines nach 930 Partien, doppelrundig ausgespielt während Tagen auf einem AMD-Ryzen7 mit einer Bedenkzeit pro Engine von 2 Min + 2 Sec-Inkrement. Die NN-Programme liefen mit 1 Thread auf einer flotten RTX-2080-GPU, im Gegenzuge erhielten die Alpha-Beta’s alle verfügbaren 16 Threads.
20 Halbzüge in 2 Sekunden
Wen die scheinbar kurze Bedenkzeit von 2/2 irritiert: Mit modernen Prozessoren auf modernen Mainboards spielen moderne Programme inzwischen ein so unglaublich spektakuläres und gleichzeitig präzises Schach, dass man sich über die Qualität der Partien keinerlei Sorgen machen muss. Die selektivsten Programme rechnen teilweise in wenigen Sekunden fast 30 Halbzüge tief!
Ein Beweis dafür sind die untenstehenden TopShots, die alle aus diesem Blitz-Turnier stammen. Darunter finden sich Knacknüsse, die für Schachprogramme aus der zweiten Liga – dazu gehören z.B. einst so gefeierte Engines wie Rybka, Shredder, Fritz oder Critter – ein Buch mit sieben Siegeln sind… ♦
Three years ago in his chess report „The best engines in the world“ the author discussed a tournament with 31 of the most frequently used programs. Since then computer chess has experienced a completely new development in programming: the AI program Leela-Chess-Zero (Lc0) with its constantly improved neural networks. This completely different strand of chess programming compared to the traditional alpha-beta conception of the conventional engines is now at the top. So it was time to set up a second big tournament on the home Ryzen-7 and its 16 cores with again 31 of the currently most used chess engines: „The best engines in the world – two“.
Until now, when it came to the absolute top in computer chess, there was only one program: Stockfish. Grown over the years and supported by hundreds of eager testers and users this freeware engine developed into the lonely high-flyer of the scene against which not even the two commercial programs Komodo and Houdini had a chance. But then the AI project AlphaZero from DeepMind (by Google) invaded the chess world in December 2017, and no stone was left unturned.
Going to school with Lc0
Not only computer chess got into an uproar by AlphaZero and now by its worthy (and above all free) successor Lc0, but also the international grandmaster scene up to WM Magnus Carlsen looked spellbound at this research, whose products played chess in a completely different and at the same time hellishly strong way. And thus, by the way, successfully challenged a few opening theory and middlegame strategy beliefs.
Meanwhile even the highest level of the GM guild openly admits to go to school at Lc0. For example world champion Carlsen, about whom the August 2010 issue of the renowned magazine „New in Chess“ says: „Magnus‘ play is like that in the original ten AlphaZero games, with the initiative being a more important factor than the number of pawns“.
AI Chess as „Game Changer“
So does the „romantic era“ of victim chess from Paul Morphy to Michael Tal celebrate a comeback as a result of the initial ignition Lc0? Simply with the difference that Leela’s tactical, positional and strategic sacrifices are always correct?
In any case it is certain that the AI program or its autodidactically generated networks already have a noticeable influence on the world chess of the top 50 players. In their book „Game Changer – AlphaZero’s Groundbreaking Chess Strategies and the Promise of AI“ Grand Master Mathew Sadler and the mathematician Natasha Regan explain in detail which implications this new AI-chess has for the modern way of playing in international tournament chess.
A new star in the engine sky
And what do the „traditionalists“ counter this concentrated neuronal force? They keep improving Stockfish & Co., trying to eliminate its weaknesses without diminishing its strengths, which is a challenge in the Alpha-Beta world. At the moment Stockfish seems to stagnate. However, this was diagnosed in earlier developmental periods, only to find that the fish had once again gained 50 Comp-Elo and bit off the competitors in the pond one by one.
Recently, however, the sole rule of Stockfish has not only been questioned by LeelaChessZero, but unmistakably by a member of her own clan. The Stockfish-derivative Eman of the programmer Omar Khalid from the United Arab Emirates is currently making a big splash in the international engine circus.
Anyone who watches this program play will immediately notice that the engine has enormous speed. It goes so fast and deep that even the all-purpose computer Stockfish is breathless. On my computer there is currently no opponent, the tactical power of this upstart is brilliant. So let’s examine this eman from Arabia a little closer…
Excursus: EMAN by Khalid Omar
Who is Khalid Omar?
Khalid Omar, the programmer of the chess engine Eman, which emerged from the open source program Stockfish, was born in Kuwait in 1977 and graduated in 2000 as electrical engineer from Jordan University of Science & Technology. Since then he has been working in the United Arab Emirates as Chief Technology Officer of an international IT company. Khalid Omar is married and has four daughters.
„My dominant hobby is chess, and I am active on several online platforms such as lichess.org or chess.com,“ the 42-year-old IT expert told Glarean Magazin. Just to smile right away: „My online chess rating is somewhere around 1800 Elo, so I program chess much better than I play it…“
Not starting from scratch…
He started to generate his high-flyer engine Eman two and a half years ago, whereby he (like most of today’s chess programmers…) did not have to start from scratch, but took the open source engine Stockfish and started to tinker with it. However, Omar’s tinkering turned out to be much more successful than that of other Stockfish „cloners“: Since his 5.0 versions, Eman is among the top three besides Lc0 and Stockfish.
But his creator is convinced that Eman is not just an above-averagely successful infusion of SF, but should be considered and respected as a quasi independent engine product: „Today, Eman can no longer be compared to Stockfish,“ says Omar. „My many changes influenced almost every aspect of the original Stockfish from time management to thread synchronization. And that doesn’t just apply to the alpha-beta algorithm, but also to the evaluation part, which is the backbone of any good chess engine“.
„Eman is now a completely different program“
Asked what exactly are the many features that Eman has as added value compared to Stockfish, Omar confidently starts to enumerate them:
Full Analysis – Thanks to this feature Eman treats all moves up to a certain configurable depth as main variation moves. This allows the engine to perform a more comprehensive search in very large depths without wasting much time.
Experience – Eman remembers the moves it has made and also remembers the moves of the opponent. All this data is stored in an „experience file“ to be used later when the same position is encountered again. This experience data can optionally be used as a book, so that the machine can play without thinking from the experience data.
Coherence Evaluation – Put simply, with this „coherence evaluation“ Eman tries to distinguish between positions with the same score. Original sound Omar: „For instance, in Stockfish and other engines, the final score is the sum of all the individual evaluations such as Material, King Safety, Mobility, Passed Pawns, etc. With this logic, it is possible to have two equivalent scores with very different king safety values! Eman tries to compensate for this by looking at the evaluation parts individually and then calculating the Coherence value which indicates how healthy are the evaluation parts. The Coherence value is then added to the final evaluation seen by the Alpha-Beta algorithm“.
NUMA Awareness – Eman makes the best possible use of modern high-end NUMA CPUs by implementing Aware Systems, which are designed to give the engine even more search speed.
Search logic – Eman has implemented an improved search logic, making the program more aggressive and dynamic than Stockfish.
Mysterious quality from the Orient…
Programmer Omar could tell us even more about his Eman workshop, as he lets us know from the Glarean MagazinE. But like many other chess programmers, be they on the open source or commercial track, he does not want to reveal all his secrets. „Enemy is listening“ as it was called in former times…
Well, as long as this engine is available free of charge – by the way only to be picked up directly/personally from the author – the international user community will gratefully accept such gifts as Eman without spending a lot of time on any controversial issues concerning GPU licenses…
Soon the new number one?
One thing is for sure: In the last weeks and months, the versions of the highly interesting Stockfish spin-off Eman have been accumulating – always with a noticeable increase in playing strength. On the other hand, neither the Stockfish nor the Lc0 camp has made any progress lately that is worth talking about…
So you can be curious whether this freeware engine from Arabia will continue to develop as rapidly as it has done so far. If Eman should cut the cord of the great over-father Stockfish for a longer period of time, we might soon be able to analyze our club and correspondence chess games with a new number one… ♦
Engine Tournaments: It’s getting tighter at the top
The international engine carousel is currently spinning a bit slower than it already is. Which is not surprising: The programs – especially those on the alpha-beta programming rail – make a somewhat exhausted impression, because they play chess at an extremely high level that no longer allows for brilliant quality leaps.
With the original Stockfish, the intervals, which show clear Elo progress, become longer and longer. The SF derivatives are catching up, but always stay slightly behind their foster-father. On the AI track, too, the euphoric thrusts of the Neuronal Networks have recently failed to materialize.
Two surprises: Fritz and Eman
At least it is pleasing that Chessbase-„Fritz“ (after years of stagnation) has made an impressive return to the top five league in the form of a new NN engine called Fat Fritz. Although Fat Fritz is a Lc0 offshoot, like Eman is a Stockfish offshoot, both are obviously strongly in the process of emancipating themselves chess-wise. The NN-engine Fritz Fat is currently available in version 1.1 and is a free addition to the latest Chessbase-package Fritz 17.
Top performances despite short time for consideration
The ranking above was generated by 31 old and newest engines after 930 games, played double round during days on an AMD Ryzen7 with a time per engine of 2 min + 2 sec increment. The NN programs ran with 1 thread on a fast RTX-2080-GPU, in return the alpha-beta’s got all 16 available threads.
20 half moves in 2 seconds
Who is irritated by the apparently short time for consideration of 2/2: With modern processors on modern mainboards, modern programs now play such an incredibly spectacular and at the same time precise chess that you don’t have to worry about the quality of the games. The most selective programs sometimes calculate almost 30 half moves in a few seconds!
Proof of this are the 10 TopShots above, which all originate from this Blitz tournament. Among them there are cracking nuts which are a book with seven seals for chess programs from the second league – this includes e.g. once so celebrated engines like Rybka, Shredder, Fritz or Critter… ♦
Der Hauptzweck der modernen Schachprogrammierung für die Anwender ist die Analyse von (eigenen oder fremden) Partien. Demgegenüber sind Turnier-Statistiken oder KI-Forschung nur „Abfallprodukte“. Aber von Zeit zu Zeit ist es aufschlussreich, die aktuellen Engines nicht nur zum Analysieren einzusetzen, sondern sie auch mal unter- bzw. gegeneinander zu testen. Haben sich die vielgerühmten neuen NN-Engines mittlerweile vor der AB-Programmierung an die Spitze setzen können? Ein neues Engine-Turnier, ausgetragen auf einem heimischen AMD-Ryzen7-2700X zeigt eine nach wie vor unscharfe Momentaufnahme. Das Fazit gleich vorweggenommen: NN- und AB-Programme sind noch gleichauf.
Modernen Engines beim Spielen zuzusehen erinnert zuweilen an die eigenen Anfänger-Zeiten, als Taktik und Strategie noch ein (Schach-)Buch mit (mindestens) sieben Siegeln waren. Schnell, präzis, komplex, tödlich – die Programme knallen in Millisekunden so ausgefeilte Züge auf das virtuelle Brett, die noch vor 15 Jahren jedem Profi-Kommentator ein Heer von Doppelten Ausrufezeichen entlockt hätten. Wenn er sie denn überhaupt in ihrer ganzen Tiefe kapierte…
30 Halbzüge in einigen Sekunden
Denn man vergegenwärtige sich, dass bereits bei einer Bedenkzeit für die ganze Partie von nur vier Minuten diese Silikon-Monster auf flotten PC’s im Durchschnitt bis zu 30 Halbzüge weit (!) pro Zug vorausrechnen können. Und dies mit so raffinierten Algorithmen der Evaluierung und Bewertung, dass sie taktisch sogar bei diesem rasanten Spiel-Tempo kaum je Fehler machen. Zumindest keine, die ein Mensch ohne analytische Zuhilfenahme von eben diesen Programmen erkennen könnte…
Wen wundert’s also, dass heutzutage das häufigste Resultat zwischen Schach-Engines das Remis ist – ungeachtet irgendwelcher ausgeklügelter Opening-Books, welche diese mittlerweile extrem hohe Remis-Rate im Engine-Turnierbetrieb etwas senken sollen, aber nicht massgeblich können. (Vergl. hierzu auch eigene Turnier-Tests zum Thema Eröffnungsbücher).
Kopf-an-Kopf-Rennen
Die nachfolgende Rangliste wurde generiert von 17 der aktuell stärksten Programme in einem doppelrundigen Turnier. Und die Tabelle zeigt ein Bild, wie es momentan bei vielen Engine-Turnieren in der Computerschach-Szene anzutreffen ist: Die KI-Engine LeelaChess-Zero mit ihren Networks und die Alpha-Beta-Programme (hier vertreten durch SugarR & Brainfish) mit ihren ausgeklügelten Schachalgorithmen liefern sich ein Kopf-an-Kopf-Rennen bei zahllosen Unentschieden:
Das NN-Programm Lc0 25.0 mit dem Neuronalen Netz „t60-3010“ erwies sich in dieser Ausmarchung als unschlagbar: Es verlor keine einzige seiner 32 Partien und gewann immerhin deren 10 – eine beeindruckende Leistung, wenn man das extrem starke Gegnerfeld sieht. Mit 12 Siegen als das aggressivste Network erwies sich hier das „t40-1541“ mit Lc0 23.2. Überraschend weiters die noch vor dem einstigen Weltmeister Komodo rangierende neue Chessbase-NN-Engine Fat Fritz.
Insgesamt kann bei den Top-Ten dieses Rankings allerdings nicht von einem Sieger geredet werden, ein Punkt mehr oder weniger entschied über mehrere Ränge vor oder zurück, und zwischen dem erst- und dem zehntplatzierten Programm liegen gerade mal 4 Punkte. (Dass das Turnier keinerlei statistische Aussagekraft beansprucht, muss nicht extra betont werden. En masse „Partien auf Halde“ zu Statistik-Zwecken werden auf Engine-Portalen wie z.B. CCRL produziert.)
Wer die knapp 300 Partien analytisch untersucht im Hinblick auf NN-spezifisches Schachverhalten, der wird in verschiedener Hinsicht fündig. Insbesondere fallen diverse positionelle Aspekte der KI-Spielführung ins Auge; einige grundsätzliche Überlegungen zu LeelaChessZero finden sich hier: Künstliche Schach-Intelligenz – Als Autodidakt zur Weltspitze.
Bezüglich des hier fraglichen Engine-Turnieres sei exemplarisch ein spezifisch „strategisches Motiv“ herausgegriffen: Die Umgruppierung. Bereits Nimzowitsch hatte ja – in seinem bahnbrechenden Strategie-Buch „Mein System“ – das Figuren-Umgruppieren als zentralen Bestandteil seines neu eingeführten Schach-Begriff des Lavierens definiert, und mit LeelaChess scheint dieses Stratagem fröhliche Urständ zu feiern. Wohlgemerkt ohne menschliches Zutun…
Virtuose Handhabung des Springers
Der Springer und das PC-Mainboard: Symbiose in Gestalt von Leela Chess Zero
Die Engine Lc0 (bzw. ihre Neuronalen Netze) ist eine grandiose Meisterin im dynamischen Umdisponieren von unvorteilhaft platzierten Figuren hin zur aktiveren Positionierung. In weit höherem Masse als ihre Alpha-Beta-Kolleginnen trachtet Leela nach permanenter Optimierung ihrer Figurenstellungen. Besonders virtuos geht das NN-Programm mit seinen Springern um.
Nachfolgend vier Beispiele dafür, wie geschickt und effizient die Springer-Überführungen auf stärkere Felder vorgenommen werden – sogar noch dann, wenn die taktischen Komplikationen auf dem Brett eigentlich keineswegs eine traditionelle „Ruhesuche“ erlauben:
FEN-String: r2q1rk1/1b2bppp/4pn2/1p1p4/p1pP1B2/PnP1PN1P/1PBNQPP1/3RR1K1 w
FEN-String: r1b1q1k1/1p1p1ppp/1bpPn1n1/p3rB2/7P/PPN3P1/1BPQN3/R3KR2 w Q
FEN-String: 3qkb1r/1r3pp1/1nn1p2p/p2pP2P/1ppP4/1PP2NR1/P2BNPP1/1R1Q2K1 w k
FEN-String: 1b1r3k/ppnqn1p1/4br1p/3p1p2/3Pp3/BPN1PPPB/P1RNQ2P/5RK1 b
Ich unterstütze das ehrenamtliche Kultur-Projekt Glarean Magazin mit einer Spende:
English Translation (NN vs AB)
Clear superiority not in sight
by Walter Eigenmann
The main purpose of modern chess programming for the users is the analysis of (own or foreign) games. In contrast, tournament statistics or AI research are only „waste products“. But from time to time it is instructive not only to use the current engines for analysis, but also to test them among or against each other. Have the much-praised new NN engines meanwhile been able to take the lead before AB programming? A new engine tournament, held on a domestic AMD Ryzen7-2700X, still shows a blurred snapshot. The conclusion immediately anticipated: NN and AB programs are still equally strong.
Watching modern engines at play sometimes reminds one of one’s own beginner times, when tactics and strategy were still a (chess) book with (at least) seven seals. Fast, precise, complex, deadly – in milliseconds the programs slam such sophisticated moves onto the virtual board that 15 years ago any professional commentator would have been able to elicit an army of double exclamation marks. If he even understood them in all their depth…
30 half moves in a few seconds
Just think, if you consider that the whole game takes only four minutes, these silicon monsters can calculate up to 30 half moves per move on average on fast PCs. And this with such sophisticated algorithms of evaluation and scoring that they hardly ever make mistakes tactically, even at this rapid game tempo. At least none that a human being could recognize without the analytical help of these programs…
So it’s not surprising that nowadays the most common result between chess engines is a draw – regardless of any sophisticated opening books which are supposed to reduce the meanwhile extremely high draw rate in engine tournament mode a bit, but cannot do so significantly. (Cf. also own tournament tests on the subject of opening books).
Neck-and-neck race
The following ranking was generated by 17 of the currently strongest programs in a double round tournament. And the table shows a picture as it is currently to be found in many engine tournaments in the computer chess scene: The AI-Engine LeelaChess-Zero with its networks and the Alpha-Beta-Programs (here represented by SugarR & Brainfish) with their sophisticated chess algorithms are fighting a neck-and-neck race in countless draws:
The NN program Lc0 25.0 with the neural network „t60-3010“ proved to be unbeatable in this selection: It didn’t lose a single one of its 32 games and won 10 of them – an impressive performance considering the extremely strong opponent field. With 12 wins, the most aggressive network proved to be the „t40-1541“ with Lc0 23.2, and surprisingly, the new Chessbase-NN engine Fat Fritz, which is still ahead of the former World Champion Komodo.
All in all, however, there can be no talk of a winner in the top ten of this ranking, one point more or less decided several ranks forward or backward, and there are only 4 points between the first and tenth-placed program. (The fact that the tournament does not claim any statistical significance need not be emphasized. En masse „games on stockpile“ for statistical purposes are produced on engine portals such as CCRL)
Lavieren like Nimzowitsch
Whoever analytically examines the almost 300 games with regard to NN-specific chess behaviour will find something in various respects. Especially various positional aspects of AI chess play catch the eye.
Regarding the engine tournament in question here a specific „strategic motive“ is taken as an example: The regrouping. Nimzowitsch had already defined – in his groundbreaking strategy book „My System“ – the regrouping of pieces as a central component of his newly introduced chess concept of manoeuvring, and with LeelaChess this stratagem seems to celebrate its joyful beginnings. Mind you, without any human intervention…
Virtuoso handling of the knight
The engine Lc0 (or rather its neural networks) is a grandiose master in dynamically repositioning unfavorably placed figures towards more active positioning. To a far greater extent than her alpha-beta colleagues, Leela strives for permanent optimization of her figure positions. The NN program is particularly virtuoso with its knights.
Below are four examples of how skilfully and efficiently the knights are transferred to stronger squares – even when the tactical complications on the board do not allow for a traditional „Quiescence search„: —> (See the games above)
Seit vielen Monaten und je länger desto stärker beherrscht in der Computerschach-Szene ein Duell die Diskussion: Stockfish gegen Leela. Zwei Schachprogramme, deren Herkunft und Konzeption nicht unterschiedlicher sein könnten, und die sich heute ein Kopf-an-Kopf-Rennen liefern um den ersten Platz unter den modernen Engines. Dem Anwender kann das nur recht sein: Das Duell der Engine-Giganten sorgt für stetig bessere Schachmotoren…
Konträre Programmieransätze
Innovativer Kopf und massgeblich beteiligt sowohl bei Stockfish als auch bei Leela Chess: Der kanadische Computer-Wissenschaftler und Spiele-Programmierer Gary Linscott
Auf der einen Seite haben wir also mit dem Open-Source-Programm Stockfish den zurzeit in allen Computerschach-Rankings zuvorderst rangierten Vertreter der sog. Alpha-Beta-Richtung. Die Engine, ursprünglich als Glaurung von Tord Romstod im Jahre 2008 entwickelt, zählt als Freeware mittlerweile auf eine weltweite Entwicklergemeinde, deren wöchentlicher Input – koordiniert von den Programmierern M. Costalba, J. Kiiski und G. Linscott – aus diesem ehemals mittelmässigen UCI-Programm nach und nach ein extrem schnelles und extrem tief rechnendes CPU-Monster geschaffen hat, welches z.B. den amtierenden Weltmeister Magnus Carlsen – wahrscheinlich das grösste Genie der Schachgeschichte – in einem Match über mehrere Turnierpartien mit grosser Wahrscheinlichkeit in Grund und Boden spielen würde.
Goethe sprach vom Schach noch als von einem „Prüfstein des Gehirns“ – die jüngste Entwicklung der Künstlichen Intelligenz holt das Gehirn in den Computer…
Auf der anderen Seite sorgte in der Szene innerhalb der letzten zwanzig Monate ein ganz anderer Entwicklungsstrang der Programmierung für Furore: Das (ebenfalls frei downloadbare) KI-Schach-Leela-Projekt „Lc0“ mit seiner ausschliesslich Netzwerk-basierten Spielweise ohne jedes „menschliche Knowhow“. (Näheres zu diesem bahnbrechend neuen Ansatz findet sich u.a. hier: Künstliche Schach-Intelligenz Leela Chess Zero – Als Autodidakt zur Weltspitze).
Auch Leela’s atemberaubende Progression wäre nicht möglich gewesen ohne den Einsatz der internationalen Community, die nonstop „selfplayed games“ beisteuert(e) und so das „Wissen“ des KI-Programmes in Form von ständig neuen „Networks“ sukzessive vermehrt. (Mittlerweile dürfte die Grenze von 1,5 Milliarden Traningspartien überschritten sein…)
Turnier mit diversen Derivaten und Netzen
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Wer diese beiden unterschiedlichen Konzepte, ihre deutlich voneinander abweichenden Spielweisen konkret studieren will, kann das anhand spezifisch ausgewählter Aufgaben-Stellungen tun – z.B. mit der ERET-Testsammlung. Oder aber er lässt sie in eigens konzipierten Turnieren gegeneinander antreten – mit unterschiedlichen Bedenkzeiten und unterschiedlichen Konfigurationen hinsichtlich CPU und Datenbanken.
Solch ein grösseres Turnier mit über tausend Partien und 33 teilnehmenden Engines habe ich kürzlich auf meinem AMD-Ryzen7-Rechner ausspielen lassen. Um möglichst ein breites Feld von Stockfish- und Leela-Zweigen vergleichen zu können, wurden neben den Default-Programmen auch diverse Derivate bzw. Network-Entwicklungen der Leela-Chess-Community integriert.
Läutet das KI-Schachprogramm Leela Chess Zero bald definitiv das Ende der Herrschaft von Stockfish ein?
Das Resultat dieser Matches – welche selbstverständlich keinerlei Anspruch auf Vollständigkeit oder statistische Relevanz erheben wollen – zeigt jenes Bild, das aufgrund zahlreicher anderer Computerschach-Turniere zu erwarten war: Auch im Spätsommer 2019 kann noch immer nicht eindeutig ausgemacht werden, wer nun genau aufs Siegespodest gehievt werden kann. Stockfish und Leela sind, was ihre Turnier-Performance anbelangt, momentan gleich stark, wiewohl ihr Schachstil sehr unterschiedlich daherkommt.
Was hingegen als ziemlich sicher gelten darf, ist der Befund, dass die beiden engsten Verfolger, nämlich die zwei kommerziell vermarkteten Programme Komodo und Houdini mittlerweile distanziert sind. Bis vor ca. einem halben spielten diese beiden Engines noch auf Augenhöhe mit dem Sieger-Duo.
Exkurs: Der „menschlich“ spielende Computer
Der AI-Engine Leela wird ein quasi „menschliches Schachverständnis“ nachgesagt; ihr Schach erinnere an „planvolles“ und „kreatives“ Spiel, wie man es bei Grossmeistern kennt und liebt. (Allerdings müssten die Begriffe „Plan“ und „Strategie“ heutzutage überholt bzw. neu definiert werden; das enorm tiefe, weil ausgeklügelt selektive Berechnen auch der aktuellen konservativen Alpha-Beta-Programme zeigt ein taktisch fast fehlerloses, aber durch keinerlei schöpferisches Planen charakterisiertes Schachspielen; ihre Zugfolgen basieren rein auf raffinierten Bewertungsalgorithmen und selektiven Cut-Techniken. Was früher der Mensch „Strategie“ nannte, entpuppt sich mit Computern oft als blosse „Taktik“…)
Woher kommt also der „humanoide“ Nimbus der neuen KI-Programme wie Alpha-Zero, Leela-Zero oder Allie u.a? Gilt womöglich das Paradoxon, dass Lc0 darum so „menschlich“ spielt, weil der Mensch bei seiner Entwicklung jar gar nicht involviert war?! (Am Anfang der Schach-AI-Forschung standen nur die nackten Spielregeln, ansonsten keinerlei implentiertes Schachwissen.)
Das folgende Partien-Beispiel – generiert auf meinem AMD-Ryzen7-Rechner in einem Match Leela vs Komodo (mit PermantBrain on) – mag veranschaulichen, dass das Etikett „Menschliches Spiel“ bei modernen AI-Schachprogrammen so völlig nicht aus der Luft gegriffen ist.
Nach den Zügen…
Die Position ist im leichten materiellen Ungleichgewicht, aber zugleich so festgefahren, dass keine Partei vorwärtskommt. Friedliche Gemüter würden hier durchaus nicht zu Unrecht an ein Remis denken.
Doch weiss hat einen langfristigen Plan in petto: Der König wird nach a2 überführt. Dort blockiert er einerseits den schwarzen Freibauern und löst gleichzeitig die Wache des Turmes ab, der dadurch für Angriffszwecke mobil wird. Hinzu kommt, dass Springer in solch fixierten Bauernstellungen den Läufern und sogar Türmen überlegen sein können – trotz Minus-Bauerneinheit ist also die Partiestellung für weiss „strategisch“ gewonnen.
Es folgte eine Lehrbuch-mässige Verwertung durch das AI-Programm Leela:
34. Kg3 Kd8 35. Kf2 Ke7 36. Ke2 Rd8 37. Kd3 Ra5 38. Kc2 Bd7 39. Ne4 Ra6 40. Kb1 Kf8 41. Ka2 und Schwarz ist chancenlos gegen den Turm-unterstützten Bauernhebel c4-c5 (oder wie in der Partie gegen z.B. Läufertausch inkl. g-Linie-Öffnen mit Attacke gegen den Rückständigen g7) 1-0 (Hier lässt sich die Original-Partie downloaden / CBH-Format -ZIP-Datei)
Die Frage ist nun, ob diese Königswanderung auf dem Leela-Mist alleine gewachsen ist, oder ob der gleiche „Plan“ auch bei konventionellen Engines im Output des „Denkprozesses“ auftaucht. Hierzu habe ich mal einige der besten Programme exakt 5 Sekunden lang auf die Stellung angesetzt (mit je 16 Threads) und ihre Hauptvarianten verglichen (unter „Fritz-16“ auf einem AMD-Ryzen-7):
Wie ersichtlich haben die Engines zwar die ersten paar Stationen der Königswanderung durchaus auf ihrem Radar, weil ihre Programmierer ihnen eingebleut haben, dass der König im Endspiel vom Rande ins Zentrum geführt werden sollte. Aber die zwei finalen Ziel-Züge des Königs (Kb1 und Ka2) tauchen bei keinem dieser starken Alpha-Beta-Programme im Output auf.
Kommt hinzu, dass (deswegen) ihre Stellungsbewertung nicht über ein „weiss steht besser“ hinauskommt, ja sogar Remis-Einschätzungen werden ausgegeben. (Hier findet sich eine Analyse der Partie-Fortsetzung nach 34.Se4).
Ganz anders Leela Chess Zero, der Urheber der Stellung. Ich habe einige aktuelle Lc0-Networks darauf angesetzt – den schönsten, quasi „lupenreinen“ Output habe ich beim NW „T40B.2-106“ gefunden:
Der wesentliche Unterschied zu den konventionellen Progammen ist, dass Leela diese Line nicht eigentlich berechnen muss (wie die geringe Ply-Tiefe von 8/20 und die minimale Knotenzahl zeigen), sondern diesen „Plan“ nach nur 5 Sekunden „weiss“ und sofort eine Gewinn-Bewertung auswirft. (Es ist umgekehrt nicht auszuschliessen, dass nach langem Rechnen auch andere herkömmliche Engines genug Tiefe erreichen und einen vergleichbaren Output liefern).
Auch wenn gerade bei Leela Chess Zero die Interface-Angaben bezüglich Rechentiefe und Stellungsbewertung stets mit Vorsicht zu geniessen sind: Ein solcher Mainline-Output in dieser Stellung ist beeindruckend. Ich persönlich kann nachvollziehen, wenn derartigem Schach von Menschen das Etikett „menschlich“ verpasst wird – also eben nicht „taktisch“, sondern „strategisch“…
Leela der Königsbezwinger
Um ganz vorne mitmischen zu können, muss allerdings Leela nicht nur „positionell“, sondern auch angriffstechnisch auf der Höhe sein, damit nicht nur halbe Remis-Punkte, sondern ganze Punkte eingefahren werden können. Und in der Tat: Leela Chess Zero ist – mit seinen jüngeren Networks – einer der stärksten Königsangreifer im aktuellen Engine-Zirkus. Aus dem Nichts ist dieses Programm imstande, tödliche Attacken zu reiten – wie weiland der „Magier aus Riga“, Ex-Weltmeister Michael Tal (wenn auch nicht so spekulativ wie dieser…).
Ein paar Partien-Zitate illustrieren Leelas Durchschlagskraft im Angriff:
FEN-String: r2q1rk1/5p2/p1np1npp/bpp1p3/4P1PB/2PP1NNP/bPB1QP2/2KR3R w – – 0 18
FEN-String: r2q1rk1/1b1nbppp/pn1p4/1ppPp3/4P3/2P1BN1P/PPBN1PP1/R2Q1RK1 w – – 0 13
FEN-String: r1b2r2/pp1qnpkp/2np2p1/2p1p1P1/2P5/2NP1N2/PP2PPBP/R1Q2RK1 b – – 0 14
FEN-String: 1rb1r1k1/1pqn1pb1/p2p1npp/2pP4/P3P2B/2N5/1P1NBPPP/1R1Q1RK1 w – – 0 16
Alpha-Beta- und NN-Schach gleich stark
Die nachstehende Turnier-Rangliste ist das Ergebnis der folgenden Hardware-/Software-Turnierspezifikationen:
– Partie-Dubletten: keine – Zeitüberschreitungen: fünf (Raubfish)
(Raubfish spielte mit einem experimentellen Setting:
„Analysis ICC“ & „Deep Analysis ICC“ ON)
Schachprogramme: Das Duell der Engine-Giganten – Stockfish oder Leela? (Computer-Turnier August 2019)
Abschliessend hier aus diesem Turnier noch ein halbes Dutzend schachlicher Top Shots, die nicht nur besonders ästhetisch sind, sondern auch demonstrieren, zu welchen Glanzzügen moderne Schachprogramme in der Lage sind, auch wenn sie – wenngleich auf flotter Hardware – nur einige Sekunden pro Zug verfügbar haben. Mit durchschnittlichen Rechentiefen von 25-30 Halbzügen spielen heutzutage die Engines auch in Blitzpartien auf einem Niveau, das früher von ihren Vorgängern erst nach stundenlangen Partien (und auch nur annähernd…) erreicht wurde.
Der knappe Turniersieger Brainfish spielte übrigens quasi ausser Konkurrenz mit (war aber als eine Art Referenz gedacht): Im Gegensatz zu allen anderen, die ausser der Vorgabe von 5 Eröffnungszügen keinerlei eigene Opening Books benutzen durften, erhielt Brainfish gleich zwei Default-Bücher, nämlich sein integrales „Cerebellum“ sowie ein spezifisches NN-Book namens „Cerebellum Leela Net„. Dieses Duo erwies sich dann als unwiderstehlich…
Seit längerer Zeit wird die Computerschach-Welt von einem Thema in Atem gehalten: Das KI-Projekt Leela Chess Zero (LC0). Hier findet sich ein guter Überblick auf den aktuellsten Stand der KI-Dinge: Chess Programming Wiki. Der „neuronal“ orientierten Schachprogrammierung liegt die sogenannte Monte-Carlo-Technik zugrunde, deren schachspezifische Anwendung hier ganz gut erklärt wird: Monte Carlo statt Alpha-Beta.
In wenigen Monaten von 0 auf 98
Die unglaublichen Fortschritte der Netzwerk-gestützten Engine „Leela-Chess-Zero“ (LC0) lassen erahnen, dass es mit der Dominanz des bisherigen Alpha-Beta-Ansatzes in der Schachprogrammierung – momentan am erfolgreichsten manifestiert im weltweit führenden Programm Stockfish – schon bald vorbei sein könnte. Denn innert wenigen Monaten hat sich dieses Open-Source-Projekt, zu Beginn nur gerade mal mit den Schachregeln vertraut gemacht, mithilfe seiner Algorithmen bzw. selbsterlernter Networks (sprich aufgrund von Millionen Partien gegen sich selbst) vom lächerlichen Anfänger zum Super-Grossmeister entwickelt, der nicht nur die gesamte Schach-Weltelite bei den Menschen, sondern auch alle seine digitalen „Artgenossen“ schlagen kann. Als reiner Autodidakt ohne alle Wissens-Implentierung durch den Menschen zur absoluten Weltspitze: Das ist einzigartig in der ca. 30-jährigen Geschichte der Schachprogrammierung.
Menschliches Computerschach
Sind wegen Leela Chess die Tage des berühmtesten Fisches der Schachgeschichte bald gezählt?
Für Schachspieler liegt der besondere Reiz von Leela’s Spiel-Stil in der beinahe „menschlich“ zu nennenden Partie-Anlage dieser KI-Software. Wo die herkömmlichen Taktik-Programme wie Stockfish, Houdini oder Kommodo (um nur die drei aktuell stärksten Alpha-Beta-Engines zu nennen) möglichst breit und möglichst tief rechnen (raffinierte Cut-und Bewertungs-Techniken inklusive), spielt ein Neuronal-Netz-Programm wie Leela „auf Position“: Aktivität, Mobilität, Aggressivität und damit verbunden eben Originalität sind die Stichworte, die einem bei der Analyse von NN-Partien spontan einfallen.
Die konservativen Materialwerte (aufgrund der Bauer-Grundeinheit), wie sie bei AB-Engines bedeutungsvoll sind für die Stellungseinschätzung und Zuggenierung, scheinen beim NN-Schach eine nur geringe Rolle zu spielen, denn hier zählt vielmehr das „Potential“ der Bauern- und Figurenkonstellationen. Dementsprechend findet man in Leela-Partien kaum je „totes Material“; hier ist alles „im Fluss“, permanent sind Umgruppierungen im Gange, Randspringer und- bauern sind an der Tagesordnung, das Zentrum hat seine „zentrale“ Bedeutung eingebüsst, Doppelbauern kommen zuhauf vor, das Qualitäts- als positionelles Opfer ist häufig, und oberste Priorität hat jeweils mit maximalem Druck das eigentliche Spiel-Ziel des Schachs: Der Königsangriff.
Leela = Michael Tal des Computerschachs?
Natürlich ist solch ein Schach hochattraktiv im Vergleich zum traditionellen Computerschach, dessen staubtrockenes bzw. Remis-trächtiges Sicherheitsspiel – wenngleich auf extrem hohem technischem Niveau – allenfalls noch für perfektionistische Fernschach-Freunde theoretisch-analytische Hilfestellung bietet, ansonsten wegen seiner überirdischen Genauigkeit das „breite Schachvolk“ längst nicht mehr erreicht.
Ist Leela Chess eine digitale Reinkarnation des berühmten Schachmagiers Michael Tal?
Ist also Leela die Reinkarnation der „Kreativität“ im Computerschach? Eine Art Michael Tal unter den Schachengines? Der legendäre lettisch-russische Schachweltmeister (1936-1992) spielte bekanntlich das bislang wohl spekulativste wie spektakulärste Menschen-Schach der Geschichte, seine Materialopfer „aus dem Nichts heraus“ waren berüchtigt, und je wissenschaftlicher und analytischer ein Tal-Gegner spielte, umso sicherer wurde er eine Beute des „Magiers aus Riga“.
Romantikern unter den Schachspielern sei diese interessante Parallele also durchaus gestattet – aber ein gravierender Unterschied besteht: Leela’s Opfer sind immer korrekt. Ein Computer hypnotisiert nicht, er rechnet…
Das Angriffsspiel „aus dem Nichts heraus“ ist aber definitiv ein Markenzeichen auch des NN-Programmes. Die folgende Stellung wurde generiert in einer TCEC-Partie gegen Houdini, der aktuellen Nummer Zwei der konservativen Engine-Ranglisten hinter der Schach-Freeware Stockfish. Setzt man diese Position den herkömmlichen Programmen zur Bewertung vor, stufen sie die schwarze Stellung als völlig ausgeglichen ein, schwächere Engines sehen gar Schwarz im Vorteil:
FEN r1r5/1b1n3k/1n1q1ppp/3Pp3/ppP1P2P/5QR1/1BBN1PP1/2R3K1 w
Strategische Weitsicht im Königsangriff dank Neuronalem Netzwerk: Das KI-Schachprogramm Leela Chess Zero (LC0)
Ganz anders sieht das Leela, dessen Algorithmen & Statistikauswertung nicht das taktische, sondern das positionell-strategische Potential der weissen Stellung sieht und eine für weiss positive Bewertung auswirft:
Leela Chess Zero 21.1 (41800): 27.h5 g5 28.Df5+ Kh8 29.f4 a3 30.La1 De7 31.Ld1 exf4 32.Tb3 weiss steht deutlich besser: +/- (1.41) Tiefe: 15/45 00:00:31 375kN
Der Partieverlauf gab Leela’s NN-Analyse recht, Houdini’s furchterregende Freibauernwalze auf dem Damenflügel verblasst angesichts der weissen Schläge gegen den schwarzen König:
Aktuell dürfte Leela der bei weitem erfolgreichste Königsangreifer des ganzen modernen Engine-Zirkus‘ sein. Kein Wunder: Seine entspr. Angriffstechniken sind statistisch millionenfach abgesichert…
Wer der Freeware-NN-Engine Leela – das kommerzielle Programm Komodo mit seiner „Monte-Carlo-Tree-Search“ (MCTS) verfolgt den ähnlichen Ansatz, und beide fahren sie im Kielwasser des KI-Google-Projektes Alpha-Zero – bei der Arbeit zusehen will, hat entweder die Möglichkeit, sich die neuesten Partien der inoffiziellen Computerschach-Weltmeisterschaft Top Chess Engine Championship (TCEC) runterzuladen, oder aber er organisiert sich seine Engine-Turniere gleich selber auf dem heimischen Desktop oder Notebook.
Letzteres setzt allerdings – diese Warnung ist zwingend – eine überdurchschnittliche Hardware voraus; insbesondere die Grafik-Karte sollte mindestens von der Qualität einer RTX 2060 sein, andernfalls ist die Verwendung von Leela reine Zeitverschwendung. Denn die Hauptberechnungen absolviert die NN-Engine nicht auf der Platinen-CPU, sondern auf der Grafik-GPU.
Die folgenden Stellungen bzw. „Lösungszüge“ generierte Leela gegen unterschiedliche Engine-Gegner auf meinem heimischen AMD-Ryzen-7 2700x mit einer GeForce-RTX-2080-Karte bei Blitz-Bedenkzeiten von 5-20 Minuten/Engine (mit „Permanent-Brain-On“ und einem 5-Züge-Eröffnungsbuch).
Diese sieben Lösungszüge haben eines gemeinsam: Sie werden von Leela allesamt je im 1-Sekunden-Bereich gefunden. Eine Leistung, die meinen Recherchen zufolge von keinem anderen (AB-)Programm erreicht wird.
Noch ist die Entwicklung in vollem Gange. Auf die weitere Progression des neuronalen Schach-Projektes Leela Chess Zero blickt die gesamte Schachwelt. ♦
FEN rbbq1r2/1p3pk1/1P1p2pp/p2Pp3/P3Rn2/2P2NNP/5PP1/1R1Q1BK1 w
weiss am Zuge
FEN 5r2/2r1q2k/1p1pb1p1/b2B4/P1P1pP1p/4Q1RP/4N1P1/5R1K w
weiss am Zuge
FEN 3r1rk1/1p1nq1bp/p2ppnp1/2p5/2P5/2N1P2P/PP2BPP1/1RBQ1RK1 w
weiss am Zuge
FEN 6r1/4nr1k/p2R4/P7/1PP1N3/4b1p1/1B4PN/7K b
Schwarz am Zuge
FEN 1rr1b1k1/2q2pp1/2nppb1p/p7/Pp2PP1P/1N3BP1/RPPRQ3/3N3K b
Schwarz am Zuge
FEN 3rrbk1/1pq2pp1/p1b5/2np2Pp/P2B1P1P/1PN4B/2P2Q2/R2R2K1 b
Schwarz am Zuge
FEN 3rr1k1/1pqn1pp1/2pbpn1p/p2p4/P4P1N/1P1PP1P1/1BPNQ2P/R4R1K w
Der gleichnamige Hersteller der kommerziellen Schach-Datenbank Chessbase bietet seit Ende 2018 deren mittlerweile 15. Version an. Was hat der Markführer diesmal seinem Flaggschiff an neuen Features verpasst?
Das Hamburger Software-Haus um Matthias Wüllenweber legte ja die Grundsteine seiner aktuell dominanten Position auf dem Schachsoftware-Markt schon vor Jahrzehnten mit „Fritz“ und eben „Chessbase“. Dementsprechend ein so ausgereiftes Produkt wie „CB“ immer wieder mit Novitäten zu bereichern ist kein leichtes Unterfangen, und ob bei jeder neuen Version die zusätzlich implentierten Features auch tatsächlich je als innovativ und nachhaltig bezeichnet werden dürfen, liegt häufig alleine „im Auge des Betrachters“. In der Entscheidungsgewalt des Anwenders ist auch die Abwägung, ob die üppige Preisgestaltung bei Chessbase 15 – das Profi-Premiumpaket schlägt immerhin mit stolzen 470 Euro zu Buche – einigermassen fair korreliert mit den gebotenen Inhalten der Software.
Bei vielen tausenden von Turnierspielern der höheren Ligen ist diese Frage allerdings obsolet: Erfolgreiches Training heute ist ohne Chessbase & Co. unmöglich, zur Vorbereitung auf die potentielle Turnier-Gegnerschaft ist die permanente und ständig aktualisierte Arbeit mit gut sortierten Datenbanken und deren ausgefeilten Analyse- und Such-Funktionen unumgänglich.
Die wichtigsten Novitäten
Was hat denn nun Chessbase 15 Neues zu bieten, das man in der Vorgänger-Version 14 vermisste? Die wichtigsten Novitäten sind meines Erachtens:
A) Die „Optionen“ offerieren nun für die deklarierte „Standardengine“ eine sog. „Schnellanalyse“: Das Programm zeigt anhand der Stellungsbewertung in grafischer Form den Partienverlauf an, der Anwender erkennt damit auf Anhieb, an welcher Stelle die „Partie gekippt“ ist. Diese Berechnung des Bewertungsprofils soll gemäss Chessbase auf schnellen Rechnern verzögerungsfrei im Hintergrund ablaufen. Originalton Chessbase: „Natürlich stellt diese Schnellanalyse keinen Ersatz für eine tiefschürfende Analyse dar, ist aber bei der schnellen Sichtung von Partien, vor allem unkommentierten Partien, extrem hilfreich“. (Dieses Feature haben „Fritz“ u.a. Interfaces schon länger; CB-15 differenziert es noch mit einer Einstellung „Endlos“).
B) Im „Start“-Menü erfährt das Brettfenster einer konkreten Partie eine deutliche Aufwertung durch das Feature „Replay Training“ (Nachspieltraining). (Der Reiter „Training“ war unter CB-14 an der gleichen Stelle noch ziemlich unergiebig). Nun interagiert der User in einer Stellung direkt, erhält eine „Stellungseinschätzung“ und „Tipps“, kann bei „Richtigem Rechnen“ Punkte sammeln etc. – Anpassung der Einstellungen inklusive:
Das neue Chessbase-Feature „Replay Training“ (Nachspieltraining) offeriert dem User „Tipps“ zur Stellungseinschätzung und ermöglicht interaktives Üben.
Die Plan-Findung aus Eröffnungsvarianten heraus
C) Der „Plan Explorer“ des gleichen Notationsfensters ist eine weitere Novität von CB-15. Dieser Explorer ist im Zusammenhang mit dem Eröffnungstudium interessant und listet resultierende Mittelspielpositionen auf, dokumentiert also die unterschiedlichen „Pläne“ einer Eröffnungsvariante. Originalton Chessbase:
Der neue „Plan Explorer“ will die unterschiedlichen „Pläne“ einer Eröffnungsvariante auflisten
D) Die Brett-Ansicht selber ist um die Option „Ray Tracing“ erweitert worden: Sie soll – neben dem bisherigem „3D-Brett“ – eine „möglichst realistische Darstellung von 3D Ansichten“ generieren. Voraussetzung ist allerdings eine leistungsfähige Rechnerausstattung (sprich eine Grafikkarte der jüngeren Generation, beispielsweise RTX u.ä.):
Das spezielle „Ray Tracing“ strebt in Chessbase 15 eine „möglichst realistische Darstellung von 3D Ansichten“ an
Suche nach Verteidungs- oder Angriffsmustern
E) Das Menü „Report“ enthielt in der Vorgänger-Version bereits die Optionen „Ähnliche Strukturen“ und „Ähnliche Züge“; hinzu kommt jetzt die Suche nach „Ähnlichen Mustern“. Damit kann in einer Referenzdatenbank nach vergleichbaren Verteidigungs- oder Angriffsmustern gefahndet werden.
Aktuell scheint dieses Feature noch rudimentär zu sein; man darf gespannt sein, ob Chessbase diesen durchaus interessanten Ansatz in Folge-Versionen noch weiter entwickelt:
Nach vergleichbaren Verteidigungs- oder Angriffsmustern in Datenbanken wird mit dem neuen Feature „Ähnliche Muster“ gesucht.
F) Starke Erweiterung erfuhr die Suchmaske mit den Partien-Filtern: Nun lassen sich die Datenbanken gezielt nach expliziten Manövern wie Spiess, Röntgenangriff, Überlastung, Hinlenkung, Räumung, Grundreihe u.v.a. absuchen. Damit erleichtert CB-15 wesentlich z.B. die Stoffaufbereitung in der Schachpädagogik:
Differenzierte Suche nach spezifischen Manövern erleichtert z.B. die Arbeit in der Schachpädagogik
G) Chessbase 15 ist nochmals merklich schneller geworden im Vergleich zu seinen Vorgängern. Die komplette „Sortierung“ einer Datenbank mit 1,4 Mio. Partien (= Neuaufbau nach Datum, Eröffnungen, Turniere, Kommentare, Spieler-Index etc.) dauerte unter CB-15 auf einem eher gemächlichen AMD FX-8350 knapp drei Minuten; für die gleiche Base unter identischen Bedingungen benötigte CB-14 noch fünf Minuten (!)
„Big Database“ oder „Megabase“
H) Erneut um zig-tausende Partien gewachsen ist die mit CB gelieferte eigentliche Datenbank (je nach CB-Paket die sog. „Big Database“ oder die umfangreich kommentierte „Megabase 2019“). Sie enthält nun ca. 7,5 Mio Games (bis Oktober 2018).
FAZIT: Chessbase auch in seiner jüngsten Version 15 ist vom günstigen „Starter“ bis zur Premium-Profi-Variante ein sehr ausgereiftes, stabiles und vielfältiges Produkt, das sich die prominente Stellung auf dem Schachsoftware-Markt durch jahrelange Entwicklung und ständige Erweiterungen nicht zu unrecht erobert hat. Chessbase ist nicht die einzige Software dieser Art, und die Konkurrenz wartet mit teils ebenso attraktiven Optionen auf – aber seine weltweite Verbreitung unter der professionellen und semiprofessionellen Spielerschaft ist nachvollziehbar.
Eine Empfehlung pro oder kontra Kauf ist (wie eingangs angetönt) nicht vorbehaltlos abzugeben, zu heterogen ist das Interessenfeld bei der breiten Anwenderschaft. Wer unter den ambitionierten Vereinsspielern noch kein „Chessbase“ hat und mit den bei „Fritz“ implentierten Datenbank-Funktionen unzufrieden ist, der schlägt jetzt bei der Download-Variante des Starterpakets zu. Der Elo-bewusste semiprofessionelle Turnier- und Mannschaftsspieler wird sich zweifellos auch diese neue CB-Version zulegen. Wer schliesslich als Amateur schon eine der CB-Nummern 12 bis 14 auf dem Cover prangen hat, kann verlustlos die Version 16 abwarten. Diese dürfte allerdings wohl erst in zwei bis drei Jahren erscheinen… ♦
Der bekannte Schachstudien-Komponist Mihai Neghina war schon mehrmals mit seinen exquisiten Werken zu Gast im Glarean Magazin. Nicht nur unter Experten, sondern auch in der internationalen Studien-Community gilt Mihai als einer der profiliertesten Studien-Schöpfer, dessen komplexen Werke sogar die besten modernen Schachprogramme herausfordern. Die jüngste Komposition „The Confusion“ macht dem Ruf Ihres Urhebers wieder alle Ehre.
Zu hohe Hürde für Schachprogramme
Der Schachstudien-Komponist Mihai Neghina ist hauptberuflich Software-Entwickler und Lektor im Department of Computer Science and Electrical Engineering an der Lucian Blaga Universität Sibiu
Unter dem Motto „The Confusion“ präsentiert der in Rumänien geborene Stellungs-Tüftler nachstehend erneut eine Figuren-Konstellation auf dem Feld, vor der auch Stockfish &. Co. kläglich kapitulieren. Mehr noch, die meisten Engines – von speziell „getunten“, im computerschachlichen Turnierbetrieb aber versagenden Programmen vielleicht abgesehen – wähnen hier den Schwarzen in einer haushoch überlegenen Stellung mit Bewertungen von über -7.00 Bauerneinheiten…
Doch die Position ist für weiss gewonnen. Denn wie so oft in modernen Schachstudien ist Zugzwang auch hier einer der zentralen Begriffe – nebst natürlich dem berühmt-berüchtigten sog. Horizont-Effekt, der den Engines die finale (und meist „unangenehme“) Erkenntnis zu einer Stellung immer wieder aus dem gerade aktuellen Berechnungshorizont schiebt.
Wir bringen nachfolgend die Studie als erstveröffentlichter Urdruck mit den Originalkommentaren des Komponisten. ♦
weiss zieht und gewinnt Mihai Neghina / Urdruck Glarean Magazin
FEN: 4q1kn/2Bp1p2/1N1PpPp1/1P2P1P1/2N3b1/6p1/1P4Pb/7K w
Das Glarean Magazin zündet in diesem Jahr vier Advent-Schachkerzen an. Allerdings sind sie nicht so „friedlich und schön“, wie es ihr festlicher Anlass suggeriert.
Vielmehr handelt es sich um vier ganz spezielle Flammen, die da unsere Schachstuben belichten sollen. Denn ihre Leuchtkraft macht ziemlich Feuer unter dem Hintern sowohl bei Menschen wie bei Computern… Auch die stärksten Programme verbrennen sich an ihnen die Bits und Bytes.
Mögen sie also das Schachverständnis erhellen und den Programmierern kräftig heimleuchten! Das „Glarean“ wünscht allen Schachfreunden einen frohen letzten Adventsonntag 2018!
Weiss zieht und gewinnt
Studie von V. Tarasiuk 2013
FEN: 4B3/6p1/P5p1/p7/7p/2p5/3k2PP/5nnK w (Bild-Klick vergrössert das Diagramm)
Das Glarean Magazin zündet in diesem Jahr vier Advent-Schachkerzen an. Allerdings sind sie nicht so „friedlich und schön“, wie es ihr festlicher Anlass suggeriert.
Vielmehr handelt es sich um vier ganz spezielle Flammen, die da unsere Schachstuben belichten sollen. Denn ihre Leuchtkraft macht ziemlich Feuer unter dem Hintern sowohl bei Menschen wie bei Computern… Auch die stärksten Programme verbrennen sich an ihnen die Bits und Bytes.
Mögen sie also das Schachverständnis erhellen und den Programmierern kräftig heimleuchten! Das „Glarean“ wünscht allen Schachfreunden eine frohe Adventzeit!
Weiss zieht und gewinnt
Studie von P. Krug & M. Garcia 2013
FEN: 8/8/8/p1p2N2/p3KN1p/8/3R4/3qk3 w (Bild-Klick vergrössert das Diagramm)
Das Glarean Magazin zündet in diesem Jahr vier Advent-Schachkerzen an. Allerdings sind sie nicht so „friedlich und schön“, wie es ihr festlicher Anlass suggeriert.
Vielmehr handelt es sich um vier ganz spezielle Flammen, die da unsere Schachstuben belichten sollen. Denn ihre Leuchtkraft macht ziemlich Feuer unter dem Hintern sowohl bei Menschen wie bei Computern… Auch die stärksten Programme verbrennen sich an ihnen die Bits und Bytes.
Mögen sie also das Schachverständnis erhellen und den Programmierern kräftig heimleuchten! Das „Glarean“ wünscht allen Schachfreunden eine frohe Adventzeit!
weiss zieht und gewinnt
Studie von A. Jasik 2015
FEN: 7k/3q4/1p3P2/3pP1N1/7N/6p1/1P4P1/3n1KBn w (Bild-Klick vergrössert das Diagramm)
Das Glarean Magazin zündet in diesem Jahr vier Advent-Schachkerzen an. Allerdings sind sie nicht so „friedlich und schön“, wie es ihr festlicher Anlass suggeriert.
Vielmehr handelt es sich um vier ganz spezielle Flammen, die da unsere Schachstuben belichten sollen. Denn ihre Leuchtkraft macht ziemlich Feuer unter dem Hintern sowohl bei Menschen wie bei Computern… Auch die stärksten Programme verbrennen sich an ihnen die Bits und Bytes.
Mögen sie also das Schachverständnis erhellen und den Programmierern kräftig heimleuchten! Das „Glarean“ wünscht allen Schachfreunden eine frohe Adventzeit!
weiss zieht und gewinnt
Studie von P. Krug & M. Garcia 2015
FEN: 3q3N/1p5k/5B2/8/1p2p1Rp/1P5K/p3PP2/8 w (Bild-Klick vergrössert das Diagramm)
Die Nacht vor dem katholischen Hochfest Allerheiligen (1. November) liegt insbesondere bei den englischsprachigen Ländern jeweils ganz in den Händen des eingebildeten Schreckens und Grauens. Zumindest seit 1978, als der Film „Halloween“ den Serienmörder Michael Myers bei der Arbeit filmte. Hier ein weniger grauenvolles, aber nicht minder rätselhaftes Geschehen: Das Halloween Chess Puzzle 2018…
Die längst bis zur Absurdität kommerzialisierten Volksbräuche rund um das „Halloween“-Fest, ursprünglich in Irland angesiedelt, dann nach Amerika exportiert und schliesslich wieder nach Europa rübergeschwappt, sehen insbesondere erleuchtete Kürbis-Fratzen vor und singend-bettelnde Kinder, die mit Gesichtsmasken und schlechten Zähnen von Haus zu Haus ziehen mit dem Spruch: „Gebt Süsses, oder es gibt Saures!“
Selbstverständlich hat auch das Schach seine Halloween-Highlights – beispielsweise die nachstehende Studie („Weiss zieht und gewinnt“). Unser diesjähriges Halloween-Bonbon ist erschreckend schwierig verpackt, das Entsetzen über seine Beinahe-Unlösbarkeit jagt Schauer der Verzweiflung über die Rücken der Schachfreunde wie der Schachprogramme. Die Glarean-Redaktion wünscht wohliges Figuren-Gruseln! ♦
FEN-String: 1N6/2pp4/3k1P2/p7/1pK1P3/5P1P/3r2N1/8 w – – 0 1 Studie von I. Akobia & M. Garcia 2013
Die Auflösung des Rätsels mit Analysen hier: —> weiterlesen
Willkommen im kostenlosen Spielsaal des Glarean Magazins! Hier kannst du dir gratis – dank des komfortablen Chess Viewers & Players von Chessbase Hamburg – einen Chess-Snack zwischendurch gönnen und gegen zufällige (und anonyme) Gegner aller Stärkeklassen antreten. An Spielpartnern wird es dir nie fehlen, ein paar tausend Schachfreunde sind immer online und warten auf deine Teilnahme. Mal sitzt dir dabei ein Anfänger gegenüber, mal ein stärkerer Vereinsspieler – je nachdem, wie du dich steigerst oder verschlechterst…
Bedenkzeit einstellen – fertig!
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Wähle zuerst deine Bedenkzeit (mit dem Button „Mehr“), und schon geht’s ab. Die Standard-Blitz-Zeit von 5 Minuten pro Spieler ist bereits voreingestellt, längere Bedenkzeiten gibt’s unter „Any slow“. Mit der Maus manövrierst du deine Steine, auch abspeichern bzw. als PGN-Datei downloaden lässt sich schliesslich deine beendete Partie. Sogar analysieren lassen kannst du die Games, alles mit dem Button „Tools“. Wer will, holt sich bei Chessbase – wiederum gratis – einen persönlichen Account und kommt damit in den Genuss von zusätzlichen interessanten Schach-Features. Auf jeden Fall sitzt am anderen Ende nie irgend ein seelenloser Computer, sondern ein Spieler aus Fleisch und Blut – Spielspass garantiert!
Die hohe Schule der Taktik
Wer nun nach einigen Partien merkt, dass seine taktischen Fähigkeiten noch Entwicklungspotential haben, der kann sich im Glarean Magazin auch die zahllosen Schach-Puzzles in unserer Sidebar rechts unten vorknöpfen. „Du bist am Zug“ schult die Geschwindigkeit deines Schachdenkens enorm. Und auch hier geht die Entwicklung vom Einfachen zum Schwierigeren – oder auch mal umgekehrt…
Das Glarean Magazin wünscht dir jedenfalls viel Vergnügen beim Online-Schachspielen – und natürlich: Bonne Chance! 🙂
Wen die vielen Möglichkeiten des Online-Schachs interessieren, liest im Glarean Magazin auch den Report Virtuell Schach spielen – einfach, praktisch, gut: Die besten Online-Schach-Portale
Es ist inzwischen zu einer großen Herausforderung geworden, neue Knacknüsse für Schachprogramme aufzuspüren. Die Engines rechnen heutzutage sehr schnell, sehr selektiv, sehr tief, und ihre Algorithmen arbeiten mit ausgeklügelten Programmiertechniken. In Verbindung mit ständig beschleunigten Prozessoren spüren sie damit auch die verborgensten Geheimnisse einer Schachstellung auf.
Und was setzen die „Traditionalisten“ dieser geballten neuronalen Wucht entgegen? Sie bessern Stockfish & Co. immer noch mehr nach, versuchen dessen Schwächen auszumerzen, ohne seine Stärken zu mindern, was in der Alpha-Beta-Welt eine Herausforderung darstellt. Im Moment scheint Stockfish zu stagnieren. Doch das diagnostizierte man schon in früheren Entwicklungsperioden, nur um dann wieder überrascht zu beobachten, dass der Fisch erneut 
Die nachstehende Rangliste wurde generiert von 31 alten und neuesten Engines nach 930 Partien, doppelrundig ausgespielt während Tagen auf einem AMD-Ryzen7 mit einer Bedenkzeit pro Engine von 2 Min + 2 Sec-Inkrement. Die NN-Programme liefen mit 1 Thread auf einer flotten RTX-2080-GPU, im Gegenzuge erhielten die Alpha-Beta’s alle verfügbaren 16 Threads.
Wer die knapp 300 Partien analytisch untersucht im Hinblick auf NN-spezifisches Schachverhalten, der wird in verschiedener Hinsicht fündig. Insbesondere fallen diverse positionelle Aspekte der KI-Spielführung ins Auge; einige grundsätzliche Überlegungen zu LeelaChessZero finden sich hier: 
Downloads
Abschliessend hier aus diesem Turnier noch ein halbes Dutzend schachlicher Top Shots, die nicht nur besonders ästhetisch sind, sondern auch demonstrieren, zu welchen Glanzzügen moderne Schachprogramme in der Lage sind, auch wenn sie – wenngleich auf flotter Hardware – nur einige Sekunden pro Zug verfügbar haben. Mit durchschnittlichen Rechentiefen von 25-30 Halbzügen spielen heutzutage die Engines auch in Blitzpartien auf einem Niveau, das früher von ihren Vorgängern erst nach stundenlangen Partien (und auch nur annähernd…) erreicht wurde.
