Bewerten
Die Bewertung ist das A und O. Ich kann 100 Halbzüge im voraus denken, wenn die Beurteilung schrott ist, dann bringt das nichts. Doch wie kann eine KI zwischen guten und schlechten Zügen unterscheiden?
Mit Zahlen. Sogar mit sehr vielen Zahlen. Man fängt zunächst damit an, die Figuren zu werten. Etwa so, wie wenn man Schach lernt. Da hat der Bauer einen, Springer und Läufer drei, Turm fünf und die Dame neun Punkte. Der König ist unsterblich und hat keine Bewertung.
Da die Zahlen zu klein sind, um praktikabel zu sein, multipliziert man sie mit hundert. Nimmt man alleine dies in die Berechnung mit auf, führt es bspw. dazu, dass die KI eine Dame nicht mehr gegen einen Bauern tauschen würde, außer es führt zum Matt oder soll eines verhindern. Durch diese zentrale Bewertung versteht die KI automatisch die taktischen Motive. Sie spielt die möglichen Kombinationen durch und merkt, dass sie am Ende Material gewinnt. Deswegen sind KIs auf taktischer Ebene so stark.
Doch woher weiß die KI, welche Felder besser und welche schlechter sind?
Gedanken zu Zahlen
In der Schachschule lernt man darüber viele Dinge. Bauern, vor allem im Zentrum, sind besonders stark. „Springer am Rand bringt Kummer und Schand!“ Oder „Ein Bäuerlein, das vorgeprellt, hat oft dem Feind ein Bein gestellt.“
Man darf jetzt aber nicht erwarten, dass man diese Sätze eingibt und sich die KI daran hält. Wir müssen es in Zahlen umwandeln.
Wie erwähnt, haben wir ja ein Array mit 64 Feldern. Also können wir jedes Feld für jede Figur mit Zahlen bewerten. Um beim Zug e2-e4 zu bleiben: e1 ist 0, weil der Bauer hier nicht stehen kann. e2 ist eine relativ niedrige Nummer, e3 etwas größer und e4 ist hoch. Die KI rechnet Positionen mit e2, e3 und e4 durch und stellt fest, dass die Evaluierung für den Ackersmann auf e4 am besten ist.
Das Gleiche passiert mit allen anderen Figuren. Springer am Rand oder in der Ecke haben sehr niedrige Zahlen. Die Felder c3 und f3 sind deutlich stärker bewertet. Also zieht die KI vorwiegend auf diese, statt auf a3 oder h3.
Die meisten guten KIs fassen diese Werte in Spielphasen zusammen. Größtenteils bilden Eröffnung und Mittelspiel eine Tabelle, Endspiel eine zweite. Ich bewerte derzeit alle drei Spielphasen einzeln. Ob das wirklich besser ist, weiß ich noch nicht.
Die Stellungsbeurteilung funktioniert im Kern wie folgt:
- Die KI macht gedanklich einen Zug.
- Sie zählt die Werte der Figuren zusammen.
- Sie zählt die Werte der Felder zusammen, auf der die Figuren stehen.
- Nun macht sie das Gleiche mit dem Gegner.
- Vom eigenen Wert wird der Wert des Gegners abgezogen.
Ist die Zahl positiv, steht die KI besser dran. Ist sie negativ, steht der Gegner besser.
