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Leela Ajedrez Cero

Leela Chess Zero (abreviado como LCZero , lc0 ) es un motor de ajedrez gratuito, de código abierto y basado en redes neuronales profundas y un proyecto de computación voluntaria . El desarrollo ha sido encabezado por el programador Gary Linscott, quien también es desarrollador del motor de ajedrez Stockfish . Leela Chess Zero fue adaptado del motor Leela Zero Go , [1] que a su vez se basó en el proyecto AlphaGo Zero de Google . [2] Uno de los propósitos de Leela Chess Zero fue verificar los métodos en el artículo de AlphaZero aplicados al juego de ajedrez.

Al igual que Leela Zero y AlphaGo Zero, Leela Chess Zero comienza sin ningún conocimiento intrínseco específico del ajedrez más allá de las reglas básicas del juego. [1] Luego, Leela Chess Zero aprende a jugar al ajedrez mediante el aprendizaje de refuerzo a partir del juego propio repetido , utilizando una red informática distribuida coordinada en el sitio web de Leela Chess Zero.

A junio de 2024 , Leela Chess Zero ha jugado más de 2.500 millones de partidas contra sí mismo, jugando alrededor de 1 millón de partidas cada día, [3] y es capaz de jugar a un nivel comparable con Stockfish , el programa de ajedrez convencional líder. [4] [5]

Historia

El proyecto Leela Chess Zero se anunció por primera vez en TalkChess.com el 9 de enero de 2018. [1] [6] Esto reveló que Leela Chess Zero era el motor de ajedrez de código abierto y de autoaprendizaje como se lo conocería, con el objetivo de crear un motor de ajedrez fuerte. [7] En los primeros meses de entrenamiento, Leela Chess Zero ya había alcanzado el nivel de Gran Maestro , superando la fuerza de las primeras versiones de Rybka , Stockfish y Komodo , a pesar de evaluar órdenes de magnitud menos posiciones debido a su red neuronal profunda en su función de evaluación y su uso de búsqueda de árbol de Monte Carlo .

En diciembre de 2018, el equipo de AlphaZero publicó un nuevo artículo en la revista Science que revelaba detalles no revelados anteriormente de la arquitectura y los parámetros de entrenamiento utilizados para AlphaZero. [8] Estos cambios se incorporaron rápidamente a Leela Chess Zero y aumentaron tanto su fuerza como su eficiencia de entrenamiento. [9]

El trabajo en Leela Chess Zero ha servido de base para el proyecto similar AobaZero para shogi . [10]

El motor ha sido reescrito y cuidadosamente iterado desde su inicio, y desde 2019 [11] se ejecuta en múltiples backends , lo que le permite utilizar de manera efectiva diferentes tipos de hardware, tanto CPU como GPU. [12]

El motor puede configurarse para utilizar diferentes pesos , [13] incluso diferentes arquitecturas . Este mismo mecanismo de pesos sustituibles también puede utilizarse para reglas de ajedrez alternativas, como por ejemplo para la variante Fischer Random Chess , que se realizó en 2019. [14]

Desde 2022, utiliza transformadores de solo codificador post-LN , similares a BERT . Representa un tablero de ajedrez como una secuencia de tokens de longitud 64. [15] La salida de la red es otra secuencia de tokens codificados de longitud 64. Se utiliza un módulo independiente para calcular un logit para cada movimiento posible de un cuadrado (la fuente) a otro (el destino). El módulo toma como entrada dos tokens codificados y genera un solo número (el logit para ese movimiento). [16] : Apéndice A 

Programa y uso

El método utilizado por sus diseñadores para hacer que Leela Chess Zero aprenda por sí mismo y juegue al ajedrez a un nivel superior al humano es el aprendizaje por refuerzo . Este es un algoritmo de aprendizaje automático, reflejado en AlphaZero , utilizado por el código binario / ejecutable de entrenamiento de Leela Chess Zero (llamado "binario") para maximizar la recompensa a través del juego propio . [1] [8] Como proyecto de computación distribuida de código abierto, los usuarios voluntarios ejecutan Leela Chess Zero para jugar cientos de millones de partidas que se alimentan al algoritmo de refuerzo. [3] Para contribuir al avance del motor Leela Chess Zero, se debe descargar la última versión candidata no a lanzamiento (no rc) del motor, así como del cliente. El cliente es necesario para conectarse al servidor actual de Leela Chess Zero, donde se almacena toda la información de las partidas de ajedrez de juego propio, para obtener la red más reciente, generar partidas de juego propio y cargar los datos de entrenamiento de nuevo al servidor. [17]

Para jugar contra el motor Leela Chess Zero en una máquina, se necesitan dos componentes: el binario del motor y una red. (El binario del motor es distinto del cliente, en el sentido de que el cliente se utiliza como plataforma de entrenamiento para el motor). La red contiene la función de evaluación de Leela Chess Zero que se necesita para evaluar las posiciones. [17] También se pueden descargar y utilizar redes más antiguas colocándolas en la carpeta con el binario Lc0.

Elo de auto-juego

El Elo de autojuego se utiliza para medir la fuerza relativa de la red y buscar anomalías y cambios generales en la fuerza de la red, y se puede utilizar como herramienta de diagnóstico cuando Lc0 sufre cambios significativos. A través de partidas de prueba que se juegan con una variación mínima basada en la temperatura, [18] los clientes del motor Lc0 prueban la versión más reciente frente a otras versiones recientes de la misma red, que luego se envía al servidor de entrenamiento para crear una evaluación Elo general.

Las fórmulas estándar de Elo se utilizan para calcular la fuerza relativa de Elo entre dos jugadores. Los cálculos de Elo de Self-play más recientes utilizan resultados de partidas de partidos contra múltiples versiones de red para calcular un valor de Elo más preciso.

El enfoque de juego propio tiene varias consecuencias en la evaluación de la calificación Elo de Lc0:

La inflación acumulada del Elo de autojuego se puede comparar con otras ejecuciones para medir la falta de generalidad en la medición de la fuerza con el Elo de autojuego acumulado puro. La ejecución Fischer Random Chess Test 71.4 (llamada 714xxx nets), se clasifica en casi 4000 Elo de autojuego acumulado 76 nets en su ejecución (714076). La ejecución T60 (6xxxx) 63000 net tiene un Elo de autojuego acumulado de alrededor de 2900. Comparando 714076 contra 63000 neto, se revela que 63000 claramente supera a 714076 en partidas cara a cara en la mayoría, si no en todos los controles de tiempo "justos". Sin embargo, el Elo de 63000 neto es significativamente menor que el de su oponente. Esto respalda la afirmación de que el Elo de autojuego acumulativo no es una medida objetiva de fuerza, ni es una medida que permita comparar linealmente la fuerza de la red Lc0 con la fuerza humana.

Configurar el motor para que juegue con un solo nodo con --minibatch-size=1y go nodes 1para cada movimiento realizado crea un juego determinista, y el Elo de autojuego en tales configuraciones siempre arrojará el mismo resultado entre 2 de las mismas redes en la misma posición de inicio: siempre gana, siempre pierde o siempre empata. Elo de autojuego no es confiable para determinar la fuerza en estas circunstancias deterministas.

Derivaciones

En la temporada 15 del Campeonato de los mejores motores de ajedrez , el motor AllieStein compitió junto a Leela. AllieStein es una combinación de dos derivados diferentes de Leela: Allie, que utiliza la misma red de evaluación que Leela, pero tiene un algoritmo de búsqueda único para explorar diferentes líneas de juego, y Stein, una red de evaluación que se ha entrenado utilizando aprendizaje supervisado basado en datos de juegos existentes que presentan otros motores (a diferencia del aprendizaje no supervisado que utiliza Leela). Si bien ninguno de estos proyectos sería admitido en TCEC por separado debido a su similitud con Leela, la combinación del algoritmo de búsqueda de Allie con la red Stein, llamada AllieStein, es lo suficientemente única como para justificar que compita junto con Lc0, el motor principal. (Las reglas TCEC requieren que un motor basado en redes neuronales tenga al menos dos componentes únicos de tres características esenciales: el código que evalúa una red, la red en sí y el algoritmo de búsqueda. Si bien AllieStein usa el mismo código para evaluar su red que Lc0, dado que los otros dos componentes son nuevos, AllieStein se considera un motor distinto). [19]

A principios de 2021, el blog LcZero anunció Ceres, un nuevo motor de ajedrez que utiliza redes LcZero. Implementa la búsqueda en árbol de Monte Carlo, así como muchas ideas novedosas de mejora algorítmica. Las pruebas iniciales de Elo mostraron que Ceres es más fuerte que Lc0 con la misma red. [20]

Resultados de la competición

En abril de 2018, Leela Chess Zero se convirtió en el primer motor que usa una red neuronal profunda para ingresar al Top Chess Engine Championship (TCEC), durante la temporada 12 en la división más baja, la división 4. [21] Leela no tuvo un buen desempeño: en 28 juegos, ganó uno, empató dos y perdió el resto; su única victoria vino de una posición en la que su oponente, Scorpio 2.82, se estrelló en tres movimientos. [22] Sin embargo, mejoró rápidamente. En julio de 2018, Leela se ubicó séptimo de ocho competidores en el Campeonato Mundial de Ajedrez Informático de 2018. [23] En agosto de 2018, ganó la división 4 de la temporada 13 de TCEC con un récord de 14 victorias, 12 empates y 2 derrotas. [22] [24] En la División 3, Leela anotó 16/28 puntos, terminando tercero detrás de Ethereal, que anotó 22.5/28 puntos, y Arasan en el desempate. [25] [22]

En septiembre de 2018, Leela se había vuelto competitiva con los motores más fuertes del mundo. En el Campeonato de Ajedrez Informático Chess.com 2018 (CCCC), [26] Leela quedó en quinto lugar entre 24 participantes. Los ocho mejores motores avanzaron a la ronda 2, donde Leela quedó en cuarto lugar. [27] [28] Luego, Leela ganó el partido de 30 juegos contra Komodo para asegurar el tercer lugar en el torneo. [29] [30] Leela participó en la "Copa TCEC", un evento en el que los motores de diferentes divisiones TCEC pueden jugar partidos entre sí. Leela derrotó a los motores de divisiones superiores Laser, Ethereal y Fire antes de ser finalmente eliminado por Stockfish en las semifinales. [22]

En octubre y noviembre de 2018, Leela participó en el Blitz Battle del Campeonato de Ajedrez Informático de Chess.com . [31] Leela terminó en tercer lugar detrás de Stockfish y Komodo. [32]

En diciembre de 2018, Leela participó en la temporada 14 del Top Chess Engine Championship . Leela dominó las divisiones 3, 2 y 1, terminando fácilmente en primer lugar en todas ellas. En la división principal, Stockfish dominó mientras Houdini , Komodo y Leela compitieron por el segundo lugar. Todo se redujo a una partida de ronda final en la que Leela necesitaba mantener a Stockfish en un empate con negras para terminar segundo por delante de Komodo. Leela logró esto y, por lo tanto, se enfrentó a Stockfish en la superfinal. En un partido de ida y vuelta, primero Stockfish y luego Leela tomaron tres juegos de ventaja antes de que Stockfish ganara por el margen más estrecho de 50.5–49.5. [22]

En febrero de 2019, Leela logró su primera victoria en un torneo importante cuando derrotó a Houdini en la final de la segunda copa TCEC. Leela no perdió ninguna partida en todo el torneo. [22] [33] En abril de 2019, Leela ganó el Campeonato de Ajedrez Informático Chess.com 7: Blitz Bonanza, convirtiéndose en el primer proyecto de redes neuronales en obtener el título. [34]

En la temporada 15 del Top Chess Engine Championship (mayo de 2019), Leela defendió su título de la copa TCEC, esta vez derrotando a Stockfish en la final 5.5–4.5 (+2 =7 −1) después de que Stockfish cometiera un error al empatar la tabla de siete jugadores . [35] Leela también ganó la Superfinal por primera vez, anotando 53.5–46.5 (+14 −7 =79) contra Stockfish, incluyendo ganar tanto con blancas como con negras en la misma apertura predeterminada en las partidas 61 y 62. [36] [37]

En la temporada 16 de TCEC, Leela terminó en tercer lugar en la división Premier, perdiendo la clasificación para la superfinal ante Stockfish y el nuevo motor de red neuronal profunda AllieStein. Leela no sufrió ninguna derrota en la división Premier, el único motor que lo hizo, y derrotó a Stockfish en uno de los seis juegos que jugaron. Sin embargo, Leela solo logró sumar nueve victorias, mientras que AllieStein y Stockfish obtuvieron 14 victorias cada uno. Esta incapacidad para derrotar a los motores más débiles llevó a Leela a terminar tercero, medio punto detrás de AllieStein y un punto detrás de Stockfish. [38] En la cuarta copa TCEC, Leela fue el primer clasificado como campeón defensor, lo que lo colocó en la mitad opuesta de los cuadros que AllieStein y Stockfish. Leela pudo clasificarse para la final, donde se enfrentó a Stockfish. Después de siete empates, Stockfish ganó el octavo juego para ganar el partido. [39]

En la temporada 17 de TCEC , celebrada entre enero y abril de 2020, Leela recuperó el campeonato al derrotar a Stockfish 52.5–47.5, anotando seis victorias notables en los últimos diez juegos, incluyendo ganar como blanco y negro en la misma apertura predeterminada en los juegos 95 y 96. [40] Se clasificó para la superfinal nuevamente en la temporada 18 , pero esta vez fue derrotado por Stockfish 53.5–46.5. [41] En la final de la Copa TCEC 6, Leela perdió ante AllieStein, terminando segundo. [42]

En la temporada 19 de TCEC, Leela volvió a clasificarse para la superfinal. Esta vez, jugó contra una nueva versión de Stockfish con soporte para NNUE , una función de evaluación basada en redes neuronales superficiales que se usa principalmente para los nodos de hoja del árbol de búsqueda. Stockfish NNUE derrotó a Leela de manera convincente con una puntuación final de 54,5–45,5 (+18 −9 =73). [43] [44] Desde entonces, Leela se ha clasificado repetidamente para la superfinal, solo para perder cada vez contra Stockfish: +14 −8 =78 en la temporada 20 , +19 −7 =74 en la temporada 21, +27 −10 =63 en la temporada 23, +20 −16 =64 en la temporada 24, +27 =50 -23 en la temporada 25 y +31 =52 -17 en la temporada 26.

Resumen de resultados

Juegos notables

Referencias

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