Sind Schach-Engines für Spieler mit niedrigerer Bewertung schädlich?

Um etwas Kontext zu geben, habe ich gerade angefangen, OTB zu spielen und bin erst 1225 USCF. Meine Online-Schachbewertung ist jedoch nicht viel höher, es ist ungefähr 1650 mit Standard-Zeitsteuerung.

Schachengines sind ein großartiges Werkzeug, aber können sie sich nachteilig auf das Wachstum von Spielern mit niedrigerer Bewertung auswirken? Sicher, es ist wahr, dass Spieler mit niedrigerer Bewertung Engines verwenden können, um eine übersehene Taktik zu erkennen oder einen nicht so offensichtlichen Fehler zu finden, aber was ist mit den subtilen Bewegungen, die Schach-Engines in Positionsspielen vorschlagen?

Nachdem ich einige meiner Spiele mit Stockfish analysiert hatte, bemerkte ich, dass die Engine von Zeit zu Zeit Bewegungen vorschlug, die für mich nicht viel Sinn machten. Es ist schwer, ein konkretes Beispiel von oben zu nennen, aber ich denke, viele Spieler mit niedrigerer Bewertung können sich darauf beziehen. Die Motoren sind offensichtlich sehr stark und es ist für jeden Spieler einfach, die Analyse eines Motors zu verfolgen, seine Vorschläge zu beobachten und zu denken: "Oh ja, das kann ich in meinen eigenen Spielen implementieren." Aber wenn es um die Crunch-Zeit geht, hat der Spieler überhaupt nichts gelernt und sich einfach getäuscht zu glauben, sie hätten etwas von der Engine gelernt.

Was denken Sie? Sind Motoren großartige Lernwerkzeuge für Spieler mit niedrigerer Bewertung oder erfordert es ein höheres Maß an Schachkenntnissen, um die Leistung einer Maschine wirklich nutzen zu können?

Ich denke nicht, dass sie schädlich sind, wenn sie richtig verwendet werden.

1. Es gibt nichts, was Sie von Stockfish lernen werden, was einen unmittelbaren Unterschied machen wird. Wenn Sie die Analyse studieren, werden Sie jedoch anfangen zu lernen.

2. Stockfisch spielt mit GM-Stärke. Es wird Bewegungen vorschlagen, die Sie erst finden werden, wenn Sie ein 2200+ Spieler sind. Leider ist mir keine Schachengine bekannt, die wie eine vernünftige USCF 1650 spielt, was Sie brauchen.

3. Stockfish zeigt Ihnen, wo Sie bessere Bewegungen hätten machen können. Es ist wichtig zu wissen, dass es Gewinnzüge gibt, wenn Sie klug genug sind, sie zu finden. Bis das Spiel hoffnungslos ist, kann Stockfish einen USCF 1250 schlagen, unabhängig davon, auf welcher Seite des Bretts er spielt. Die Bewegungen sind da.

Jetzt, während ich ein Fan von Motoren bin, wenn Sie sich verbessern wollen, holen Sie sich einen Ausbilder. Sie brauchen keinen GM - ein "A" - oder "B" -Spieler reicht aus. Bitten Sie sie nach dem Spielen mit "A" - und "B" -Spielern, Ihnen bei der Analyse des Spiels zu helfen. Dies gibt Ihnen Gründe, nicht nur Antworten. Außerdem lernen Sie, wie Sie analysieren. Dies ist, was Sie vermissen werden, wenn Sie sich zu sehr auf den Motor verlassen - es gibt Ihnen die Antworten, ohne Ihnen zu helfen, die Antworten zu verstehen.

Als Spieler mit einer Bewertung von Mitte 1500 finde ich Taktiktrainer (Schachprobleme) lohnender als das Spielen gegen Motoren. Ich habe bei verschiedenen Zeitkontrollen gespielt - normalerweise mit einem Zeitbonus für den Menschen -, aber jedes Spiel scheint ein Abnutzungskrieg zu sein: ein enges Positionsspiel, das um winzige Vorteile kämpft. Dann spiele ich andere Menschen, die eine Taktik übersehen, oder versuche etwas Riskantes, das nicht herauskommt, oder eine beliebige Anzahl von "menschlichen Fehlern". Es ist eine andere Art von Spiel, und eines, das mir viel mehr Spaß macht.

Ich versuche, langsame Spiele (G / 30 oder länger) gegen Leute zu spielen, und benutze dann Engines, um sie zu analysieren. Wenn ein besserer Zug aufgedeckt wird, wird es zu einem Spiel der Selbstbeobachtung: "Warum habe ich DIESEN Zug nicht gewählt? Habe ich ihn gesehen? Habe ich ihn richtig berechnet? War ich so auf einen anderen Plan eingestellt, dass ich nicht bereit war, ihn zu ändern." ? "

Eine große Hürde, mit der ich konfrontiert war, war eine natürliche Abneigung gegen Online-Spiele: Es sind zu jeder Zeit Tausende von Spielern online, und die Mainstream-Server (ICCS, FICS, PlayChess usw.) sind sehr gut darin, ihre Fähigkeiten anzupassen. Es ist vielleicht nicht so persönlich wie OTB, aber (hoffentlich) spielen Sie immer noch einen anderen Menschen. Ich spiele immer noch keine bewerteten Spiele online, aber zu Übungszwecken ist es schwer zu schlagen.

Eine Verwendung, die noch nicht erwähnt wurde und die ich sehr hilfreich finde, ist die Verwendung des Motors für Endgame-Übungen. Sie können jede Endgame-Position festlegen, die Ihnen gefällt, und sie ausprobieren, um zu sehen, ob Sie diese theoretischen Gewinne wirklich gewinnen und diese theoretischen Ziehungen ziehen können. Wenn Sie einen Fehler machen, können Sie ziemlich sicher sein, dass der Motor es bemerkt!

Eine Einschränkung ist jedoch, dass der Motor manchmal seltsame und "unmenschliche" Bewegungen ausführt, wenn er nicht gewinnen kann. Wenn ich zum Beispiel eine theoretische Auslosung verteidige, habe ich gesehen, dass der Motor seinen Bauern oder seine Figur munter aufgibt, was zu einer sofortigen Auslosung durch unzureichendes Material führt. Ein Mensch möchte es vielleicht weiter versuchen und auf einen Fehler hoffen (abhängig von der Komplexität des Endes und dem Level des Gegners), während der Motor zu denken scheint, dass "alle Bewegungen als Null bewertet werden; Fuggedaboutit!". Oder in einer verlorenen Position könnte der Motor seinen König zum Laufen bringen, ohne zu versuchen, sich zu verteidigen. Vielleicht berechnet es, dass es dann einem Partner in 12 statt einem Partner in 10 gegenübersteht ...

Ich denke nicht, dass Computerprogramme schädlich sind, solange Sie erkennen, dass sie hauptsächlich auf Taktik beruhen. Ich glaube nicht, dass die Online-Computerprogramme subtile Bewegungen beherrschen. Sie können jedoch speziell für das Taktiktraining für Spieler mit niedrigerer Bewertung hilfreich sein und Ihnen dabei helfen, taktische Bewegungen zu erkennen. Ich denke nicht, dass das Spielen auf höheren Ebenen genauso vorteilhaft ist wie das Verwenden niedrigerer Ebenen, da sie in ersteren keine Fehler machen, während Sie in letzteren ein menschlicheres Spiel mit der Möglichkeit von erhalten können gelegentlich das Programm ausspielen. Zumindest war das meine Erfahrung.

Da ich selbst 1500 Spieler bin, benutze ich Schach-Engines, um auf taktische Schüsse hinzuweisen, die ich in meinen Spielen verpasst habe, damit ich weiß, auf welche Taktik ich mich konzentrieren sollte. Ich arbeite auch gerne an Eröffnungen mit ihnen. In diesem Fall kann ich das Spiel in 5 oder 10 Zügen neu starten. Sie haben mir oft geholfen, Löcher in meinem (eher begrenzten) Eröffnungswissen zu erkennen. Ich mache mir keine Sorgen über Bewegungen, bei denen sich die Bewertung nur geringfügig ändert. Ich finde es nützlich, um ein Gefühl der Gefahr zu entwickeln, aber ich spiele nicht viele Spiele aus, weil ich die ganze Zeit depressiv bin und verliere.

Ich denke, Schach-Engines sind großartig, wenn man auf allen Ebenen lernt. Ich weiß, dass ich viel von ihnen gelernt habe. Es ist der Fall, dass Positionsspiele der Top-Großmeister verwirrend sein können und dass eine Schach-Engine möglicherweise nicht viel nützt und eine Erklärung eines stärkeren Spielers ein schnellerer Weg ist, dies zu verstehen. Trotzdem eignen sich Schach-Engines hervorragend zum Lernen im Allgemeinen.

Ich glaube nicht, dass ein Anfänger viel davon hat, Schach-Engines zu benutzen. Wie Sie bemerken, gibt Ihnen eine Schachengine zwar den besten Zug (oder zumindest etwas sehr Gutes), aber nicht, warum dies der beste Zug ist. Wenn Sie also nicht genau dieselbe Position auf dem Brett haben (was selten vorkommt), haben Sie nichts gelernt.

Selbst wenn Sie Ihre eigenen Spiele mit einer Engine analysieren und diese Ihnen Fehler oder verpasste Taktiken zeigt, ist es immer noch die Aufgabe eines Menschen, die Taktiken zu verstehen und zu kategorisieren (war es ein Doppelangriff, ein Zwischenzug, nur ein hängendes Stück oder ... .?). Am Ende müssen Sie diese Muster in Ihrem Kopf speichern. Dafür finde ich Trainingstaktik-Rätsel viel effizienter. Und auf einigen Websites, wie z. B. chesstempo, werden auch die taktischen Motive angezeigt .

In ruhigen Positionen sind die Motorvorschläge selbst für GM oft nicht leicht zu verstehen, und auch Motoren sind aufgrund ihres Designs nicht wirklich gut für langsames Manövrieren geeignet. Machen Sie sich keine Sorgen, wenn Sie nicht verstehen, was sie in diesem Fall vorschlagen.

Für einen Anfänger sollten Sie sich darauf konzentrieren, keine Teile in einem Zug zu verfälschen, einfache Taktiken zu vermeiden (Rätsel mit Lerntaktiken) und einfache Strategien zu lernen. Der beste Weg für Letzteres ist, einen stärkeren Spieler Ihre Spiele analysieren zu lassen und Ihnen zu sagen, wo Sie falsch gelaufen sind. Außerdem können Sie Bücher verwenden oder Anmerkungen zu Spielen ansehen / lesen.

Ich bin mit niemandem einverstanden, der sagt, dass Motoren nicht helfen können. Sie können Ihnen nicht nur in jeder Situation die richtige Antwort geben, sondern auch zeigen, warum Ihre Antwort falsch war. Es ist, als würde der stärkste Spieler der Welt direkt neben Ihnen sitzen.

Ich habe Schach gelernt, indem ich gegen Chessmaster gespielt habe. Aufgrund der Art und Weise, wie es gespielt wird, fühle ich mich im Endspiel besser als praktisch jeder andere, den ich spiele, und ich fühle mich taktisch ziemlich genau, weil Motoren Sie an diesem Standard festhalten. Das Spielen gegen Menschen macht eine Person schlampig und neigt dazu, um Fallen zu spielen. Wenn Sie sowohl gegen Menschen als auch gegen Motoren spielen, können Sie sich am schnellsten verbessern.

Schach-Engines sind meiner Meinung nach nicht für Anfänger geeignet, um Schach zu lernen. Und der Grund für meine Meinung ist sehr einfach: Schach-Engines sind nicht dafür ausgelegt, Schach zu unterrichten! Wenn dies als Antwort nicht ausreicht, werde ich versuchen, meine Ansichten im Folgenden näher zu erläutern.

Schachengines sind so konzipiert, dass sie jede Position so genau wie möglich bewerten können. Mithilfe dieser Bewertungen können Sie versuchen, für beide Seiten eine optimale Abfolge von Zügen zu finden, falls das Spiel fortschreitet.

Um Positionen zu bewerten, weisen Schach-Engines Positionen mit einem numerischen Wert zu, der auf Dingen wie Material, Königssicherheit usw. basiert. Die Engine wird jedoch niemals erklären, welche Positionsfaktoren die wichtigsten waren, die zu einer bestimmten Punktzahl einer Position führten. Dies ist der Schlüssel, warum jeder Schachspieler Motoren mit Vorsicht einsetzen und den Motor mit einer gewissen Skepsis behandeln sollte.

Die Schach-Engines sind sehr gut darin, was sie tun sollen; Tatsächlich sind sie heutzutage so gut darin, die meisten Positionen zu bewerten, dass die führenden Schachmaschinen nicht von Menschen geschlagen werden können. Dies macht es sehr schwierig, die Bewertung des Computers abzulehnen, selbst wenn man sich nicht sicher ist, warum die Computer-Engine eine Position auf scheinbar seltsame Weise bewertet oder warum sie eine seltsam aussehende Fortsetzung mit hohem Risiko bevorzugt, wenn es viel einfachere Möglichkeiten gibt, eine Bewertung vorzunehmen Spiel zu seinem logischen Abschluss.

Hier ist ein typischer Fehler, den Menschen in der oben beschriebenen Art von Szenario machen: Sie vertrauen einfach dem Computer, stellen keine Fragen und fahren fort. Auf diese Weise lernen diese Spieler nicht nur nichts von Substanz, sondern es besteht auch das zusätzliche Risiko, dass die Spieler glauben, tatsächlich Einsichten gewonnen zu haben, obwohl sie nichts verstanden haben!

Der letzte Teil über Menschen, die denken, dass sie etwas gelernt haben, obwohl sie es nicht getan haben, ist keine Übertreibung. Dies passiert Menschen ständig in vielen verschiedenen Umgebungen und hat damit zu tun, wie Menschen im Allgemeinen lernen.

In der Wissenschaft werden die Begriffe "Deep Learning" und "Surface Learning" verwendet, um zwei sehr unterschiedliche Lernansätze zu beschreiben, mit denen Studenten Kurse bestehen:

• Oberflächenlernen hat mit dem Versuch zu tun, einen Kurs zu bestehen, indem die präsentierten Informationen mit minimalem Aufwand gelernt werden. Dies bedeutet oft, dass der Schüler versucht, sich Fakten ohne einen Hinweis auf Reflexion zu merken.

• Deep Learning hat damit zu tun, die Kursinhalte in irgendeiner Weise als wichtig zu betrachten, was den Studenten dazu veranlasst, sich wirklich darum zu bemühen, die Inhalte eines Kurses zu lernen und zu verstehen.

Eine detailliertere (und meiner Meinung nach bessere) Beschreibung dieser Begriffe finden Sie in den ersten Absätzen des folgenden Artikels: Erleichterung des kritischen Denkens und der tiefen kognitiven Verarbeitung durch Aktivitäten des strukturierten Diskussionsforums .

Da das Lernen an der Oberfläche den Schwerpunkt auf das Lernen von Fakten und Definitionen legt, aber nicht auf das tatsächliche Verstehen, warum etwas wahr ist oder nicht, kann es den Schülern häufig eine stark eingeschränkte Fähigkeit geben, die erlernten Fakten anzuwenden.

Im Zusammenhang mit dem Schachlernen wird Oberflächenlernen als Auswendiglernen bestimmter Öffnungsvarianten auswendig oder als Lernen von Positionsrichtlinien wie "Ein Ritter am Rand ist dunkel" angesehen, ohne sich mit den Gründen für die Variationen und Richtlinien zu befassen. Ich denke, dass die meisten Leute zustimmen würden, dass dieser Ansatz zum Schachlernen auf lange Sicht nicht sehr erfolgreich sein würde.

Schach ist ein Spiel, das stark von der Fähigkeit des Spielers abhängt, Positionen im laufenden Betrieb zu berechnen und zu bewerten. Es gibt einfach zu viele Positionen, um sie sich zu merken, und wenn Ihr Gegner Variationen ausweicht, die Sie sich vielleicht gemerkt haben, sind Sie für den Rest des Spiels auf sich allein gestellt. Sie müssen beurteilen können, wann Sie sich an gemeinsame Richtlinien halten und wann Sie von diesen abweichen müssen. Das Erlernen des Schachspiels hängt mit der Förderung dieser Fähigkeiten zusammen, indem versucht wird, die Bewegungen in bestimmten Variationen zu verstehen und warum bestimmte Richtlinien so formuliert werden, wie sie sind. Dies entspricht eindeutig mehr dem Deep-Learning-Ansatz als dem Surface-Learning-Ansatz.

Dies mit Schach-Engines zu verknüpfen: Die Verwendung von Schach-Engines zum Erlernen von Schach ist gefährlich, da es sehr leicht zum Spieler werden kann, wenn man Oberflächenlernansätze zum Erlernen von Schach verwendet. Der Computer gibt nur eine numerische Auswertung und optimale Variationen, die den Spieler leicht dazu bringen können, etwas in der Art von "Huh! Der Computer sagt, dass ich hier gewonnen habe, wenn ich nur die gegebene Computerlinie gespielt habe. Stattdessen nach meinem Zug." Ich habe verloren, wenn mein Gegner gerade die angegebene Computerlinie gespielt hätte. Ich werde mich das nächste Mal daran erinnern! " ohne viel weiter zu reflektieren. Der Spieler hat vielleicht etwas gelernt, aber wird dieses neue Wissen dem Spieler helfen, sein Spiel auf sinnvolle Weise zu verbessern?

Trotz alledem denke ich immer noch, dass Schach-Engines verwendet werden können, um Schach zu lernen. Aber es erfordert, dass der Spieler vorsichtig und bereit ist, sich viel Mühe zu geben. Der Spieler sollte sich bemühen, eine Denkweise nach dem Motto "Oh, ich sehe Stockfisch, du denkst, diese Position ist _______, oder? Du dumme Gans, ich werde dir zeigen, wie falsch du bist!" Sobald Sie sich nicht sicher sind, warum der Computer eine Position so bewertet, wie er es tut. Auf diese Weise können Sie versuchen, den Motor zu zwingen, sich in gewissem Sinne zu erklären, anstatt nur blind zuzuhören. Dies ist jedoch für Anfänger sehr schwierig und zeitaufwändig, und ich glaube, dass das Erlernen von Taktiken, das Erstellen von Plänen usw. für Spieler, die relativ neu im Spiel sind und sich verbessern möchten, effektiver ist.