Como los grandes maestros se preparan con Fat Fritz

por Frederic Friedel
12/09/2019 – El nuevo módulo de ChessBase, "Fat Fritz" es producto de una idea inspirada por lo que han hecho Google/Deep Mind con AlphaZero, un proyecto de inteligencia artificial que ha fascinado bastante a gran parte del mundo del ajedrez. Lo que hemos hecho nosotros con Fat Fritz, es que hemos utilizado el código abierto de Leela y hemos creado nuestra propia red neuronal artifical a base de miles de partidas que nuestro programa Fat Fritz ha jugado contra si mismo. Pero encima de eso, le hemos agregado millones de partidas jugadas por jugadores humanos y por máquinas y también le hemos dado acceso a la base de datos de finales, tablebases. Mientras tanto, unos cuantos grandes maestros han experimentado con Fat Fritz y nos han confirmado que les fascinan los resultados excelentes y las ideas novedosas que les ha planteado ese módulo. Frederic Friedel lo ha visto con sus propios ojos en su casa cuando tuvo visita de dos jóvenes talentos indios y comparte la experiencia con nosotros en este reportaje. | Fotos: Frederic Friedel (ChessBase)

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Nihal y Srinath preparándose con Fat Fritz

Hace poco tiempo, nos visitó uno de mis favoritos súper talentos indios: Nihal Sarin. A los 15 años ya tenía una valoración Elo superior a los 2600 puntos. 

Nihal ya nos había visitado también hace dos años y nos lo pasamos muy bien. 

Este año, nos volvió a visxitar y otra vez nos reímos mucho juntos y mantuvimos conversaciones muy interesantes. En esta ocasión, Nihal iba acompañado por su entrenador GM Srinath Narayanan (me parece una de las personas más majas que hay en el mundo del ajedrez). 

Para el fin de semana en principio teníamos pensado marcharnos de excursión con mis nietos y mis hijos, o al Mar del Norte o al bosque o quizá al Mar Báltico para oxigenarnos un poco. 

Srinath Narayanan y Nihal Sarin

Sin embargo, el viernes por la tarde cometí un error fatal. Les di acceso al prototipo de FAT FRITZ a nuestros invitados indios. Se conectaron con FAT FRITZ a través de la nube de módulos de ChessBase y a continuación ya no era posible hablarles ni de excursiones, ni de nada. Se quedaban como hipnotizados, pegando las narices contra la pantalla del ordenador y y analizaban y analizaban,  línea tras línea, posición tras posición con el módulo Fat Fritz, que funciona por un sistema de red neuronal artificial. 

En un momento dado les dije: "Venga chicos, si son casi las doce de la noche. Mañana tenemos que madrugar. Va a ser un día largo de excursión".  

A la mañana siguiente, sin embargo, me vi forzado ha abandonar todos mis planes de y tuve que llamar por teléfono a mis hijos para cancelar la cita de la excursión familiar. Los chicos indios se habían empeñado en continuar analizando con FAT FRITZ. 

A partir de ahí, Srinath y Nihal se pasaron como mínimo seis horas al día analizando partidas con el nuevo módulo en la nube FAT FRITZ con inteligencia artificial. 

Desayuno, almuerzo, cena, todas esas cosas también se pueden tomar estando sentados delante del ordenador. 

Nihal y Srinath se conectaban con dos módulos a la vez. Uno de ellos siempre era FAT FRITZ (entonces todavía era el prototipo), y el otro era o Stockfish o Komodo. Había muchas posiciones en las los módulos mostraban resultados distintos unos que otros. 

Más tarde le rogé a Srinath que me enviase algunos ejemplos. Eso fue lo que me mandó: 

"Me he sumergido en las posiciones. Hemos encontrado un montón de ideas novedosas con la ayuda de ese módulo. Pero claro, la mayoría de ellas aún no las hemos probado en la práctica. Es lógico, porque la idea es reservarlas para las próximas partidas que vaya jugando Nihal en los torneos de elite. La verdad es, que eso nos da una ventaja tremenda. Creo que nos servirá como mínimo durante los próximos seis o doce meses, lo que hemos averiguado con Fat Fritz. En todo caso, te voy a mandar un ejemplo". 

He aquí lo que me mandó Srinath. Se trata de una mejora que han encontrado para una partida que Nihal había perdido originalmente. 

[Event "TCh-TUR Super League"] [Site "Konya TUR"] [Date "2019.07.17"] [Round "1.3"] [White "Demchenko, A..."] [Black "Nihal, Sarin"] [Result "1-0"] [ECO "C50"] [WhiteElo "2665"] [BlackElo "2610"] [Annotator "Srinath,N"] [PlyCount "137"] [EventDate "2019.07.17"] [EventType "team"] [EventRounds "13"] [EventCountry "TUR"] 1. e4 e5 2. Nf3 Nc6 3. Bc4 Bc5 4. d3 Nf6 5. O-O O-O 6. Re1 {Literally the only move we hadn't deeply prepared against before this game. The Turkish League was one of the few tournaments where Nihal was at the receiving end of the negative side of chance.} Ng4 7. Re2 Kh8 8. h3 f5 9. Bg5 Nf6 10. exf5 d5 11. Bb5 {[#] This is the critical point where Black has to decide between Nd4 and e4. While a brute force engine would point towards e4, a NN engine points toward Nd4 right away!} Nd4 (11... e4 {A brute force move which is very concrete.} 12. dxe4 dxe4 13. Qxd8 Rxd8 14. Bxc6 exf3 (14... bxc6) 15. Bxf3 Rd1+ 16. Kh2 Bxf5 17. Bf4 Bd6 18. Bxd6 cxd6 $11 {is -0.00 according to Stockfish. For good reason, as the position is quite close to equal. However, it is not easy to get here. It is also not a draw yet, as World Champion Magnus has been teaching the chess world over the last decade. The game could continue} 19. Rd2 Rc1 20. Rd1 Rxc2 21. Rxd6 Rxb2 22. Nd2 {A 0.00 like position where I would hold very confidently in a correspondence game. In an OTB game, I wouldn't be completely sure against a very strong opponent. Such equalish positions can very easily turn into suffering.}) 12. Nxd4 Bxd4 (12... exd4 $1 {A very deep idea which the NN engine sees instantly. Brute force engines also get there, but you have to bring them to it and wait for them to comprehend. This used to be the way we found hidden ideas when analyzing with powerful brute force engines - make moves ourselves and let the engine catch up. However, with a NN engine, the percentage of such 'blind shots' increase substantially, and it also saves a lot of time. White's b5 bishop is totally sidelined now and Black gets full compensation due to the much better functioning of his pieces, despite being a pawn down and the structure being unusual. This exact position from the opening is not very likely to reoccur, but I was very impressed by this unusual strategic idea. These are the building blocks of evolution of human chess understanding.} 13. g4 c6 14. Ba4 a5 15. a3 Qd6 {Black's compensation is clear and the position frightening. If this happened over the board, Black has excellent practical chances.}) 13. c3 Bb6 14. Rxe5 c6 15. Ba4 Bc7 16. d4 $1 $14 Qd7 17. Bxf6 Rxf6 18. g4 Bxe5 19. dxe5 Rf8 20. Nd2 Qc7 21. Nf3 Qe7 22. Bc2 Bd7 23. Qd2 Rae8 24. Re1 Bc8 25. e6 Qf6 26. Ne5 Kg8 27. f4 Bxe6 28. g5 Qe7 29. fxe6 Qxe6 30. Kg2 Qd6 31. h4 g6 32. Kg3 Re7 33. b4 a6 34. c4 Rd8 35. cxd5 Qxd5 36. Qxd5+ cxd5 37. Bb3 Kg7 38. Rc1 d4 39. Kf3 Ra8 40. Ke4 Rd8 41. h5 d3 42. h6+ Kh8 43. Rd1 d2 44. Ke3 a5 45. bxa5 b6 46. a6 b5 47. Rxd2 Rxd2 48. Kxd2 Ra7 49. Nf7+ Kg8 50. Kc3 Rxa6 51. Kb4 Rb6 52. Kc5 Rb8 53. Bd5 b4 54. Bc4 Rc8+ 55. Kxb4 Rb8+ 56. Kc3 Ra8 57. Bb3 Rc8+ 58. Kb2 Rb8 59. Kc3 Rc8+ 60. Kd4 Rb8 61. Ke5 Rb5+ 62. Bd5 Ra5 63. Ke6 Ra6+ 64. Ke7 Ra4 65. f5 Ra5 66. Be6 gxf5 67. Nd6+ Kh8 68. Kf8 Ra8+ 69. Bc8 1-0

Srinath agregó: 

"Los módulos de bruta fuerza también encuentran esa línea, pero antes tienes que llevarlos hasta ahí y esperar hasta que comprendan aquello. Hasta ahora esa había sido la manera que utilizábamos para encontrar nuevas ideas. Pero eso implicaba que éramos nosotros lo que tenían que buscar y sugerir los movimientos para que luego la máquina pudiera analizarlo. Con el nuevo módulo en la nube FAT FRITZ, hemos podido aumentar la cantidad de esos "tiros al vacío" de manera sustancial. Eso nos ahorra muchísimo tiempo. La verdad es que me parece que esos son los pilares de la evolución humana a la hora de realmente comprender el ajedrez". 

Srinath nos envió otro ejemplo más de su trabajo, analizado con el prototipo de FAT FRITZ y explicó:

"Les enseñé los comentarios de la partida a nuestros compañeros del equipo indio, por si prefiriesen quitar algunas cosas que serían "demasiada información pública".  Es que muchas de las cosas que hemos analizado tenían que ver directamente con lo que queríamos preparar para las partidas que va a jugar nuestro equipo en un futoro. Y como no todos los comentarios y cálculos son relevantes para esa materia aquí, hemos borrado las cosas más comprometedoras. Pero creo que aún así se va a comprender bastante bien, lo que hace tan especial las evaluaciones que realiza de ese módulo con tecnología basada en las redes neuronales artificiales".

[Event "12th World Teams 2019"] [Site "Astana KAZ"] [Date "2019.03.05"] [Round "1.1"] [White "Adhiban, Baskaran"] [Black "Grandelius, N...."] [Result "1-0"] [ECO "C50"] [WhiteElo "2683"] [BlackElo "2694"] [Annotator "Srinath,N"] [PlyCount "61"] [EventDate "2019.03.05"] [EventType "team"] [EventRounds "9"] [EventCountry "KAZ"] [SourceTitle "The Week in Chess 1270"] [Source "Mark Crowther"] [SourceDate "2019.03.11"] [SourceVersion "1"] [SourceVersionDate "2019.03.11"] [SourceQuality "2"] [WhiteTeam "India"] [BlackTeam "Sweden"] [WhiteTeamCountry "IND"] [BlackTeamCountry "SWE"] 1. e4 e5 2. Nf3 Nc6 3. Bc4 Nf6 4. d3 Bc5 5. O-O d6 6. c3 h6 7. Re1 O-O 8. Nbd2 a5 9. Nf1 Be6 10. Bb5 Ne7 11. d4 exd4 12. cxd4 Bb6 13. Ng3 d5 14. e5 Ne4 15. Nxe4 dxe4 16. Rxe4 {[#]} c5 {The position is evaluated close to the 0.00/0.15 range by a brute force engine. In practical terms it is a lot easier to play as White. Therefore, the NN based engine's evaluation is much more useful in practical terms.} (16... Qd5 17. Bd3 Bf5 {Nihal's game proceeded in this direction against Oleksiyenko in the French League. The game eventually ended in a draw, but despite being slightly outprepared, by a few moves, White was more comfortable and pressing throughout the game.} 18. Rh4 Qe6 19. h3 Rad8 20. Qe2 Bxd3 21. Qxd3 Ng6 22. Rg4 c5 23. Be3 cxd4 24. Bxd4 Bxd4 25. Rxd4 Rxd4 26. Qxd4 Re8 27. Re1 Qxa2 28. Qd7 Qe6 29. Qxb7 Rd8 30. Qe4 Qd5 31. g3 Qxe4 32. Rxe4 Rb8 33. Re2 Rb4 34. h4 Nf8 35. h5 Ne6 36. Kg2 Kf8 37. Nh4 Nd4 38. Rd2 f6 39. exf6 gxf6 40. Ng6+ Kf7 41. Nf4 Ne6 42. Nd5 Rb5 43. f4 f5 44. Kh3 Rb3 45. Kh4 a4 46. g4 fxg4 47. Kxg4 Nc5 48. Re2 Rd3 49. Nb4 Rd6 50. Re5 Nd7 51. Ra5 Rd4 52. Rxa4 Ne5+ 53. Kf5 Nc6 54. Nxc6 Rxa4 55. b4 Ra1 56. Ke5 Rh1 57. b5 Rxh5+ 58. f5 Rh1 59. b6 Re1+ 60. Kf4 Rf1+ 61. Kg4 Rg1+ 62. Kf4 Rf1+ 63. Ke4 Re1+ 64. Kf4 { 1/2-1/2 (64) Nihal,S (2598)-Oleksiyenko,M (2595) Brest FRA 2019}) 17. Bd3 Bf5 18. Rf4 Bxd3 19. Qxd3 cxd4 20. Rg4 Qd7 21. h3 Qe6 22. Bd2 Rad8 23. Re1 Nf5 { A powerful brute force engine remains contantly at 0.00 here. However, Fat Fritz hardly requires a second invitaiton to the feast here. Chess is of course 0.00 with perfect play. However, the practical chess played by humans is quite different to engine games played at a 3600 level. Humans have to solve problems that are incredibly complex within limited time. I don't think we'll ever get close to that level of perfection, and so I think chess will remain fun for a long time.} 24. Bg5 $1 hxg5 25. Nxg5 Qc8 26. Rf4 g6 27. g4 { [#] A very interesting position to study/ analyze with or without an engine.} Ne7 {The typical human response to pressure. Nils also had the added pressure of his team's position collapsing on the other boards. But even without external factors, defending this kind of a position against Adhiban is an unpleasant task for any human being.} (27... Ne3 28. e6 Qc6 $1 {This defence found by Stockfish is 'missed' by the NN engine. This actually has a rather useful practical point in the sense that the NN engine can indicate better what our human GM opponent is 'likely to miss' and set them complex practical problems.} (28... Qc2 {is a more natural human defensive move, but falls to} 29. exf7+ Kh8 (29... Rxf7 30. Qxc2 Nxc2 31. Nxf7 Nxe1 32. Nxd8 Bxd8 33. Kf1 Nc2 34. Ke2 $18) 30. Rxe3 Qc1+ 31. Re1 Qxe1+ 32. Kg2 Qc1 33. Qg3 $40 {Fat Fritz thinks White has a rather strong attack, whilst Stockfish thinks that White is just winning.}) 29. exf7+ Kh8 {[#] The point. g6 needs to be defended. The position remains complex with engines unanimously agreeing on the universal evaluation '0.00' which humans have referred to as 'unclear' for decades before the introduction of the weird, but now accepted centipawn evaluation system.}) 28. Qg3 Kg7 29. Qh4 Rh8 30. Rxf7+ Kg8 31. Rh7 {A fine game. The last decade saw a huge difference in how we look at openings. With brute force engine showing everything as 0.00, it was considered that White has no objective advantage anymore and it is 0.00 everywhere. The aim with White was to 'just get a position' which doesn't immediately draw. While this is largely still true from a strictly objective vantage, from a practical point of view, with the emergence of NN engines, I believe White can lay claim to 'edges' once again. Until the next rotation of the cycle.} 1-0

La conclusión de Srinath:

"Una buena partida. A lo largo de la última década ha habido un enorme cambio en los estudios de aperturas. Con un módulo de ajedrez normal, de bruta fuerza, llegaríamos a la conclusión que las blancas ya no tienen ninguna ventaja y que todo es 0,00. O sea que, la meta de las piezas blancas tendría que sera ahora, averiguar, como podríamos alcanzar una posición favorable que no concluya en tablas inmediatamente. Dicho eso, ahora con lo de los módulos de inteligencia artificial como, por ejemplo, FAT FRITZ, nos hemos dado cuenta que las blancas aún tienen porque abandonar todas las esperanzas y que podrían alcanzar una ventaja más adelante. 


Véase también nuestros tutoriales acerca del uso de Fat Fritz y de los módulos en la nube de módulos

Artículo original en inglés por Frederic Friedel (ChessBase)

Traducción al castellano y edición: Nadja Wittmann (ChessBase)

 

Enlaces




Ex editor jefe de la página de noticias de ChessBase en inglés. Estudió Filosofía y Lingüistica en las universidades de Hamburgo y Oxford. Del mundo académico pasó al periodismo científico, produciendo documentales para la televisión alemana. En 1986 fue uno de los fundadores de ChessBase.
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