Recensie: Think Like a Machine

Over de auteurs
Noam A. Manella en Zeev Zohar hebben een soort handboek geschreven dat een leidraad moet vormen om de conventionele denkkaders op de juiste momenten los te leren laten en deze met een soort engine-wise intuition aan te vullen. De auteurs zijn voor sommigen van u wellicht bekend van het boek Play Unconventional Chess and Win. Noam Manella is een onderzoeker op het gebied van sociale netwerken en Zeev Zohar een zakenman. Ze zijn beiden gepassioneerde schakers, maar niet van noemenswaardig niveau. Daarom is de GM Ram Soffer als ‘schaakexpert’ ingeschakeld om de analyses uit het boek te bezegelen.

Tekening van Rupert van der Linden

 

11 mei 1997, New York

Schaakcomputer Deep Blue wint de beslissende partij van Kasparov. De zesde partij van deze historische match kende slechts 19 zetten. Vol ontsteltenis gaf Kasparov op. Hij betichtte het team dat achter Deep Blue schuilde zelfs van ‘menselijke input’. De schaakcomputer zou ‘a very human sense of danger’ hebben getoond, waarvoor de hulp van grootmeesters nodig was geweest. Later nam de wereldkampioen deze uitspraken terug. Toch was de wijze waarop de computer won uniek. Zo speelde Deep Blue degelijke positionele offers, iets wat tot dan toe uitsluitend voorbestemd leek voor menselijke schakers.

Vandaag de dag is de schaakcomputer natuurlijk niet meer weg te denken uit de schaakwereld. De ‘engine’ beïnvloedt het schaken op alle denkbare terreinen. Zo zijn het topschakers die de engine raadplegen voor nieuwe (openings)ideeën, maar tegelijkertijd lijkt de kloof tussen mens en computer steeds groter te worden. Experts doen meer en meer zetten af als ‘ondoorgrondelijke computerzetten’. Het boek Think Like A Machine poogt niet alleen die kloof te overbruggen door de vaak raadselachtige zetten van de computer begrijpelijk te maken, maar stelt zelfs dat menselijke schakers kunnen leren om uiteindelijk dezelfde soort zetten achter het bord te bedenken.

Engines checken vanuit hun standaard ook de zetten die de meeste professionele schakers op intuïtieve gronden onmiddellijk afwijzen. Dat filter naar kandidaatzetten is niet verwonderlijk, want het denkproces van de mens is natuurlijk gebaseerd op gedeelde aannames over goed en fout. De auteurs hopen met dit boek schakers te leren om de comfort zone van die conventionele kaders zo nu en dan te verlaten, want stellen ze: “Those who develop the ability to constantly look for options “beyond the rules” are going to be the champions of the future.”

Als lezer vroeg ik mij meteen af of de schrijvers niet een bescheidenere opstelling hadden moeten kiezen. De vaststelling dat we kunnen leren van de computer is ontegensprekelijk waar, maar leren ‘denken’ (of eigenlijk zetten) als een engine, gaat dat niet een stap te ver? Hieronder zien we hoe ze deze moeilijke doelstelling hebben ingevuld.

Opbouw

De totstandkoming van de inhoud van het boek begon met een vraag van de auteurs op Facebook. Manella en Zeev vroegen of spelers over de hele wereld hun partijen wilden delen, waarin ze tijdens de analyse met een computer verbazingwekkende ideeën tegen waren gekomen. Op de verschenen zetten volgde vaak de aha-erlebnis dat eenieder van jullie wel kent. De auteurs richten zich op de zetten die voor een mens, dankzij de conceptuele barrières, moeilijk te vinden zijn. Het zijn volgens de auteurs geen zetten, die buiten het menselijke rekenvermogen liggen. Uit de duizenden inzendingen maakten de schrijvers een selectie en voegden daar toppartijen uit het hedendaagse schaak, partijen uit de strijd tussen Alphazero en Stockfish, als ook klassiekers van bijvoorbeeld Petrosian en Kasparov aan toe. In totaal behandelt het boek daarmee zo’n 130 uiteenlopende partijfragmenten.

Think Like A Machine categoriseert en analyseert de briljante momenten van de engine aan de hand van acht hoofdstukken. Voorafgaand aan de hoofdstukken wordt de lezer in een preview uitgedaagd om alle puzzels, die uit de analyses zijn ontwaard, zonder enige uitleg op te lossen. Vervolgens zijn de eerste zes hoofdstukken opgedeeld in thema’s: 1) Against the Instinct 2) Total Chess 3) Beyond the Horizon 4) Spectacular Attacks 5) Cold-Blooded Defence 6) Endgame Fantasy. De thema’s worden uiteindelijk weer opgedeeld in deelonderwerpen. Zo bespreekt het vijfde hoofdstuk verdedigingen van de engine die een tegenaanval of een ‘self-confident king’ bevatten. Laatstgenoemde gaat dan over het feit dat De engine, in tegenstelling tot de mens, geen angst kent om zijn koning over het hele bord te bewegen zolang het functioneel is. In hoofdstuk 7 worden partijen van Carlsen en Kasparov besproken die naadloos aansluiten op de analyses van Stockfish 10. Zij speelden dus ‘als een machine’ en dat is volgens de auteurs hoopgevend ten aanzien van de doelstelling van het boek. Tot slot volgen in hoofdstuk 8 nog eens 30 oefeningen, opgedeeld in gemakkelijk, uitdagend en moeilijk. Daar kan de lezer kijken hoe het ervoor staat met de engine-wise intuiton.

De structuur van de inhoudelijke hoofdstukken is telkens hetzelfde. De partijen beginnen met menselijke analyses en daarop volgen zogenaamde Machine Twists. Eerst presenteren de auteurs de partij (of fragment) met menselijk commentaar, in de stijl van het pre-computer tijdperk. Een bliksemschicht achter een zet signaleert het moment waar de menselijke schaker de verkeerde beslissing nam. Daarna volgen de Machine Twists waar de suggesties van de engine, ondersteund met uitvoerige analyses, de verborgen lagen van de partij in kwestie laten zien. Tot slot volgt er soms nog een tussenstukje waar een AI expert of grootmeester zijn licht laat schijnen op de verhouding tussen schaker en engine.

Schaakinhoudelijke voorbeelden uit het boek

Ik zal proberen de sfeer van het boek zo authentiek mogelijk te volgen. Ik heb gekozen voor drie voorbeelden: een leerzame computeranalyse, een met een hoge amusementswaarde en een waar de auteurs te ver doordraven.

Voorbeeld 1 – De educatieve waarde van het boek
uit hoofdstuk 1: Against the instinct – 1a: Think before Recapturing

Afwijkingen binnen een geplande ruil kunnen vaak verrassend en creatief schaak teweegbrengen. Computers zijn zo geprogrammeerd dat ze alle mogelijkheden scannen, zelfs in de meest triviale posities. Ze leren de mens daarom ‘toch even te kijken voordat we terugslaan’. Iedereen is natuurlijk wel bekend met het fenomeen van de ‘tussenzet’, maar thinking before recapturing gaat over meer dan dat. Soms kan het uitstellen van het terugslaan van een stuk ervoor zorgen dat je het initiatief behoudt. Het eindresultaat van dat initiatief kan in sommige gevallen meer waard zijn dan het stuk dat we terug willen slaan. Het volgende partijfragment uit het boek toont dat, wat ik hier even ‘tussen-initiatief’ noem, op illustratieve wijze.

Jeffrey Xiong – Sam Shankland (Montevideo 2018)

14.Lxh5 gxh5

Een natuurlijk zet en zeker niet slecht. In de partij bereikte zwart dan ook een duidelijk voordeel. Als Shankland daarentegen naar andere opties had gekeken, had hij misschien een krachtig en inspirerend alternatief gevonden. De partij ging als volgt verder (zie de pgn aan het einde van de recensie):

15.0-0-0 Tc8 16.Kb1 Txc3!? 17. Dxc3 Lxe4 18.f3? Pxf3 19. Thf1 Pxf3 20. Thf1 Dd7

Zwart staat ondertussen veel beter en wist de partij ook te winnen.

 

The Machine Twist

14…Pc4!

Een tussen-zet, de loper rent niet weg. Maar niet dit is niet de pointe, die volgt hierna!

15.De2 Pxb2!!

Zwart vernielt de pionnenstructuur op de damevleugel en bereidt tegelijkertijd dynamisch spel voor via de diagonalen a5-e1 en a1-h8. Die twee elementen tezamen zijn belangrijker dan de loper op h5. Het terugslaan van de loper is volgens de engine overbodig, omdat die immers geen rol van betekenis speelt op de zwarte velden!

16.Lg4

De loper die verrassend genoeg nog in leven is, probeert toch een rol te vervullen door de zet Tc8 te verhinderen.

16…Da5 17.Dd2

Geforceerd.

17… Pc4 18. Dd3 Tac8!

“Laughing in the face of the shocked bishop”, zijn de pakkende woorden van de auteurs.

19. Lxc8 Txc8

Wit staat dan wel een toren voor, maar de witte stelling staat klaar om in te storten.

20.0-0 Pxe3

(Om toch een alternatief te geven: 20.Pde2 Pe5 21.Dd1 Txc3 22.Pxc3 Dxc3+ 23. Kf1 Lxe4 24.Tg1 Lf3! En zwart heeft een doorslaggevende aanval).

21. fxe3 Txc3

In een oogopslag is de overweldigende compensatie voor de kwaliteit duidelijk. Zo noem ik even de gehavende pionnenstructuur en kwetsbare koning van wit met daartegenover het zwarte loperpaar en actieve stukken van zwart. Deze zetten van de engine hebben bij mij in ieder geval het idee aangewakkerd om bij elke volgende ruil die ik aanga toch even wat verder te kijken dan mijn neus lang is. Ik hoop bij u ook.

Voorbeeld 2 – De amusementswaarde van het boek
uit hoofdstuk 4: Spectacular Attacks – 4b: Multiple sacrifices

De auteurs schrijven dat het voor schakers steeds moeilijker is geworden om een aanval uit te voeren waar meerdere offers elkaar opvolgen. Daarvoor heeft een schaker niet alleen veel zelfvertrouwen en geloof in zijn of haar creativiteit en aanvalsvermogen nodig, maar ook is, onder invloed van de engine, het algemene niveau van verdedigen tegenwoordig hoger bij de gemiddelde tegenstander. Computers hebben een groot voordeel bij de berekening van lange concrete varianten waar veel materiaal wordt geïnvesteerd.

 

Ni Hau – Le Quam Liem (Ho Chi Minh City 2012)

Een ultra scherpe Siciliaan met tegengestelde rokades. In deze stelling is maar een vraag belangrijk: Welke aanval is het snelst?

29.g6?

Deze menselijke zet lijkt briljant en overtuigend naar de winst te leiden, maar eigenlijk is de voortzetting te langzaam. (‘Objectief’ gezien was de volgende variant beter: 29. Dxh7+! Lxh7 30. Lxb7 a1=D+ 31. Txa1 Txa1 32. Txa1 Tb8 met een klein voordeel voor zwart. Vanuit een praktisch standpunt valt er echter veel te zeggen voor de keuze van wit uit de partij.)

29… h5?

Zwart kon de druk niet weerstaan. Misschien had hij de hoop iets te vroeg opgegeven.

30.Dxh5 La3 31. Kxb3 zwart geeft op, vanwege de onhoudbare mat-aanval.

 

The Machine Twist

Op het eerste gezicht lijkt het erop dat de zwarte koning het niet lang meer vol houdt. Zwart kan nog een paar schaakjes geven, maar veel mensen zouden deze counteraanval ontoereikend evalueren. De computer ziet die ‘nutteloze schaakjes’ daarentegen als het begin van een prachtige en winnende combinatie.

29… La3+!! 30. Kxb3

(30. Kc3 Txc4+ 31. Kxc4 Dc6+ gaat mat).

30… a1=P+!!

Deze ogenschijnlijk zinloze zet blijkt essentieel te zijn, omdat de toren van de d-lijn wordt weggelokt.

31.Txa1

(31. Kc3 verliest nogmaals dankzij het thematische 31… Txc4+)

31… Dxb6+!! 32. Lxb6

Zwart heeft zijn dame niet eens nodig om mat op het bord te toveren.

32… Pd4+ 33.Kc3

(33.Lxd4 Tcb8+ 34.Kc3 Lb4+ 35. Kb2 Ld2+ 36.Lb6 Txb6#)

33.. Txc4+!! 34.Kxc4

(Wit kan nog 34. Kd2 spelen, maar na Pxf3+ gaat de dame verloren en is de witte stelling hopeloos).

34… Tc8+ 35.Lc5 Txc5#

De slotstelling maakt een artistieke impressie, zo is dat niet bedoeld door de computer. Deze ‘Twist’ was enkel en alleen een koude berekening.

Laatste voorbeeld: de auteurs draven te ver door

Het boek is voor een deel ook gevuld met ontzettend lange computeranalyses. Vooral het hoofdstuk Cold-Blooded Defense staat er bol van. Soms zijn die analyses, vooral vanuit esthetisch oogpunt, de moeite van het naspelen waard, maar het staat vast dat zulke varianten onmogelijk door de mens kunnen worden gevonden. Hieronder volgt een zeer moeilijke puzzel uit het boek, zodat u zelf een poging kunt wagen.

 

Christoph Menezes – Aram Hakobyan (Karlsruhe 2019)

Wit speelde in de partij 38. De6?   en moest de handdoek in de ring gooien na 38…g1=D+ 39.Kf5 Tf8+

Kunt u met een andere idee vanaf zet 38. de partij nog redden voor wit? Het antwoord met de volledige analyse staat aan het einde van de recensie.

 

Slotbalans

Na al dit schaakgeweld van de engine keer ik terug bij mijn rol als recensent. Wat moeten wij schakers nu met dit boek? Zijn de auteurs in hun doelstelling geslaagd?

Think like a Machine is levendig geschreven en bevat een goede afwisseling van moderne schaakpartijen en klassiekers. Daarnaast zorgen de tussenstukjes, waar sterke schakers en/of AI-experts over de verhouding tussen mens en computer uitweiden, voor een prettige energieke leeservaring. In algemene zin gaat het boek over voorstellingsvermogen, fantasie, begrip en de vorming van intuïtie. De schrijvers zetten de lezer aan tot een heroverweging van de conventies waarop onze schaakbesluiten berusten. De analyses uit het boek zijn niet alleen een vermakelijke en unieke ervaring op zichzelf, maar laten ook duidelijk zien dat we ons creatieve vermogen nog vaker moeten durven aanspreken om uiteindelijk onze schaakhorizon te verbreden. We kunnen veel leren van de zetten van de engine en de geboden categorisatie van de auteurs lijkt een mooie toevoeging te zijn op de traditionele zoekmethoden. Ik pas bijvoorbeeld de regel van thinking before recapturing nu standaard toe binnen mijn online snelschaak potjes en dat levert interessante en leerzame stellingen op. Wel betwijfel ik of de engine-wise intuition überhaupt haalbaar is. De voorbeelden hebben laten zien dat sommige zettenreeksen, naar mijn mening, voor altijd buiten ons denkvermogen zullen liggen.

De belangrijkste kanttekening die ik bij het boek plaats is dat de balans ontbreekt. De lezer komt er niet achter of het boek nu bovenal bedoeld is voor educatie, vermaak of een diep inkijkje in de manier waarop een engine schaakt. Natuurlijk sluiten die onderdelen elkaar niet uit, maar het is prettiger voor de lezer als er één dominant onderdeel is. Dat biedt de lezer houvast. Aansluitend denk ik dat de schrijvers beter voor een iets bescheidenere opstelling hadden kunnen kiezen. Natuurlijk kan een mens van de zetten van de computer leren en moeite doen om de ingewikkelde analyses echt te begrijpen levert ook veel op. Daarentegen is een groot deel van de voorbeelden simpelweg te moeilijk om op te lossen.

Voorafgaand aan de hoofdstukken worden in een preview alle puzzels gepresenteerd, die je zult gaan tegenkomen in het boek. De auteurs dagen je daar uit om deze op te lossen zonder enige uitleg of zoekrichting. Dat was een frustrerende ervaring. Het was een lastige klus om mezelf door de oefeningen heen te worstelen. Bij ongeveer 10 procent van de oefeningen kwam ik tot het juiste antwoord. Tevens zag ik bij een ander deel het idee wel, maar niet in de juiste zet-volgorde. Ik besloot om eerst de uitleg van de hoofdstukken te lezen en dan de oefeningen te gaan maken. Toch bleef ik steken op 20-30% juiste antwoorden. Een sterkere schaker zal misschien meer oplossingen vinden, maar ik ben het oneens met de claim van de auteurs dat al deze puzzels binnen het bereik van de menselijke capaciteiten liggen. Het oplossen van de stellingen tijdens het lezen vergt discipline van een schaakliefhebber. De bliksemschicht maakt je zeer nieuwsgierig en op een (halve) bladzijde later staat in je ooghoeken twee uitroeptekens achter een zet. Zelfs met alle kaders, categorieën en uitleg van de auteurs, blijven sommige varianten nu eenmaal ondoorgrondelijk. Pas na lang kijken en analyseren, begrijp je enigszins waar de computer naar toe wilt met zijn zetten. Dat komt het leesplezier niet ten goede.

We moeten accepteren dat veel computerzetten nu eenmaal onvoorspelbaar zijn voor de mens en alleen achteraf te begrijpen. Manella en Zeev hadden er daarom beter aan gedaan om te kiezen voor een doelstelling als ‘oefenen in het leren begrijpen van spectaculaire engine analyses’. De paradigmaverschuiving waar de schrijvers op aansturen, het leren schaken als een computer, beschouw ik voor nu als onrealistisch. Het boek is misschien wel een eerste stap naar een heroverweging van de wijze waarop de mens leert schaken. Daarbij denk ik niet dat de traditionele kaders als de stappenmethode ooit weg zullen vallen, want basisthema’s als de dubbele aanval zijn evident nodig om überhaupt chocola te maken van de analyses van de engine. Wel zullen dogma’s als ‘de gouden regels’ misschien steeds verder op de helling komen te staan.

Als fervent toernooischaker en trainer vind ik het belangrijk dat een schaakboek ook praktisch nut heeft. Ik leef niet in de illusie dat ik alles onthoud, maar hoop wel enige concepten of ideeën uit een boek aan het denkproces toe te kunnen voegen. Na bestudering van dit boek zou ik pleiten voor een toevoeging aan de zoektocht naar kandidaatzetten. Het kan denk ik geen kwaad om zo nu en dan jezelf eens tijdens een partij het volgende af te vragen: wat zou de computer hier spelen? Of kan ik een categorie uit Think like a machine loslaten op deze stelling? Of dat een blijvende verandering teweegbrengt is de vraag, maar het daagt je in ieder geval uit om creatief en buiten de gebruikelijke kaders te zoeken, iets wat de schaakpartij zeker leuker maakt! Ik zou de lezer dan ook aanraden om het boek niet zozeer als een handboek te zien om te leren hoe het is om als een computer zetten op het bord te toveren, maar eerder als illustratie van wat schaken te bieden heeft buiten de conventionele menselijke kaders en kandidaatzetten.

Oplossing puzzel:

Volledige partijfragmenten:

Boek: Thinking Like a Machine
Auteurs: Noam a. Manella & Zeev Zohar
Uitgeverij: Quality Chess
ISBN-nummer: 978-1-78483108-0
Pagina’s: 247
Gepubliceerd: 2020
Link naar het boek: www.qualitychess.co.uk/products/2/369/think_like_a_machine_by_noam_manella_and_zeev_zohar/
Link naar onze recensenten: www.schaaksite.nl/2018/04/09/nieuwe-boekrecensenten/

2 Comments

  1. Avatar
    Rick Lahaye november 14, 2020

    Mooie recensie! Leuk om te lezen. De zet Pxb2 in het eerste voorbeeld is echt prachtig! Verder moest ik spieken bij de opgave 🙂 Het wordt haast een filosofische discussie als het gaat om computers en of ze kunnen denken. Waar zijn schaakcomputers alleen nog niet sterker in vroeg ik mijzelf af? Zijn er schaakengine programmeurs hier op schaaksite die hun licht kunnen schijnen op deze kwestie? 🙂

    Het gaat wellicht voorbij aan het boek, maar wat mij persoonlijk wel fascineert is in welke mate AI kan ondersteunen bij leren. Oftewel, hun didactische capaciteiten. Je recensie doet mij onder meer denken aan Theory of Mind (i.e. bewust zijn van de bedoelingen van iemand anders (in dit geval een menselijke schaker)).

    XAI (Explainable Artificial Intelligence) wordt in schaken al geweldige stappen gezet. Uitleggen waarom bepaalde zetten worden gespeeld gaat flink vooruit. Een voorbeeld daarvan is Decodechess. Jezelf verplaatsen in iemand anders is alleen andere koek.

    Om het uit te leggen aan de hand van een puzzel (blind proberen op te lossen mag voor de gevorderden): Wit: a3, b2, d4, f2, g3, h2, Ld5, Kd2, Tc1, Th1. Zwart: a7, b7, d6, f7, g7, h7, Ld7, Kg8, Tc8, Te8. Wit aan zet. Is Lxb7 goed of fout? *antwoord onderaan

    Speler 1 (rating 800) speelt Lxb7; Speler 2 (1800) speelt The1; Speler 3 (2000) speelt Lxb7; Speler 4 (2200) speelt Tc3; Speler 5 (2400) speelt Lxb7.

    Het antwoord Lxb7 is goed. 1. Lxb7 Tb8 2. Tc7 Txb7 3. Txb7 Lc6 4. Te1! Txe1 5. Tc7!! Aangezien het een diepere variant is, kan er op verschillende momenten wat verkeerd zijn gegaan. Coaches zullen zich beter kunnen verplaatsen in bovenstaande spelers waarom de verschillende spelers het antwoord goed of fout hebben. Ik ben benieuwd wat er door ‘het hoofd’ van een computer gaat en hoe hij deze verschillen weet te verklaren. Oftewel, in welke mate kan de computer zich verplaatsen in de ander.

    Ik ga in mijn handen klappen als computers beter worden dan schaakcoaches op dit gebied. Ik sluit het niet uit, maar ik verwacht dit niet. Mijn vermoeden is dat de toekomst een samenwerking is tussen AI en coaches. Ze kunnen elkaars krachten versterken.

  2. Avatar
    Dekkerschaakles november 16, 2020

    Dag Rick,

    Die eerste vraag ben ik ook benieuwd naar. In het boek wordt wel gesproken over de toekomst: Schaakcomputers die bepaalde menselijke emoties hebben. Want dat is iets dat mensen nog wel beter kunnen: genieten en de blijheid ervaren van een mooie zet of overwinning.

    Op schaaktechnisch gebied ben ik ook benieuwd of er nog dingen zijn waar de mens beter in is. Een aantal jaar geleden was er nog het probleem van de ‘horizon’ van de computer in het eindspel. Een mens zou van verre aan komen zien dat een fort in een stelling ontstaat, waar de engine bijvoorbeeld stoïcijns ‘+3 winning for white’ blijft aangeven. Toch zijn dat soort voorbeelden ondertussen al verholpen of makkelijk te verhelpen. veel verder dan dat gaat mijn kennis niet, dus ik ben ook benieuwd of er schaakengine programmeurs zijn die daar wat over kunnen vertellen.

    Mooi voorbeeld met betrekking tot het coachen van de ander. Mijn voorspelling is dat computers zullen wel steeds beter worden in het vinden van de zwakheden/hiaten in iemands spel, of gekozen varianten. Tot slot en Terugkomend op mijn eerste punt: Een schaakcoach is natuurlijk veel meer dan iemand die op schaaktechnisch gebied dingen uitlegt. De psychologische ondersteuning is van onschatbare waarde voor sommige spelers.

    Bedankt voor de enthousiaste reactie!

Alleen geregistreerde kunnen een reactie achter laten.