Schaaksite

Recensie: Think Like a Machine

13 november 2020 21:41 Jasper Dekker 2

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.