論文の概要: Rotated Bitboards in FUSc# and Reinforcement Learning in Computer Chess and Beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.10822v1
• Date: Thu, 13 Mar 2025 19:13:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-17 22:04:29.043586
• Title: Rotated Bitboards in FUSc# and Reinforcement Learning in Computer Chess and Beyond
• Title（参考訳）: FUSc#の回転ビットボードとコンピュータチェスの強化学習
• Authors: Johannes Buchner,
• Abstract要約: FUSc#の移動ジェネレータが100%正しく動作することを示す。 我々は,「FUSc#-Zero」の実装方法と,優れたパフォーマンスを達成するために必要なトレーニングゲーム数を減らすために何が必要かについて議論した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There exist several techniques for representing the chess board inside the computer. In the first part of this paper, the concepts of the bitboard-representation and the advantages of (rotated) bitboards in move generation are explained. In order to illustrate those ideas practice, the concrete implementation of the move-generator in FUSc# is discussed and we explain a technique how to verify the move-generator with the "perft"-command. We show that the move-generator of FUSc# works 100% correct. The second part of this paper deals with reinforcement learning in computer chess (and beyond). We exemplify the progress that has been made in this field in the last 15-20 years by comparing the "state of the art" from 2002-2008, when FUSc# was developed, with recent innovations connected to "AlphaZero". We discuss how a "FUSc#-Zero" could be implemented and what would be necessary to reduce the number of training games necessary to achieve a good performance. This can be seen as a test case to the general prblem of improving "sample effciency" in reinforcement learning. In the final part, we move beyond computer chess, as the importance of sample effciency extends far beyond board games into a wide range of applications where data is costly, diffcult to obtain, or time consuming to generate. We review some application of the ideas developed in AlphaZero in other domains, i.e. the "other Alphas" like AlphaFold, AlphaTensor, AlphaGeometry and AlphaProof. We also discuss future research and the potential for such methods for ecological economic planning.
• Abstract（参考訳）: コンピュータ内にはチェス盤を表現するための技法がいくつかある。 本稿では,移動生成におけるビットボード表現の概念と(回転)ビットボードの利点を説明する。 それらの実践を説明するために,FUSc#における移動ジェネレータの具体的実装について論じ,移動ジェネレータを"perft"コマンドで検証する方法を説明する。 FUSc#の移動ジェネレータが100%正しく動作することを示す。 本論文の第2部では,コンピュータチェスの強化学習について論じる。 2002～2008年にFUSc#が開発されたときの「最先端技術」と、近年の「アルファゼロ」に関連付けられたイノベーションを比較して、この分野におけるこの15～20年間の進歩を例証する。 我々は,「FUSc#-Zero」の実装方法と,優れたパフォーマンスを達成するために必要なトレーニングゲーム数を減らすために何が必要かについて議論した。 これは、強化学習における「サンプル効率」を向上する一般のプルーブムに対するテストケースと見なすことができる。 最終部では,サンプル効率の重要性がボードゲームを超えて,データ取得に費用がかかること,取得に要する時間を要する広範囲のアプリケーションへと拡大するので,コンピュータチェスに留まらない。 我々は、AlphaZeroで開発された他の領域、すなわちAlphaFold、AlphaTensor、AlphaGeometry、AlphaProofのような"他のアルファ"のいくつかの応用についてレビューする。 また、今後の研究や、環境経済計画の手法の可能性についても論じる。

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