論文の概要: Understanding the learned look-ahead behavior of chess neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.21552v1
• Date: Mon, 26 May 2025 04:03:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 17:35:50.155896
• Title: Understanding the learned look-ahead behavior of chess neural networks
• Title（参考訳）: チェスニューラルネットワークの学習的ルックアヘッド動作の理解
• Authors: Diogo Cruz,
• Abstract要約: チェスをするニューラルネットワークのルックアヘッド能力について検討し,特にLeela Chess Zeroポリシーネットワークに着目した。 その結果,ネットワークのルックアヘッド動作は文脈に依存していることがわかった。 ネットワークが単一のプレーラインに注目するのではなく、複数の移動シーケンスを考慮している証拠を提供する。
• 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: We investigate the look-ahead capabilities of chess-playing neural networks, specifically focusing on the Leela Chess Zero policy network. We build on the work of Jenner et al. (2024) by analyzing the model's ability to consider future moves and alternative sequences beyond the immediate next move. Our findings reveal that the network's look-ahead behavior is highly context-dependent, varying significantly based on the specific chess position. We demonstrate that the model can process information about board states up to seven moves ahead, utilizing similar internal mechanisms across different future time steps. Additionally, we provide evidence that the network considers multiple possible move sequences rather than focusing on a single line of play. These results offer new insights into the emergence of sophisticated look-ahead capabilities in neural networks trained on strategic tasks, contributing to our understanding of AI reasoning in complex domains. Our work also showcases the effectiveness of interpretability techniques in uncovering cognitive-like processes in artificial intelligence systems.
• Abstract（参考訳）: チェスをするニューラルネットワークのルックアヘッド能力について検討し,特にLeela Chess Zeroポリシーネットワークに着目した。 Jenner et al (2024) の作業に基づいて、モデルが将来の動きや代替シーケンスをすぐに次の動きを超えて考える能力を分析する。 その結果,ネットワークのルックアヘッド動作は,特定のチェス位置によって大きく異なる文脈依存的であることが判明した。 モデルがボード状態に関する情報を最大7段階まで処理し、同様の内部メカニズムを将来的なステップで活用できることを実証する。 さらに,1行のプレイに注目するのではなく,複数の移動シーケンスをネットワークが考慮していることを示す。 これらの結果は、戦略的タスクに基づいてトレーニングされたニューラルネットワークにおける高度なルックアヘッド能力の出現に関する新たな洞察を与え、複雑なドメインにおけるAI推論の理解に寄与します。 我々の研究は、人工知能システムにおける認知的なプロセスを明らかにする際に、解釈可能性技術の有効性を示す。

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