Dieses GitHub-Repository enthält den Quelltext für das Jugend forscht-Projekt "Wie kann Künstliche Intelligenz Schach lernen?".
"Schach ist das schnellste Spiel der Welt, weil man in jeder Sekunde Tausende von Gedanken ordnen muss." (Albert Einstein)
Obwohl ich seit meinem fünften Lebensjahr Schach spiele, bin ich noch immer wie am ersten Tag von der Komplexität des Spiels mit vergleichbar einfachen Regeln, nach denen schon seit Jahrhunderten weltweit gespielt wird, fasziniert.
Während mein Vater das Schachspiel früher in einer engen verrauchten Kneipe von seinem Großvater erlernte, zeige ich heutzutage meiner Großmutter, wie sie mit mir auf Online-Plattformen wie etwa lichess[1] von jedem Ort der Welt aus mit mir Schach spielen kann.
Diese ungeheure Entwicklungsfähigkeit führte auch dazu, dass ich im Jahr 2020 anfing, mich zum ersten Mal wissenschaftlich mit der Brettsportart auseinanderzusetzen. In meinem Projekt "Effizienzanalyse des Minimax-Algorithmus im Bezug auf Schach"[2] beschäftigte ich mich mit der algorithmischen Analyse des Schachspiels. Der technischen Entwicklung und meinem besseren Verständnis der Informatik folgend untersuche ich in diesem Projekt nun die Anwendbarkeit von künstlicher Intelligenz und neuronaler Netzwerke als dessen wichtigste Form[30] auf Schach.
Dabei gehe ich im ersten Teil zunächst auf die theoretischen Grundlagen neuronaler Netze ein, indem ich drei Arten vergleiche und meine Wahl für das Schachspiel detaillierter erläutere. Im Anschluss stelle ich meine Entwicklung einer Webanwendung vor, in der man selbst gegen eine von mir entwickelten Künstlichen Intelligenz Schach spielen und genauer die neuronale Struktur hinter dem Netzwerk verstehen lernen kann. Hier habe ich mich auf den Quellcode und dessen Erläuterung fokussiert.