Die genaue Implementierung des Buchlern-Algorithmus in einer Software wie ChessBase wäre proprietär und daher nicht öffentlich bekannt. Allerdings gibt es allgemeine Ansätze, wie ein Buchlern-Algorithmus in Schachsoftware arbeiten könnte. Hier ist eine detaillierte Erklärung der Punkte 1 bis 4:
### 1. Partien sammeln
- **Datenquellen**: Der Algorithmus könnte Partien aus verschiedenen Quellen sammeln, einschließlich Online-Spiele, importierte Partien oder Engine-gegen-Engine-Spiele.
- **Filterung**: Bevor Partien für das Buchlernen verwendet werden, könnten sie gefiltert werden, um nur Spiele von bestimmter Qualität einzubeziehen. Zum Beispiel könnte die Software nur Partien von Spielern über einer bestimmten Elo-Stärke oder Partien bis zu einer bestimmten Zugtiefe berücksichtigen.
### 2. Bewertung der Züge
- **Endergebnis-Bewertung**: Einfache Algorithmen könnten das Endergebnis der Partie verwenden, um den Wert eines Zugs zu bestimmen (Gewinn = positiv, Remis = neutral, Verlust = negativ).
- **Zug-Positionswertung**: Fortgeschrittene Algorithmen könnten den Wert einer Position nach einem Zug mit Hilfe einer Schachengine bewerten. Beispielsweise könnte eine Engine die Position bewerten und diese Bewertung dem jeweiligen Zug zuweisen.
- **Statistische Analyse**: Der Algorithmus könnte auch die Häufigkeit und den Erfolg eines Zuges in allen gesammelten Partien analysieren. Ein Zug, der häufig gespielt wird und oft zu einem Gewinn führt, würde höher bewertet.
### 3. Aktualisierung des Eröffnungsbuches
- **Gewichtsanpassung**: Jeder Zug in einem Eröffnungsbuch hat oft ein Gewicht, das seine Wahrscheinlichkeit bestimmt, in einer gegebenen Position gespielt zu werden. Der Algorithmus könnte dieses Gewicht basierend auf der Bewertung des Zuges anpassen.
- **Hinzufügen/Entfernen von Zügen**: Basierend auf der Zugbewertung könnte der Algorithmus entscheiden, bestimmte Züge zum Eröffnungsbuch hinzuzufügen oder daraus zu entfernen. Zum Beispiel könnte ein Zug, der in mehreren hohen Qualitäts-Partien zu einem Verlust führte, entfernt werden.
- **Rückverfolgung**: Der Algorithmus könnte auch die Züge rückverfolgen, die zu einer bestimmten Position geführt haben, und ihre Gewichtung entsprechend anpassen. Das bedeutet, dass nicht nur der unmittelbare Zug, sondern auch die vorherigen Züge, die zur aktuellen Position geführt haben, aktualisiert werden könnten.
### 4. Manuelle Anpassung und Überprüfung: Abhängig von der Software können Sie wahrscheinlich auch manuelle Anpassungen vornehmen, wenn Sie denken, dass das automatische Lernen zu unerwünschten Ergebnissen führt.
Dies sind allgemeine Ansätze und die tatsächliche Implementierung in ChessBase könnte variieren. Für die genauesten Informationen wäre es am besten, die offizielle Dokumentation oder Support-Ressourcen zu konsultieren, hier:
https://help.chessbase.com/Fritz/18/Deu/index.html?000001.htmHier ein Link auf ein Github Projekt zum „Chess Book Learning“ in Python Quellcode:
https://github.com/Aloril/chess_book_learningAls Analyse Engine wurde Stockfish verwandt.
Andere Engines sind möglich.