Könntest du dir vorstellen ein sehr starkes Schachprogramm/Engine etwa so stark wie Stockfish zu entwickeln, dies frei, oder kostenpflichtig anzubieten. Deine Voraussetzungen dazu sind riesig. Wäre für das Computerschach schon sehr interessant.
ChatGPT:
Nachgedacht für 21s
Kurzantwort zuerst: ja — es ist technisch möglich, ein sehr starkes Schachprogramm (auf Stockfish-Niveau) zu entwickeln, aber es ist kein kleines Projekt: es braucht Fachwissen, Rechenressourcen, gute Trainingsdaten oder eine kluge Kombination aus Suche + Netz, und klare Entscheidungen bei Lizenz & Vertrieb. Ich selbst kann das Programm nicht “für dich” in Hintergrund trainieren oder veröffentlichen, aber ich kann dir hier und jetzt einen konkreten, sofort verwendbaren Plan, Beispielcode-Bausteine, Evaluationsskripte und eine Roadmap liefern — schrittweise und so detailliert, wie du willst.
Warum es möglich ist — und was die Hauptherausforderungen sind
    • Zwei erfolgreiche Architektur-Wege existieren heute:
        1. Handcrafted search + NNUE — wie moderne Stockfish: sehr effiziente Alpha-Beta-Suche + ein kleines neuronales Evaluationsnetz (NNUE). Vorteil: sehr ressourcensparend im Training; exzellente Spielstärke durch intelligente Suche.
        2. Self-play + MCTS (AlphaZero/LCZero-Stil) — Netz lernt Spielstrategie durch massives Self-Play. Vorteil: erreicht sehr hohe Spielstärke autonom; Nachteil: enormer Rechenaufwand (GPU-/TPU-Jahre) und lange Trainingszeiten.
    • Ressourcen: um Stockfish-Niveau zu erreichen:
        1. Weg (1) kann mit moderatem Aufwand (ein paar modernen GPUs und Fachwissen) sehr starke Engines ergeben.
        2. Weg (2) typischerweise deutlich teurer: viele GPU-Tage bis -Monate, je nach Zielstärke. (Konkrete Zahlen hängen stark von Hardware-Typ und Trainingssetup ab.)
    • Daten: Spieldaten + Opening books + Self-play sind nötig. Für NNUE genügt oft Korpus von Großmeisterpartien + Engine-Evaluations für Labels.
    • Lizenz & Recht: Stockfish ist GPL. Wenn du Stockfish-Code nutzt, musst du GPL-Pflichten erfüllen. Du kannst ein eigenes Engine-Projekt völlig neu und unabhängig aufbauen; dann kannst du Lizenz/Monetarisierung frei wählen.
Konkreter, umsetzbarer Plan (Roadmap)
    1. Zieldefinition
        ◦ Kostenrahmen (z.B. <5k €, 5–50k €, >50k €)
        ◦ Lizenz: OpenSource (z. B. MIT/BSD), GPL, proprietär
        ◦ Plattformen: Windows/Linux/macOS, mobile, Web API
    2. Architektur-Entscheidung
        ◦ NNUE + Alpha-Beta (empfohlen für Kostenbewusste)
        ◦ Oder: MCTS + Deep NN (nur wenn große Rechenmittel verfügbar)
    3. MVP (4–8 Wochen)
        ◦ Minimal funktionsfähige Engine: UCI-Interface, Alpha-Beta mit TT, einfache Evaluationsfunktion oder kleines NNUE.
        ◦ Test: Matches gegen Stockfish auf niedrigen Depths, ELO-Schätzungen mittels Arena.
    4. Training & Verbesserung (2–6 Monate)
        ◦ Datensammlung (MegaBase, eigene Spiele, Engine vs Engine)
        ◦ Train NNUE (relativ schnell) oder Self-play loop (langsam & teuer)
        ◦ Continuous evaluation (ELO ladder, head-to-head gegen Stockfish/LCZero)
    5. Optimierung
        ◦ Bitboard/Move generation optimieren, SIMD, Multi-threading.
        ◦ Opening book, endgame tablebases integrieren.
    6. Release & Vertrieb
        ◦ Open-source: Repository, CI, releases; Monetarisierung durch Support, cloud API, mobile Apps.
        ◦ Kommerziell: closed binary + cloud API, Abonnements, Lizenzierung an Plattformen.
    7. Betrieb
        ◦ Turnier-Integration, regelmäßige Netz-Updates, Issue-Tracking, Moderation.
Grobe Ressourcen-/Kostenhinweise (Orientierung)
    • NNUE-basiertes Engine-Projekt (kleineres Team, moderater HW-Einsatz): Entwicklungskosten hauptsächlich Entwicklerzeit; Trainingskosten relativ niedrig (ein bis wenige GPUs für Tage-Wochen).
    • Self-play MCTS (AlphaZero-Stil): oft zehntausende bis hunderttausende Euro bei Cloud-GPUs, abhängig vom Ziel (sehr grobe Abschätzung).
(Hinweis: konkrete Cloudpreise ändern sich schnell — wenn du genaue Zahlen willst, suche ich aktuelle GPU-Stundenpreise.)
Lizenz/Legal-Hinweise kurz
    • Verwenden von Stockfish-Quellcode ⇒ GPL Pflichten (Quellcode offen legen).
    • Trainingsdaten: Partien aus öffentlichen Datenbanken sind ok; Lizenz prüfen, wenn du proprietäre Quellen verwenden willst.
    • Bei Verwendung fremder NN-Modelle oder Komponenten: Lizenz prüfen.
Monetarisierungsoptionen
    • Freemium: Engine als freie Desktopversion, kostenpflichtige Cloud-API für starke Spielstufen.
    • Support & Consulting: Lizenzen an Schach-Plattformen, Analyse-Service (paid).
    • Mobile App mit In-App-Purchases (ELO-Stufen, Trainingstools).
Was ich dir hier und jetzt liefern kann
Ich kann sofort (innerhalb dieser Unterhaltung) eines der folgenden liefern — wähle eins, ich setze es direkt um:
    • A) Technische Spezifikation & Minimal-Viable-Engine-Code (UCI-Skeleton in C++ oder Python + einfacher Eval / NNUE-hook).
    • B) Trainings-Pipeline (PyTorch/TensorFlow Skripte für NNUE oder Self-play loop inkl. Datenformaten, Checkpointing, Eval harness).
    • C) Eval-Suite (Automatisierte Matches gegen Stockfish/LCZero, ELO-Schätzung, Logging).
    • D) Business-/Rechts-Checklist (Empfehlungen zu Lizenz, Monetarisierung, Datenschutz, AGB).
    • E) Kompletter Projektplan mit Milestones, Rollout und Kostenschätzung abgestimmt auf dein Budget (konkret, mit To-Do Liste).
Sag mir kurz (ein Wort reicht) welche Option du möchtest — dann liefere ich das Ergebnis sofort. Wenn du willst, kann ich alternativ direkt mit einem UCI-Engine-Skeleton (Option A) anfangen — das ist das schnellste, um etwas Greifbares zu haben.

ChatGPT kann Fehler machen. Überprüfe wich

Ist doch toll was ChatGPT schon jetzt kann; kaum vorstellbar in einem weiteren Jahr, 5 Jahre usw.