Fritz Chess 17 Steam Edition

Na virada do século, Fritz fascinou o mundo do xadrez com vitórias sobre Garry Kasparov e o então campeão mundial Vladimir Kramnik. O "programa de xadrez mais popular" (de acordo com a revista alemã Der Spiegel) oferece tudo que você precisa como um entusiasta dedicado do xadrez, com métodos de treinamento inovadores para amadores e profissionais.

O motor de xadrez neural "Fat Fritz"

Em dezembro de 2017, um comunicado à imprensa do Google abalou profundamente o mundo do xadrez: sua subsidiária Deep Mind construiu uma rede neural, apelidada de Alpha Zero, que "aprendeu" xadrez apenas jogando milhões de jogos contra si mesma, mas era forte o suficiente para derrotar Stockfish 8, um dos principais motores de xadrez. Essa notícia era preocupante e fascinante ao mesmo tempo. Sério no sentido de que a tradição de décadas de programação de xadrez havia sido relegada às sombras por um sistema de autoaprendizagem. Fascinante porque era possível esperar que alguém pudesse aprender coisas realmente novas sobre o xadrez com essa abordagem radical.


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Ninguém esperava que um esforço cooperativo dos desenvolvedores de xadrez tornasse essa tecnologia amplamente disponível em breve. O Open-Source- Project LCZero começou a refazer a trilha aberta pelo Google e, entretanto, adquiriu uma força considerável. De repente, um mecanismo de xadrez estava disponível, cujos resultados de análises diferentes forneceram novas idéias em todas as frentes. O LCZero também segue a filosofia do Google, de que a rede neural só aprende com jogos disputados contra si mesma.

Logo surgiu a ideia de usar nossa base existente de centenas de milhares de bons jogos para grandes mestres para encurtar esse processo de aprendizado. Essa abordagem foi seguida logicamente por nosso editor técnico de longa data, Albert Silver, e com base na tecnologia LCZero, ele treinou uma rede neural por um ano inteiro com jogos GM.

O resultado é tão convincente que agora o publicamos como “Fat Fritz” junto com Fritz17. Do jeito que as coisas estão, Fat Fritz derrota em uma comparação direta todos os programas de xadrez tradicionais e até mesmo o LCZero. Os movimentos sugeridos na análise costumam ser extremamente humanos e planejados. Com uma limitação dolorosamente prática: Fat Fritz precisa (como LCZero) de uma placa de vídeo Nvidia de alto desempenho (“GPU”) para atingir sua força total de jogo. No entanto, aqui, pela primeira vez em muitos anos, podemos registrar um verdadeiro avanço na programação do xadrez. Fat Fritz e LCZero já estão começando a mudar a teoria da abertura.

Treinamento de abertura metódico

Todo cérebro humano médio está anos-luz à frente das redes neurais quando se trata de dominar situações cotidianas. No entanto, é de certa forma cansativo imprimir no próprio conhecimento da rede neural sobre as variações de abertura.

Assim Fritz 17 tem novas funções a oferecer para simplificar consideravelmente a construção, administração e sobretudo a transferência para a memória de um repertório de abertura. Para que serve a melhor árvore de variação se não se lembra dela? Fritz 17 introduz uma administração de repertório que não se baseia em variações inteiras, mas em movimentos. Você decide em um movimento: "é aquele que eu quero tocar sozinho" e, portanto, toda a variação é incorporada ao seu repertório. A vantagem: com algumas decisões e alguns cliques você pode configurar um repertório utilizável. Esse repertório está online, ou seja, pode ser acessado imediatamente por qualquer computador e na web.


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Treine e jogue

Depois de clicar em um repertório dessa forma, a diversão começa: agora você aprende fazendo exercícios. Para isso, você toca suas variações e Fritz responde de forma que, na medida do possível, você permaneça dentro de seu repertório. A princípio, os movimentos ocorrem de acordo com sua frequência em teoria. Depois de algum tempo, fica claro o que você dominou corretamente e o que não foi. Os sistemas problemáticos são então repetidos com mais frequência para que você possa alcançar a certeza rapidamente com o mínimo de esforço. Este sistema é conhecido desde a aprendizagem de línguas estrangeiras.

Para que seja divertido, o Fritz mede o tamanho da área teórica que você dominou e a insere em uma lista de classificação como um número de pontos. Também é útil para a prática o fato de que em sua perfuração, ao chegar ao final de uma variação, você pode decidir se deseja continuar como um jogo de treinamento. A perfuração também pode ser feita com qualquer árvore de variação que você deseja carregar (repertório tradicional do ChessBase), mesmo com um único jogo, se você quiser decorá-lo.

repertórios prontos incluídos

Incluído no Fritz 17 está o acesso a repertórios atualizados e pré-preparados. Você pode treinar com eles à medida que eles aparecem ou incorporá-los em seu próprio repertório com os cliques usuais para marcar os movimentos. Esses repertórios prontos podem ser encontrados em cada caso em quatro níveis: simples, clube, torneioent e profissional. no economiza trabalho; você não precisa extrair uma versão mais simples de nível de clube do repertório profissional completo por conta própria.


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Aqui estão os destaques:

Agora com “Fat Fritz“ *: Um motor de rede neural extremamente forte inspirado em Alpha Zero, que produz análises estratégicas humanas de qualidade de classe mundial.
Motor Fritz 17 aprimorado com tecnologia de avaliação e busca de força bruta tradicional
Gerenciamento conveniente de um clique de seus repertórios de abertura
Abrindo o treinamento com controle de sucesso, avalie seu progresso com tecnologia de e-learning
Centenas de repertórios prontos incluídos • “Blitz and Train“: Fritz cria quebra-cabeças táticos de seus próprios jogos de blitz
Análise perfeita de jogos finais com até sete peças, acesso a “Vamos verificar“ • Tabuleiros de xadrez 3D aprimorados graças ao traçado de raios em tempo real **
* Fat Fritz é baseado no LCZero. LCZero é um projeto de código aberto licenciado pela GPL v3 com todos os direitos devidos. O código-fonte do LCZero e as modificações para Fat Fritz podem ser encontrados no Github.
** Requer uma placa gráfica poderosa com chip NVIDIA