Bir oyun sırasında size sadece üç hamle hakkında tavsiyede bulunmak için bir satranç bilgisayarı kullanmak, kazanma şansınızı, başkalarının fark etmesi zor olacak şekilde önemli ölçüde artırır.
Satrançta hileyi tespit etmek her zaman kolay değildir
Yeni bir analiz, yalnızca üç akıllıca uygulanan hilenin, normalde eşit olan bir satranç oyununu neredeyse kesin bir zafere dönüştürebileceğini gösteriyor ve hileyi engellemek için tasarlanan sistemler, faullü oyunu fark etmeyebilir.
İsrail’deki Hayfa Üniversitesi’nden Daniel Keren, güçlü Stockfish satranç motorunu kullanarak 100.000 maçı simüle etti; bu bilgisayar sistemi, maksimum güçte satranç oynamakta herhangi bir insan dünya şampiyonundan daha iyi bir bilgisayar sistemidir. Maçlar, ortalama bir satranç oyuncusunun seviyesinde yarışan iki bilgisayar motoru arasında oynanıyordu; tipik olarak satrançta beceri seviyesini hesaplamak için kullanılan Elo derecelendirme ölçeğinde 1500. Oyunların yarısı herhangi bir müdahale olmaksızın kaydedildi, diğer yarısı ise 3190 Elo puanına sahip daha güçlü bir bilgisayar satranç “oyuncusunun” ara sıra müdahale etmesine izin verdi; bu, herhangi bir insan oyuncunun elde edebileceğinden daha yüksek bir puan.
Rakipler genellikle beyaz oynarken çok az bir avantaja sahipler; oyunun ilk hamlesini yapmalarına bağlı olarak ortalama yüzde 51 kazanma şansına sahipler. Ancak Keren, oyuncunun oyundaki tek bir hamle için tavsiye almak üzere Stockfish gibi bir bilgisayar satranç oynama sistemi kullanması durumunda bu avantajın ortalama yüzde 66 kazanma şansına çıkabileceğini buldu. Keren, oyuncunun üç kez hile yapıp tavsiye istemesi durumunda kazanma şansının ortalama yüzde 84’e yükseldiğini keşfetti.
“Bir hilenin bu oranı yüzde 55’e, diğer hilenin ise belki yüzde 60’a çıkaracağını düşündüm” diyor. “Üç kez hile yaptığınızda yüzde 84’e ulaşıyorsunuz; benim için bu şaşırtıcıydı.”
Keren, hile yaptığınızda önemli olduğunu söylüyor. Güçlü bir satranç oynama motorundan iyi zamanlanmış bir müdahale (örneğin oyuna yaklaşık 30 hamle) zafer şansını yüzde 15 artırabilirken, oyun boyunca beş hilenin rastgele dağıtılması durumunda görülen yüzde 7,5 puanlık iyileşmeye kıyasla.
Çalışmada, yalnızca daha güçlü oyuncunun önerdiği hamle, daha az becerikli oyuncunun seçeceği hamleyle karşılaştırıldığında kazanma olasılığını önemli ölçüde artırdığında müdahale etmeye karar veren bir sistem kullanıldı. Hile kriterleri de her maç ilerledikçe daha katı hale geldi. Keren, “İlk hilelerde biraz hoşgörülü davranılıyor ancak ilerledikçe hile yapmak için daha büyük bir avantaj gerekiyor” diyor.
Böyle bir sistem, Keren’in “kamuflaj önlemi” olarak adlandırdığı şeyi sağlıyor; bu sayede birisinin çevrimiçi satranç platformlarının hileyi engellemek için kullandığı otomatik sistemler tarafından fark edilmesini ve yasaklanmasını önleyebiliyor. Keren, bu otomatik sistemlerin alışılmadık derecede iyi bir hareketin aslında bir bilgisayardan geldiğini fark etmede başarısız olabileceğini, çünkü hareketin sadece “harika bir ilham anı” yaşayan insan oyuncu olduğu sonucuna varılabileceğini söylüyor.
Makalenin ilginç olduğunu söyleyen Almanya’daki Mainz Üniversitesi’nden Kim Schu, “Doğru pozisyondaki tek bir motor ‘ipucu’ oyunu belirleyici olabilir ve insanlar bazen aynı en iyi hamleyi bulabildiklerinden, bu tür seçici hileyi yalnızca hamle analiziyle kanıtlamak alışılmadık derecede zordur” diyor.
Keren, çalışmasının insanların hile yapmasına yardımcı olmak için tasarlanmadığını, ancak satranç platformlarının dikkatli bir şekilde uygulanan küçük miktardaki aldatmacadan kaynaklanan riski anlamalarına yardımcı olmak için tasarlandığını söylüyor. “Amaç hile yapmanın neler yapabileceğini görmek” diyor. “Düşmanını tanıyorsun, değil mi?”
Schu, giderek daha fazla çevrimiçi oynayan satranç topluluğunun hile örneklerini tespit etmek için daha fazla çalışması gerektiğini söylüyor. “Güçlü bir hile karşıtı yaklaşımın birden fazla sinyali birleştirmesi gerekiyor” diyor ve bunun davranış kalıplarının analizini, hamle zamanlamasını ve herhangi bir çevrimiçi satranç hesabının daha geniş geçmişini içermesini öneriyor.
