BORIS IS KING

Boris - One of the first consumer chess computer

La recherche sélective (english below)

 

Les programmes d’échecs d’aujourd’hui effectuent une sélection des coups à analyser. L'idée de base est simple et proche du mode de pensée des joueurs humains : concentrer l'effort de recherche sur les coups prometteurs et laisser tomber les coups évidemment mauvais.

 

La machine ne gaspille pas ses ressources :

 

- si un coup semble intéressant, on continue à chercher à une plus grande profondeur que la profondeur habituelle;

 

- si un coup semble mauvais, on arrête de chercher à une profondeur plus petite que la profondeur habituelle.

 

Par exemple, si la machine analyse un coup qui perd 3 pions, plutôt que de continuer à analyser la position jusqu'à une profondeur 10, elle va réduire son analyse à seulement 4 ou 5 coups à l'avance en faisant l'hypothèse qu'il y a de bonnes chances que le coup soit très mauvais.

 

Par contre, si la machine identifie un coup qui paraît très bon, elle concentrera ses «efforts» en augmentant la profondeur de l'analyse jusqu’à 25 ou 30 coups par exemple.

 

P.S. Cette explication est évidemment très simplifiée car je ne suis moi-même ni programmeur, ni mathématicien...

 

Pour plus de détails, voir à propos de l'algorithme Minimax

 

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The selective search

 

The today chess programms carry out a selection of the moves to be analyzed. The basic idea is simple and close to the way of human players thinking; concentrating there search efforts on the promising moves and drop obviously bad moves.

 

The machine does not waste its resources:

- if a move seems interesting, the machine continues to seek with a greater depth than the usual depth;

- if a move seems bad, the machine stops seeking with a depth smaller than the usual depth.

 

For example, if the machine rather analyzes a move which loses 3 pawns, than to continue to analyze the position until a depth 10, it will reduce its analysis to only 4 or 5 moves in advance by making the assumption that there are good lucks that the move is very bad.

 

On the other hand, if the machine identifies a move which appears very good, it concentrates its "efforts" by increasing the depth of the analysis up to 25 or 30 moves for example.

 

P.S. This explanation obviously is very simplified because I am myself neither programmer, nor mathematician.

 

For more details, look about the Minimax algorithm