{"id":14290,"url":"\/distributions\/14290\/click?bit=1&hash=bece6ae8cf715298895ba844b6416416882fe02c5d18dab2837319deacd2c478","title":"\u041a\u043e\u0440\u043f\u043e\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a\u0430\u043a \u043d\u0438\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0440\u0430\u043d\u044c\u0448\u0435 \u0445\u043e\u0442\u044f\u0442 \u0441\u043e\u0442\u0440\u0443\u0434\u043d\u0438\u0447\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043c\u0430\u043b\u044b\u043c \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441\u043e\u043c","buttonText":"","imageUuid":""}

Написание шахмат за 1 час с помощью СhatGPT

В предыдущей статье я разработал программу игры в шахматы за один день, используя Python.

Теперь я решил поэкспериментировать, чтобы значительно сократить это время, используя chatGPT для генерации кода. ChatGPT - это чат-бот, основанный на GPT3 от OpenAI, о котором сейчас говорят все.

Цель этого эксперимента - проверить способности написания кода chatGPT.

Давайте посмотрим на диалог, который у меня был с chatGPT

Вопрос: Давай вместе напишем программу шахмат на Python

Ответ: Конечно, это звучит очень интересно! Прежде чем мы начнём, я должен упомянуть, что написание полнофункциональной шахматной программы является нетривиальной задачей и, вероятно, потребует значительного количества времени и усилий. Однако мы, безусловно, можем начать с обсуждения некоторых основных концепций и идей, которые были бы задействованы в таком проекте.

Для начала нам нужно было бы представить состояние шахматной доски в нашей программе. Это можно было бы сделать с помощью двумерного массива, где каждый элемент массива представляет собой один квадрат на шахматной доске. Нам нужно было бы сохранить тип фигуры, которая занимает каждый квадрат, а также любую другую соответствующую информацию, такую как переместилась ли фигура, угрожают ли ей какие-либо другие фигуры и т.д.

Как только у нас появится способ представить состояние шахматной доски, нам нужно будет внедрить правила шахмат. Это включало бы такие вещи, как обеспечение того, чтобы фигуры двигались только теми способами, которые им разрешены (например, слон может двигаться только по диагонали), предотвращение совершения игроками незаконных ходов (таких как перемещение фигуры на квадрат, который занят одной из их собственных фигур), и обработка специальных ходов, таких как рокировка и взятие на проходе.

Далее нам нужно было бы реализовать логику игры, которая включала бы отслеживание того, чья очередь, проверку окончания игры (например, когда игрок ставит мат) и обработку других аспектов игры, таких как продвижение пешки и захват фигур.

Наконец, нам нужно было бы реализовать какой-то пользовательский интерфейс, такой как интерфейс командной строки или графический пользовательский интерфейс, чтобы позволить игрокам взаимодействовать с программой и делать свои ходы.

В целом, при написании шахматной программы необходимо учитывать множество различных аспектов, и для её правильного выполнения потребуется хорошее понимание правил шахмат и тщательное планирование. Тем не менее, я думаю, что это был бы сложный и полезный проект для работы, и я с нетерпением жду возможности услышать больше о ваших идеях о том, как подойти к нему!

Вопрос: Начни с генерации кода шахматной доски

Ответ: Конечно, мы можем начать с внедрения шахматной доски. Как я упоминал ранее, одним из способов сделать это было бы использование двумерного массива, где каждый элемент массива представляет собой один квадрат на шахматной доске. Вот один из возможных способов сделать это:

# Define a constant for the size of the chess board BOARD_SIZE = 8 # Create an empty array to represent the chess board board = [[None for i in range(BOARD_SIZE)] for j in range(BOARD_SIZE)] # Populate the array with the initial positions of the pieces board[0][0] = "Rook" board[0][1] = "Knight" board[0][2] = "Bishop" board[0][3] = "Queen" board[0][4] = "King" board[0][5] = "Bishop" board[0][6] = "Knight" board[0][7] = "Rook" for i in range(BOARD_SIZE): board[1][i] = "Pawn" board[6][i] = "Pawn" board[7][0] = "Rook" board[7][1] = "Knight" board[7][2] = "Bishop" board[7][3] = "Queen" board[7][4] = "King" board[7][5] = "Bishop" board[7][6] = "Knight" board[7][7] = "Rook" # Print out the resulting board for i in range(BOARD_SIZE): for j in range(BOARD_SIZE): print(board[i][j], end=" ") print()

Этот код создаёт массив 8x8 под названием board и заполняет его начальными позициями фигур. Затем он выводит получившуюся доску, которая должна выглядеть примерно так:

Rook Knight Bishop Queen King Bishop Knight Rook Pawn Pawn Pawn Pawn Pawn Pawn Pawn Pawn None None None None None None None None None None None None None None None None None None None None None None None None None None None None None None None None Pawn Pawn Pawn Pawn Pawn Pawn Pawn Pawn Rook Knight Bishop Queen King Bishop Knight Rook

Конечно, это всего лишь один из возможных способов представления шахматной доски, и есть много других способов, которыми мы могли бы это сделать. Например, вместо того, чтобы использовать строки для представления типов фрагментов, мы могли бы использовать целые числа или другие типы данных для представления различных типов фрагментов. Кроме того, мы могли бы хранить дополнительную информацию о каждой детали, такую как её цвет, перемещалась ли она и так далее.

Как только у нас будет способ представить шахматную доску, мы сможем перейти к реализации шахматных правил. Это будет включать в себя написание кода для обработки таких вещей, как перемещение фигур, проверка на наличие незаконных ходов и обработка специальных ходов, таких как рокировка и взятие на проходе.

Вопрос: напиши функцию, которая генерирует все возможные для передвижения позиции

Ответ: Конечно, мы можем написать функцию, которая генерирует все возможные ходы для данной позиции на шахматной доске. Чтобы сделать это, нам нужно будет рассмотреть правила шахмат, которые диктуют, как может двигаться фигура каждого типа. Вот один из возможных способов реализации этой функции:

def get_possible_moves(board, x, y): # This function will return a list of all possible moves that can be made # from the given position (x, y) on the given board. # First, we need to check what type of piece is located at the given position piece = board[x][y] if piece is None: # If there is no piece at the given position, there are no possible moves return [] # Next, we need to handle the different types of pieces and generate the # list of possible moves for each type if piece == "Pawn": # Pawns can move forward one square, unless there is another piece # blocking their path. They can also capture pieces that are located # on the squares diagonally in front of them. moves = [] if board[x+1][y] is None: moves.append((x+1, y)) if y > 0 and board[x+1][y-1] is not None: moves.append((x+1, y-1)) if y < BOARD_SIZE-1 and board[x+1][y+1] is not None: moves.append((x+1, y+1)) elif piece == "Rook": # Rooks can move any number of squares horizontally or vertically, # but they cannot move through other pieces. moves = [] for i in range(x+1, BOARD_SIZE): if board[i][y] is None: moves.append((i, y)) else: break for i in range(x-1, -1, -1): if board[i][y] is None: moves.append((i, y)) else: break for j in range(y+1, BOARD_SIZE): if board[x][j] is None: moves.append((x, j)) else: break for j in range(y-1, -1, -1): if board[x][j] is None: moves.append((x, j)) else: break elif piece == "Knight": # Knights can move in an "L" shape, either two squares horizontally # and one square vertically, or two squares vertically and one # square horizontally. They can move over other pieces. moves = [] if x < BOARD_SIZE-2 and y > 0: moves.append((x+2, y-1)) if x < BOARD_SIZE-2 and y < BOARD_SIZE-1: moves.append((x+2, y+1)) if x > 1 and y > 0: moves.append((x-2, y-1)) if x > 1 and y < BOARD_SIZE-1: moves.append((x-2, y+1)) if x < BOARD_SIZE-1

Вопрос: что с остальными фигурами?

Ответ: В коде, который я предоставил ранее, я включил только правила перемещения пешек, ладей и коней. Правила для других фигур (слона, ферзя и короля) аналогичны, но немного отличаются. Вот как может выглядеть остальная часть кода:

elif piece == "Bishop": # Bishops can move any number of squares diagonally, but they cannot # move through other pieces. moves = [] for i in range(1, BOARD_SIZE): if x+i < BOARD_SIZE and y+i < BOARD_SIZE and board[x+i][y+i] is None: moves.append((x+i, y+i)) else: break for i in range(1, BOARD_SIZE): if x-i >= 0 and y+i < BOARD_SIZE and board[x-i][y+i] is None: moves.append((x-i, y+i)) else: break for i in range(1, BOARD_SIZE): if x+i < BOARD_SIZE and y-i >= 0 and board[x+i][y-i] is None: moves.append((x+i, y-i)) else: break for i in range(1, BOARD_SIZE): if x-i >= 0 and y-i >= 0 and board[x-i][y-i] is None: moves.append((x-i, y-i)) else: break elif piece == "Queen": # Queens can move any number of squares horizontally, vertically, # or diagonally, but they cannot move through other pieces. moves = [] for i in range(1, BOARD_SIZE): if x+i < BOARD_SIZE and board[x+i][y] is None: moves.append((x+i, y)) else: break for i in range(1, BOARD_SIZE): if x-i >= 0 and board[x-i][y] is None: moves.append((x-i, y)) else: break for j in range(1, BOARD_SIZE): if y+j < BOARD_SIZE and board[x][y+j] is None: moves.append((x, y+j)) else: break for j in range(1, BOARD_SIZE): if y-j >= 0 and board[x][y-j] is None: moves.append((x, y-j)) else: break for i in range(1, BOARD_SIZE): if x+i < BOARD_SIZE and y+i < BOARD_SIZE and board[x+i][y+i] is None: moves.append((x+i, y+i)) else: break for i in range(1, BOARD_SIZE): if x-i >= 0 and y+i < BOARD_SIZE and board[x-i][y+i] is None: moves.append((x-i, y+i)) else: break for i in

Вопрос: пожалуйста, продолжай

Ответ: Конечно! Вот остальная часть кода для функции get_possible_moves():

range(1, BOARD_SIZE): if x+i < BOARD_SIZE and y-i >= 0 and board[x+i][y-i] is None: moves.append((x+i, y-i)) else: break for i in range(1, BOARD_SIZE): if x-i >= 0 and y-i >= 0 and board[x-i][y-i] is None: moves.append((x-i, y-i)) else: break elif piece == "King": # Kings can move one square in any direction (horizontally, vertically, # or diagonally), but they cannot move into check (i.e. they cannot # move into a square that is threatened by an enemy piece). moves = [] if x > 0: moves.append((x-1, y)) if x < BOARD_SIZE-1: moves.append((x+1, y)) if y > 0: moves.append((x, y-1)) if y < BOARD_SIZE-1: moves.append((x, y+1)) if x > 0 and y > 0: moves.append((x-1, y-1)) if x > 0 and y < BOARD_SIZE-1: moves.append((x-1, y+1)) if x < BOARD_SIZE-1 and y > 0: moves.append((x+1, y-1)) if x < BOARD_SIZE-1 and y < BOARD_SIZE-1: moves.append((x+1, y+1)) # Once we have generated the list of possible moves, we can return it return moves

Этот код обрабатывает правила перемещения фигур каждого типа и генерирует список возможных ходов для данной позиции. Например, если мы вызовем get_possible_moves(board, 0, 1), функция вернёт список возможных ходов для коня, который изначально расположен на квадрате (0,1) на шахматной доске. Она должно включать все квадраты, на которые конь может переместиться за один ход, такие как (2,0), (2,2), (1,3), и так далее.

Конечно, это всего лишь один из способов реализации функции get_possible_moves(), и есть много других способов, которыми мы могли бы это сделать. Например, мы могли бы использовать различные структуры данных для представления шахматной доски и возможных ходов, или мы могли бы включить дополнительную информацию в список возможных ходов. Однако я надеюсь, что это даёт вам общее представление о том, как мы могли бы подойти к этой проблеме. Дайте мне знать, если у вас возникнут какие-либо другие вопросы!

Вопрос: можешь ли ты написать функцию, которая генерирует следующий наилучший ход?

Ответ: Можно написать функцию, которая генерирует следующий “лучший” ход для данной позиции на шахматной доске, но важно отметить, что это очень сложная задача для решения, и универсального варианта не существует. На самом деле, даже самые продвинутые шахматные программы в мире не способны последовательно находить абсолютный “лучший” ход в каждой ситуации.

Одним из возможных способов решения этой проблемы было бы использование метода, называемого “minimax” поиском, который является распространенным методом, используемым в игровых программах искусственного интеллекта. Основная его идея заключается в том, чтобы рассмотреть все возможные ходы, которые могут быть сделаны из текущей позиции, а затем для каждого из этих ходов рассмотреть все возможные контрдвижения, которые мог бы сделать противник. Затем этот алгоритм “минимизирует” значение лучшего хода противника, одновременно “максимизируя” значение хода исходного игрока, чтобы найти ход, который с наибольшей вероятностью приведёт к победе (или, по крайней мере, не к проигрышу).

Чтобы реализовать это, нам нужно было бы определить функцию “value”, которая присваивает числовой счёт каждой позиции на шахматной доске. Эта функция учитывала бы такие факторы, как относительная сила фигур каждого игрока, мобильность фигур каждого игрока и так далее. Затем алгоритм minimax будет использовать эту функцию значений для оценки каждого возможного хода и контрдвижения и выбора хода, который приводит к наибольшему общему баллу.

Однако, как я упоминал ранее, это очень сложная для решения проблема, и даже самые продвинутые шахматные программы не всегда способны найти абсолютный “лучший” ход. Кроме того, производительность алгоритма minimax может быть очень низкой, поскольку он должен учитывать каждый возможный ход и контрдвижение, чтобы найти наилучший ход. По этим причинам часто необходимо использовать различные методы оптимизации, такие как альфа-бета-обрезка и таблицы транспозиции, чтобы сделать этот алгоритм более эффективным.

В целом, хотя возможно написать функцию, которая генерирует следующий “лучший” ход для данной позиции на шахматной доске, это сложная задача, которая потребует хорошего понимания игровых методов искусственного интеллекта и тщательного планирования и реализации. Я надеюсь, что это даёт вам общее представление о том, как можно было бы подойти к этой проблеме, но дайте мне знать, если у вас возникнут какие-либо другие вопросы!

Вопрос: можешь ли ты сгенерировать код на python?

Ответ: Конечно, вот пример того, как алгоритм minimax может быть реализован на Python. Имейте в виду, что это всего лишь один из возможных способов реализации алгоритма, и есть много других способов, которыми мы могли бы это сделать. Кроме того, этот код не включает в себя все оптимизации, которые обычно используются в реальных шахматных программах, поэтому он будет не очень эффективен для больших шахматных позиций.

def minimax(board, depth, maximizingPlayer): # This function will use the minimax algorithm to find the best move for # the current player. The "board" parameter is the current state of the # chess board, the "depth" parameter is the depth of the search tree (i.e. # how many moves to look ahead), and the "maximizingPlayer" parameter # indicates whether the current player is the maximizing player (True) or # the minimizing player (False). # If the search tree has reached the maximum depth, we can evaluate the # current position using the value function and return that value. if depth == 0: return evaluate(board) # Generate a list of all possible moves that can be made from the current # position. moves = get_possible_moves(board) # If there are no possible moves, the game is over and we can evaluate # the final position using the value function. if len(moves) == 0: return evaluate(board) # If the current player is the maximizing player, we want to find the # move that leads to the highest score, so we initialize the bestValue # variable to a very low value. if maximizingPlayer: bestValue = -float("inf") # Loop through all of the possible moves and compute the score for # each one. for move in moves: # Make the move on a copy of the board. newBoard = make_move(board, move) # Recursively call the minimax function to find the best move # for the opponent. value = minimax(newBoard, depth-1, False) # Update the bestValue variable if the current move leads to a # higher score than the previous best move. bestValue = max(bestValue, value) # Once we have considered all of the possible moves, we can return # the best score. return bestValue # If the current player is the minimizing player, we want to find the # move that leads to the lowest score, so we initialize the bestValue # variable to a very high value. else: bestValue = float("inf") # Loop through all of the possible moves and compute the score for # each one. for move in moves: # Make the move on a copy of the board. newBoard = make_move(board, move) # Recursively call the minimax function to find the best move # for the opponent. value = minimax(newBoard, depth-1, True) # Update the bestValue variable if the current move leads to a # lower score than the previous best move. bestValue = min(bestValue

Вопрос: пожалуйста, продолжай

Ответ: Конечно, вот остальная часть функции minimax():

value) # Once we have considered all of the possible moves, we can return # the best score. return bestValue # If the current player is the minimizing player, we want to find the # move that leads to the lowest score, so we initialize the bestValue # variable to a very high value. else: bestValue = float("inf") # Loop through all of the possible moves and compute the score for # each one. for move in moves: # Make the move on a copy of the board. newBoard = make_move(board, move) # Recursively call the minimax function to find the best move # for the opponent. value = minimax(newBoard, depth-1, True) # Update the bestValue variable if the current move leads to a # lower score than the previous best move. bestValue = min(bestValue, value) # Once we have considered all of the possible moves, we can return # the best score. return bestValue

Этот код использует алгоритм minimax для поиска в пространстве возможных ходов и контр-движений, чтобы найти ход, который с наибольшей вероятностью приведёт к победе (или, по крайней мере, не к проигрышу). Функция evaluate() используется для присвоения числового значения каждой позиции на доске, а функции get_possible_moves() и make_move() используются для генерации и применения возможных ходов.

Опять же, имейте в виду, что это всего лишь один из возможных способов реализации минимаксного алгоритма, и есть много других способов, которыми мы могли бы это сделать. Кроме того, этот код не включает в себя все оптимизации, которые обычно используются в реальных шахматных программах, поэтому он будет не очень эффективен для больших шахматных позиций. Я надеюсь, что это даст вам общее представление о том, как работает алгоритм minimax и как он может быть реализован на Python, но дайте мне знать, если у вас возникнут какие-либо другие вопросы!

Вопрос: можете ли вы сгенерировать для меня функцию оценки?

Ответ: Конечно, вот пример того, как мы могли бы реализовать функцию оценки для шахматной программы на Python:

def evaluate(board): # This function will evaluate the current position on the chess board and # return a numerical score. The higher the score, the better the position # is for the player who is currently moving. # First, we will compute the material advantage for each player. This # will give us a basic measure of the relative strength of each player's # pieces. whiteMaterial = 0 blackMaterial = 0 for i in range(BOARD_SIZE): for j in range(BOARD_SIZE): piece = board[i][j] if piece is not None: if piece.isupper(): whiteMaterial += PIECE_VALUES[piece] else: blackMaterial += PIECE_VALUES[piece] # Next, we will compute the mobility for each player. This will give us # a measure of how many squares each player's pieces can move to. whiteMobility = 0 blackMobility = 0 for i in range(BOARD_SIZE): for j in range(BOARD_SIZE): piece = board[i][j] if piece is not None: if piece.isupper(): whiteMobility += len(get_possible_moves(board, i, j)) else: blackMobility += len(get_possible_moves(board, i, j)) # Finally, we will combine the material advantage and mobility scores # to compute the overall score for the position. score = whiteMaterial + whiteMobility - blackMaterial - blackMobility # Return the score for the position. return score

Этот код использует два фактора для оценки текущего положения на шахматной доске: материальное преимущество каждого игрока (т.е. относительная сила их фигур) и мобильность фигур каждого игрока (т.е. на сколько квадратов они могут переместиться). Эти два фактора объединяются для вычисления общего балла за позицию, который возвращается функцией evaluate().

Конечно, это всего лишь один из возможных способов реализации функции оценки для шахматной программы, и есть много других факторов, которые мы могли бы включить в оценку (таких как структура пешки, безопасность короля и так далее). Кроме того, точные значения, которые мы присваиваем каждому фактору (например, значения для каждого типа шахматной фигуры), могут оказать большое влияние на производительность шахматной программы, поэтому важно тщательно учитывать эти значения и корректировать их по мере необходимости. Я надеюсь, что это даёт вам общее представление о том, как может работать функция оценки, но дайте мне знать, если у вас возникнут какие-либо другие вопросы!

Вопрос: теперь мне нужна функция make_move()

Ответ: Конечно, вот пример того, как мы могли бы реализовать функцию make_move() для шахматной программы на Python:

def make_move(board, move): # This function will take a chess board and a move, and return a new # chess board that reflects the move that has been made. # First, we will make a copy of the original board, so that we can # modify the copy without affecting the original. newBoard = copy.deepcopy(board) # Next, we will extract the source and destination coordinates for the # move that is being made. (x1, y1) = move[0] (x2, y2) = move[1] # We will then move the piece from the source square to the destination # square on the new board. newBoard[x2][y2] = newBoard[x1][y1] newBoard[x1][y1] = None # Finally, we will return the new board. return newBoard

Этот код использует функцию copy.deepcopy() для создания глубокой копии оригинальной шахматной доски, чтобы мы могли изменять копию, не затрагивая оригинал. Затем он использует исходные и конечные координаты выполняемого хода для обновления доски, перемещая фигуру из исходного квадрата в конечный квадрат.

Заключение

Я нахожу результаты впечатляющими. Непростая задача была не только решена с помощью выходных данных кода, но и объяснена соответствующими и корректными текстами. Также были указаны ограничения и возможные расширения.

Что не сработало:

  • словарь PIECE_VALUES должен был быть добавлен
  • необходимо было добавить импортную копию.
  • Сгенерированная функция для создания всех ходов не соответствовала функции minimax , потому что она ожидала все ходы позиции, но созданная функция генерирует только все ходы фигуры позиции.

Однако все эти недостатки также могли быть вызваны тем, что я не задавал достаточно точных вопросов в диалоге. Я думаю, что для эффективного использования этого инструмента нам всем нужно больше практики!

Статья была взята из этого источника:

0
Комментарии
-3 комментариев
Раскрывать всегда