コンピューターチェス

コンピュータチェスには、ハードウェア（専用コンピュータ）とチェスをプレイできるソフトウェアの両方が含まれます。コンピュータチェスは、人間の対戦相手がいなくてもプレイヤーに練習の機会を提供し、分析、娯楽、トレーニングの機会も提供します。チェスのグランドマスター以上のレベルでプレイできるコンピュータチェスアプリケーションは、スーパーコンピュータからスマートフォンまでのハードウェアで利用できます。スタンドアロンのチェスプレイマシンも利用できます。Stockfish 、Leela Chess Zero、GNU Chess、Fruitなどの無料のオープンソースアプリケーションが、さまざまなプラットフォームで利用できます。

コンピュータ チェス アプリケーションは、ハードウェアで実装されているかソフトウェアで実装されているかに関係なく、人間とは異なる戦略を使用して動きを選択します。つまり、ヒューリスティックな方法を使用して、現在の位置からの動きのシーケンスを表すツリーを構築、検索、評価し、プレイ中に最善のシーケンスを実行しようとします。このようなツリーは通常、数千から数百万のノードで構成される非常に大きなものです。1 秒あたり数万から数十万以上のノードを処理できる最新のコンピュータの計算速度と、ツリーを関連するノードに絞り込む拡張ヒューリスティックと縮小ヒューリスティックにより、このようなアプローチが効果的になります。

チェスやチェスに似た簡易ゲームがプレイできる最初のチェスマシンは、真空管コンピュータ時代初期（1950年代）のデジタルコンピュータ上で実行されたソフトウェアプログラムでした。初期のプログラムは下手だったため、初心者でも負けることができました。40年後の1997年には、スーパーコンピュータや専用ハードウェア上で実行されるチェスエンジンが、最高の人間プレイヤーにさえ勝つことができました。 2006年までには、デスクトップPCで実行されるプログラムが同じ機能を達成しました。2006年、マギル大学のコンピュータサイエンス教授であるモンティ・ニューボーンは、「科学は完成している」と宣言しました。しかし、チェスには極めて多くのバリエーションがあるため、現在のところ現代のコンピュータではチェスを解くことはできません。^[1]

コンピューターチェスはかつて「 AIのショウジョウバエ」、つまり知識工学の最先端と考えられていました。この分野は現在、科学的に完成されたパラダイムと考えられており、チェスをすることは日常的なコンピューティング活動となっています。^[2]

チェス マシン/プログラムには、スタンドアロン チェス マシン (通常はソフトウェア チェス プログラムを実行するマイクロプロセッサですが、特殊なハードウェア マシンの場合もあります)、標準 PC で実行されるソフトウェア プログラム、Web サイト、モバイル デバイス用アプリなど、さまざまな形式があります。プログラムは、スーパー コンピュータからスマートフォンまで、あらゆるデバイスで実行されます。プログラムのハードウェア要件は最小限です。アプリはディスク上で数メガバイト以下で、数メガバイトのメモリを使用します (ただし、使用可能な場合はさらに多く使用できます)。300 Mhz 以上のプロセッサがあれば十分です。パフォーマンスはプロセッサ速度によって若干異なりますが、プロセッサ速度よりも、大きな転置表(最大数ギガバイト以上) を保持できる十分なメモリの方が、プレイの強さにとって重要です。

市販されているチェス プログラムやマシンのほとんどは、スーパー グランドマスター級の強さ (Elo 2700 以上) でプレイでき、マルチコアおよびハイパースレッド コンピュータ CPU アーキテクチャの利点を活用できます。Stockfish などのトップ プログラムは、世界チャンピオン級のプレイヤーをも凌駕しています。ほとんどのチェス プログラムは、 WinboardやChessbaseなどの GUI に接続されたチェス エンジンで構成されています。プレイの強さ、時間制御、その他のパフォーマンス関連の設定は、GUI から調整できます。ほとんどの GUI では、プレイヤーがポジションを設定および編集したり、手を逆にしたり、引き分け (および投了) を提案および受け入れたり、手に関する推奨を要求および受け取ったり、ゲームの進行中にエンジンの分析を表示したりすることもできます。

Sargon、IPPOLIT、Stockfish、Crafty、Fruit、Leela Chess Zero、GNU Chessなど、インターネットから無料で ダウンロード（またはソースコードを取得）できるチェス エンジンは数千あります。

おそらく最も一般的なタイプのチェス ソフトウェアは、チェスをプレイするだけのプログラムです。人間のプレイヤーが盤上で動き、AI が次の動きを計算してプレイします。ゲームが終了するまで、人間と AI が交互に手番を続けます。動きを計算するチェス エンジンとグラフィカル ユーザー インターフェイス(GUI) は、別々のプログラムである場合があります。異なるエンジンを GUI に接続して、異なるスタイルの相手とプレイすることもできます。エンジンには単純なテキストコマンド ライン インターフェイスが備わっていることがよくありますが、GUI ではさまざまな駒のセット、盤のスタイル、さらには 3D やアニメーションの駒が提供される場合があります。最近のエンジンは非常に高性能であるため、エンジンや GUI では、エンジンの能力をハンディキャップして、人間のプレイヤーが勝つ可能性を高める方法が提供されている場合があります。FritzやRybkaなどのユニバーサル チェス インターフェイス( UCI) エンジンには、エンジンのElo レーティングを下げる組み込みのメカニズムがある場合があります(UCI の uci_limitstrength および uci_elo パラメーターを使用)。Fritzの一部のバージョンには、現在のエンジンを制限したり、エンジンのミスの割合を変更したり、スタイルを変更したりするためのハンディキャップ モードとファン モードがあります。Fritzには、ゲーム中にプレイヤーのレベルに合わせようとするフレンド モードもあります。

チェスデータベースを使用すると、ユーザーは過去のゲームの大規模なライブラリを検索し、分析し、統計を確認し、オープニングレパートリーを策定できます。Chessbase （PC用）は、プロのプレーヤーの間でこれらの目的によく使用されるプログラムですが、Windows、Mac、Linux用のShaneのChess Information Database（Scid）^[3] 、 PC用のChess Assistant ^{[4] 、 [5]} Android用のGer​​hard KalabのChess PGN Master ^[6]、iOS用のGiordano VicoliのChess-Studio ^{[7]などの代替品もあります。}

Playchessなどのプログラムを使用すると、プレーヤーはインターネット経由で互いに対戦することができます。

チェスのトレーニング プログラムではチェスを教えます。Chessmasterには、IM Josh Waitzkinと GM Larry Christiansenによるプレイスルー チュートリアルがありました。Stefan Meyer-Kahlen は、 Rob Brunia と Cor Van Wijgerden の Step コースブックに基づいたShredder Chess Tutor を提供しています。元世界チャンピオンの Magnus CarlsenのPlay Magnus 社は、 Android および iOS 用のMagnus Trainer アプリをリリースしました。Chessbaseには、子供向けのFritz と Chesster があります。Convekta は、GM Alexander Kalinin と Maxim Blokh によるチュートリアルに基づいた CT-ART や Chess King ラインなど、多数のトレーニング アプリを提供しています。

チェスの問題を扱うソフトウェアもあります。

1957年に反駁スクリーニング（アルファベータ剪定を動作評価の最適化に応用）を発見した後、カーネギーメロン大学の研究チームは、1967年までにコンピュータが人間の世界チャンピオンに勝つだろうと予測した。^[8]動作を評価する正しい順序を決定することの難しさは予測していなかった。研究者たちは、他の分岐を評価する際に再検討すべき異常に高得点の動作であるキラーヒューリスティックを識別するプログラムの能力を向上させることに取り組んだが、1970年代に入ると、ほとんどのトップチェスプレイヤーは、コンピュータがすぐにマスターレベルでプレイできるようになることはないだろうと考えていた。^[9] 1968年、国際チェスマスターの デイビッド・レヴィは、 10年以内にチェスコンピュータは彼に勝てないだろうという有名な賭けをしました。^[10]また、1976年には、インディアナ大学のシニアマスターで心理学教授のエリオット・ハーストが、「現在のコンピュータプログラムが名人プレイヤーに1ゲームでも勝つ唯一の方法は、名人がおそらく酔っ払って同時に50ゲームをプレイしているときに、1年に1度の失策を犯すことだろう」と書いています。^[9]

1970年代後半、チェスプログラムは突如として高度なスキルを持つ人間のプレイヤーに勝利し始めた。^[9]ハーストの声明の年、ノースウェスタン大学のチェス4.5がポール・マッソン・アメリカン・チェス選手権のクラスBレベルで人間のトーナメントで優勝した最初のプログラムとなった。レヴィは1978年にチェス4.7に勝利して賭けに勝ったが、チェス4.7は6試合のうち1試合に勝利し、トーナメントレベルでマスタークラスのプレイヤーに対する最初のコンピュータ勝利を達成した。^[10] 1980年、ベルはマスターを頻繁に破り始めた。1982年までに2つのプログラムがマスターレベルで対戦し、3つのプログラムがわずかに弱くなった。^[9]

理論的な突破口がないまま突然改善が進んだことは予想外だった。ベルが1秒間に10万の局面（約8手）を調べる能力が十分だとは誰も思っていなかったからだ。成功したマイクロコンピュータプログラムであるサルゴンを開発したスプラックレンズ夫妻は、改善の90％は評価速度の高速化によるもので、評価の改善によるものはわずか10％だと推定した。ニューサイエンティスト誌は1982年に、コンピュータのチェスは「ひどい...不器用で、非効率的で、曖昧で、ただただ醜い」が、人間は「ひどい失敗、驚​​くべき過失、理解できない見落とし、甚だしい誤算など」を自覚よりはるかに多く犯して負けている、と述べた。「要するに、コンピュータは主に、人間の取り組みにおける誤算を見つけてそれを利用する能力によって勝っている」。^[9]

1982年までに、マイクロコンピュータのチェスプログラムは1秒間に最大1,500手まで評価できるようになり、5年前のメインフレームのチェスプログラムと同等の強さとなり、アマチュアプレイヤーの大半を倒すことができた。1970年代半ばのデビュー時よりも1、2手先までしか先読みできなかったが、そうすることで専門家の予想以上にプレイが向上した。一見些細な改善が「心理的な限界を超え、その後は人間のエラーの豊かさが明らかになる」とニューサイエンティスト誌は書いている。^[9] 1984年にSPOCをレビューした際、 BYTEは「コンピュータ（メインフレーム、ミニ、マイクロ）は醜く、エレガントでないチェスをする傾向がある」と書いたが、「戦術的には平均的な人間のプレイヤーよりもエラーが少ない」というロバート・バーンの発言にも言及した。この雑誌は、 SPOCを「驚くほど高い」レベルのプレイを備えたIBM PC用の「最先端のチェスプログラム」と評し、USCFのレーティングを1700（クラスB）と評価した。 ^[11]

1982年の北米コンピュータチェス選手権で、モンロー・ニューボーンは5年以内にチェスプログラムが世界チャンピオンになれると予言した。トーナメントディレクターで国際マスターのマイケル・バルボは10年、スプラックレンズ兄弟は15年、ケン・トンプソンは20年以上、そして他の人たちはそんなことは決して起こらないと予言した。しかしながら、最も広く信じられていた意見は、2000年頃に起こるというものである。 ^{[12] 1989年、レヴィはエキシビションマッチで}ディープ・ソートに敗れた。しかしディープ・ソートは世界選手権のレベルにはまだかなり及ばず、1989年の2度の強力な勝利で現世界チャンピオンのガルリ・カスパロフがそれを証明した。 1996年のIBMの ディープ・ブルーとの試合で初めてカスパロフはトーナメントの時間制限でコンピュータに負けた。ディープ・ブルー対カスパロフ、1996年、ゲーム1このゲームは、現世界チャンピオンが通常の時間制限でコンピューターに負けた初めてのケースだった。しかし、カスパロフは立ち直り、残りの5ゲームのうち3ゲームを勝ち、2ゲームを引き分け、圧勝した。

1997 年 5 月、ディープ ブルーのアップデート版がリターン マッチでカスパロフを 3½ 対 2½ で破りました。この対決を主に扱ったドキュメンタリーが 2003 年に制作され、「ゲーム オーバー: カスパロフとマシン」と題されました。

処理能力の向上と評価機能の改善により、市販のワークステーションで動作するチェスプログラムは、トップクラスのプレイヤーに匹敵するようになった。1998年、Rebel 10は、当時世界ランキング2位だったViswanathan Anandを5対3で破った。しかし、それらのゲームのほとんどは通常の制限時間でプレイされたわけではない。8ゲームのうち4つはブリッツゲーム（各移動ごとに5分プラス5秒のフィッシャー遅延）で、Rebelが3対1で勝利した。2つはセミブリッツゲーム（各側15分）で、これもRebelが勝利した（1½対½）。最後に、2つのゲームは通常のトーナメントゲーム（2時間で40手、1時間のサドンデス）でプレイされ、ここではAnandが½対1½で勝利した。^[13]高速ゲームではコンピューターは人間よりも優れたプレイをしたが、プレーヤーのレーティングが決定される古典的な制限時間では、その優位性はそれほど明確ではなかった。

2000年代初頭には、 JuniorやFritzなどの市販プログラムで、元世界チャンピオンのガルリ・カスパロフやクラシック世界チャンピオンのウラジミール・クラムニクとの対戦が可能になった。

2002 年 10 月、ウラジミール・クラムニクとディープ・フリッツは、8 ゲームのBrains in Bahrainマッチで競い合い、引き分けに終わりました。クラムニクは、ゲーム ツリー検索でコンピューターが検出できない長期的なアドバンテージを得るために保守的にプレイするという「従来の」対コンピューター戦術で、第 2 ゲームと第 3 ゲームに勝ちました。しかし、クラムニクの重大なミスにより、フリッツが第 5 ゲームに勝ちました。第 6 ゲームは、トーナメントの解説者によって「壮観」と評されました。中盤の序盤で有利な位置にいたクラムニクは、強力な戦術的攻撃を達成するために駒を犠牲にしようとしました。これは、そのような攻撃に対して最も防御力が高いコンピューターに対して非常にリスクの高い戦略として知られています。予想通り、フリッツは完璧な防御を見つけ、クラムニクの攻撃は弱まり、不利な位置に留まりました。クラムニクは、ポジションが負けたと判断し、ゲームを降参しました。しかし、試合後の人間とコンピューターによる分析では、フリッツのプログラムが勝利を強制することはほとんど不可能であり、クラムニクは事実上引き分けのポジションを犠牲にしたことが判明した。最後の 2 試合は引き分けとなった。状況を考慮すると、ほとんどの解説者は依然としてクラムニクをこの試合でより強いプレーヤーと評価している。^{[引用が必要]}

2003年1月、カスパロフはニューヨーク市で別のチェスコンピュータプログラムである ジュニアと対戦した。試合は3対3で終了した。

2003年11月、カスパロフはX3D Fritzと対戦した。試合は2対2で終了した。

2005年、カスタムハードウェアと64個のプロセッサを搭載したチェス専用コンピュータで、2005年の第14回IPCCCの優勝者でもあるHydraが、6ゲームの試合で7位のマイケル・アダムスを5½-½で破った（アダムスの準備は、2002年のシリーズでのクラムニクの準備ほど徹底的ではなかったが）。^[14]

2006 年 11 月から 12 月にかけて、世界チャンピオンのウラジミール・クラムニクがディープ・フリッツと対戦しました。このとき、コンピューターが勝利し、試合は 2 対 4 で終了しました。クラムニクはコンピューターのオープニングブックを見ることができました。最初の 5 ゲームで、クラムニクはゲームを典型的な「対コンピューター」の位置付けの競争に導きました。彼は 1 ゲーム負け ( 1 ゲームで詰みを見落とした)、次の 4 ゲームを引き分けました。最後のゲームでは、試合を引き分けにしようと、クラムニクはより攻撃的なシシリアン・ディフェンスをプレイしましたが、打ち負かされました。

2006年のクラムニク対ディープ・フリッツ戦の結果、人間とコンピューターのチェス競技への関心が急落するだろうという憶測があった。^[15]例えば、ニューボーンによれば、「科学は終わった」という。^[16]

人間対コンピュータのチェスの試合では、1990年代後半に最高のコンピュータシステムが人間のチェスチャンピオンを追い抜いた。それ以前の40年間は、最高のマシンはEloレーティングで年間約40ポイントを獲得していたのに対し、最高の人間は年間約2ポイントしか獲得していなかった。^[17]人間の競争でコンピュータが獲得した最高のレーティングは、1988年のDeep ThoughtのUSCFレーティング2551であり、FIDEはもはや人間対コンピュータの結果をレーティングリストに受け入れていない。マシンを評価するためのマシン専用のEloプールが作成されているが、そのような数字は見た目は似ているものの、直接比較されることはない。^[18] 2016年、スウェーデンチェスコンピュータ協会はコンピュータプログラムKomodoを3361と評価した。

チェスエンジンは改良を続けています。2009年には、低速のハードウェアで動作するチェスエンジンがグランドマスターレベルに到達しました。携帯電話がパフォーマンス評価2898でカテゴリー6のトーナメントで優勝しました。携帯電話のPocket Fritz 4内で動作するチェスエンジンHiarcs 13は、 2009年8月4日から14日にかけてアルゼンチンのブエノスアイレスで開催されたコパメルコスールトーナメントで9勝1引き分けの成績を収めました。 ^[19] Pocket Fritz 4は1秒あたり2万ポジション未満を検索します。^[20]これは、1秒あたり2億ポジションを検索したDeep Blueなどのスーパーコンピューターとは対照的です。

アドバンスド チェスは、1998 年にカスパロフによって開発されたチェスの形式です。人間が別の人間と対戦し、両者がコンピュータにアクセスして強さを高めます。カスパロフによると、その結果生まれた「アドバンスド」プレイヤーは、人間やコンピュータ単独よりも強いとのことです。これは、フリースタイル チェスのイベントなど、数多くの場面で証明されています。

今日のプレイヤーは、チェスエンジンを対戦相手としてではなく、分析ツールとして扱う傾向がある。^[21]チェスのグランドマスター、アンドリュー・ソルティスは2016年に「コンピューターはあまりにも優秀すぎる」と述べ、世界チャンピオンのマグヌス・カールセンは「いつも負けるし、ゲームに参加せずに負けることほど憂鬱なことはない」という理由でコンピューターチェスをプレイしないと述べた。^[22]

20 世紀初頭、ルークとキングのエンディングをプレイする機械や、ヘックスなどの他のゲームをプレイする電気機械の時代以来、科学者や理論家は、人間がどのように学習し、記憶し、考え、知識を適用するかを手順的に表現しようとしてきました。そして、チェスというゲームは、その恐るべき複雑さから、「人工知能 (AI) のショウジョウバエ」となりました。 ^{[注 1]}複雑さの手順的解決は思考と同義になり、チェス オートマトン時代以前の初期のコンピューターは、一般に「電子頭脳」と呼ばれていました。20 世紀後半から、チェス (およびチェッカーなどの他のゲーム) のプレイに適用される知識と思考を表現するために、いくつかの異なるスキーマが考案されました。

• 検索ベース（総当たり検索と選択的検索）
  • 検索ベースのスキーマで検索（ミニマックス/アルファベータ、モンテカルロ木検索）
  • 検索ベースのスキーマでの評価（機械学習、ニューラルネットワーク、テクセルチューニング、遺伝的アルゴリズム、勾配降下法、強化学習）
• 知識ベース(PARADISE、エンドゲーム テーブルベース)

人間のチェスプレイヤーは「目的と手段」ヒューリスティックスを使って、必要な手数に関係なく最適な結果とそれを達成する方法を直感的に判断できますが、コンピュータは分析を体系的に行う必要があります。ほとんどのプレイヤーは、必要に応じて少なくとも5手先（10手）を見ることが上手にプレイするために必要であることに同意しています。通常のトーナメントルールでは、各プレイヤーに1手あたり平均3分が与えられます。平均して、チェスの位置ごとに30以上の合法的な手があるため、コンピュータは10手先（5つの完全な手）を見るために1000兆の可能性を調べる必要があります。1秒間に100万の位置を調べることができるコンピュータには30年以上かかります。^[9]

チェスのプレイを手順的に表現する最も初期の試みは、デジタル電子時代より前に行われましたが、そのような複雑さを計算できる余地を与えたのは、プログラム格納型デジタル コンピュータでした。 1949 年に、クロード シャノンは、チェスのアルゴリズムによる解決の原理を説明しました。 その論文では、ゲームは「ツリー」、つまり、動きに対応する選択肢 (ブランチ) のデジタル データ構造で表現されています。 ツリーのノードは、動きの選択によって生じるボード上の位置です。 最初の動きから最後の動きまでツリーを構築してチェスのゲーム全体を表現することは不可能であることはすぐに明らかになりました。 チェスでは、位置ごとに平均 36 の動きがあり、平均的なゲームは、投了まで約 35 の動き (チェックメイト、ステイルメイト、またはその他の引き分けでプレイした場合は 60 ～ 80 の動き) 続きます。 各プレーヤーの最初の動きの後には 400 の位置が可能で、各プレーヤーが 2 動きした後は約 200,000 の位置があり、各プレーヤーが 3 動きした後は約 1 億 2,000 万の位置があります。

そこで、ある程度の深さまで限定的に先読み (検索) し、続いてドメイン固有の知識を使用して、結果として得られるターミナル ポジションを評価する方法が提案されました。双方に良い動きがあれば、一種の中間的なポジションが得られ、その評価によって、選択した動きの良し悪しがプレイヤーに通知されます。ツリー上での検索と比較操作は、コンピューターの計算に適していましたが、評価関数での微妙なチェスの知識の表現は適していませんでした。初期のチェス プログラムは、両方の領域で問題を抱えていました。広大なツリーの検索には、利用可能なリソースをはるかに超える計算リソースが必要であり、チェスの知識の何が有用で、それをどのようにエンコードするかを発見するには、数十年もかかりました。

チェスをプレイするコンピュータ システムの開発者は、いくつかの基本的な実装上の問題を決定する必要があります。これには次のものが含まれます。

• グラフィカル ユーザー インターフェイス(GUI) - 動きを入力してユーザーに伝える方法、ゲームを記録する方法、時間制御を設定する方法、その他のインターフェイスの考慮事項
• ボードの表現- 単一のポジションがデータ構造内でどのように表現されるか。
• 検索テクニック - 可能な動きを特定し、さらに検討するために最も有望なものを選択する方法。
• リーフ評価- その位置からそれ以上の検索が行われない場合に、ボードの位置の値を評価する方法。

アドリアン・デ・グルートは、さまざまな強さのチェス プレイヤー数名にインタビューし、名人も初心者も、どの手を打つかを決める前に 40 から 50 の局面を見ているという結論に至りました。名人がはるかに優れたプレイヤーである理由は、経験から培ったパターン認識スキルを使用しているからです。これにより、彼らは、悪いと思われる手を考慮しないだけで、他の手よりもいくつかのラインについてより深く調べることができます。これが事実であることを示すさらなる証拠は、優れた人間のプレイヤーは、同じ駒の完全にランダムな配置ではなく、少数の認識可能なサブ ポジションに分解して、本物のチェス ゲームから局面を思い出す方がはるかに簡単であるということです。対照的に、下手なプレイヤーは、どちらに対しても同じレベルの思い出し方をしています。

コンピュータチェスでこれに相当するのは、人間のプレイヤーのパターン認識スキルに対応するリーフ評価のための評価関数と、人間のプレイヤーの経験構築に対応するテクセルチューニング、確率的勾配降下法、強化学習などの機械学習技術を使用したトレーニングです。これにより、現代のプログラムは、人間のプレイヤーと同じように、前向き刈り込みやその他の選択的ヒューリスティックスを使用して、評価関数を通じてプログラムが悪いと想定した動きを単純に考慮しないことで、一部のラインを他のラインよりもはるかに深く調べることができます。この意味でのコンピュータプログラムと人間の唯一の基本的な違いは、コンピュータプログラムは人間のプレイヤーよりもはるかに深く検索できるため、より多くのノードを検索し、人間のプレイヤーよりもはるかに大きな範囲で地平線 効果を回避できることです。

コンピュータ チェス プログラムは通常、いくつかの共通のデファクトスタンダードに対応しています。今日のプログラムのほぼすべては、ゲームの動きをPortable Game Notation (PGN)として読み書きでき、個々のポジションをForsyth–Edwards Notation (FEN)として読み書きできます。古いチェス プログラムは長い代数表記法しか理解できないことが多かったのですが、今日のユーザーはチェス プログラムが標準的な代数チェス表記法を理解することを期待しています。

1990 年代後半から、プログラマーはエンジン(あるポジションで最も強い動きを計算するコマンド ライン インターフェイス付き) またはグラフィカル ユーザー インターフェイス(GUI) を別々に開発し始めました。グラフィカル ユーザー インターフェイス (GUI) は、プレーヤーが見ることができるチェス盤と移動できる駒を提供します。エンジンは、チェス エンジン通信プロトコル (CECP) やユニバーサル チェス インターフェイス(UCI) などのプロトコルを使用して、GUI に動きを伝えます。チェスのプログラムをこれらの 2 つの部分に分割することにより、開発者はユーザー インターフェイスのみ、またはエンジンのみを記述することができ、プログラムの両方の部分を記述する必要がなくなります。(チェス エンジンも参照してください。)

開発者は、エンジンをオープニング ブックやエンドゲームテーブルベースに接続するか、それとも GUI に任せるかを決定する必要があります。

各チェスの位置を表すために使用されるデータ構造は、移動生成と位置評価のパフォーマンスの鍵となります。方法には、配列に格納されたピース (「メールボックス」と「0x88」)、リストに格納されたピースの位置 (「ピース リスト」)、ピースの位置のビット セットのコレクション (「ビットボード」)、コンパクトな長期保存用の ハフマン符号化された位置などがあります。

コンピュータ チェス プログラムは、チェスの動きをゲーム ツリーとして扱います。理論的には、すべての動きを調べ、次にそれらの動きに対するすべての反撃の動き、次にそれらの反撃の動きなどを調べます。ここで、1 人のプレーヤーによる個々の動きは「プライ」と呼ばれます。この評価は、特定の最大検索深度に達するまで、またはプログラムが最終的な「リーフ」位置に到達したと判断するまで (チェックメイトなど) 継続されます。

コンピュータ チェスで使用される検索アルゴリズムの 1 つのタイプは、ミニマックス検索アルゴリズムです。このアルゴリズムでは、各プレイでプレーヤーによる「最善の」動きが選択されます。一方のプレーヤーはスコアを最大化しようとし、もう一方のプレーヤーはスコアを最小化しようとします。この交互のプロセスによって、位置の検索された値を表す評価を持つ特定のターミナル ノードが 1 つ見つかります。その値はルートにバックアップされ、その評価がボード上の位置の評価になります。この検索プロセスは、ミニマックスと呼ばれます。

ミニマックス アルゴリズムの単純な実装では、実用的な時間内に小さな深さまでしか検索できないため、良い動きの検索を大幅に高速化するためのさまざまな方法が考案されています。プログラムの検索空間を縮小するには、通常、可能な検索結果の上限と下限を定義し、その境界が一致するまで検索するシステムである アルファ ベータ プルーニングが使用されます。

さらに、静止検索、前向き剪定、検索拡張、検索削減などのさまざまな選択的検索ヒューリスティックも使用されます。これらのヒューリスティックは、明らかに悪い動き（履歴の動き）を取り除いたり、興味深いノード（チェック拡張、第 7列のパスされたポーンなど）を調査したりするために、特定の条件に基づいてトリガーされます。ただし、これらの選択的検索ヒューリスティックは、非常に慎重に使用する必要があります。拡張しすぎると、プログラムは興味のない位置を調べるのに多くの時間を無駄にします。剪定または削減しすぎると、興味深いノードを切り取るリスクがあります。

モンテカルロ ツリー検索 (MCTS) は、検索空間のランダム サンプリングに基づいて検索ツリーを拡張するヒューリスティック検索アルゴリズムです。コンピューター チェスでよく使用されるモンテカルロ ツリー検索のバージョンは、ツリーに適用される PUCT、予測子、および信頼上限境界です。

DeepMind のAlphaZeroとLeela Chess Zero は、ミニマックスの代わりに MCTS を使用します。このようなエンジンは、評価関数とポリシー (移動の選択)を計算するためにグラフィックス プロセッシング ユニットでバッチ処理を使用するため、GPU での計算は本質的に並列であるため、並列検索アルゴリズムが必要です。コンピューター チェスで使用されるミニマックスおよびアルファベータ プルーニング アルゴリズムは本質的にシリアル アルゴリズムであるため、GPU でのバッチ処理ではうまく機能しません。一方、MCTS は、モンテ カルロ ツリー検索で使用されるランダム サンプリングが並列コンピューティングに適しているため、優れた代替手段であり、GPU での計算をサポートするほぼすべてのエンジンがアルファベータではなく MCTS を使用する理由です。

チェス プログラムを強力にするために、他の多くの最適化を利用できます。たとえば、転置テーブルは、以前に評価されたポジションを記録し、それらの再計算を省くために使用されます。反駁テーブルは、一見良い動きを「反駁」する重要な動きを記録します。これらは通常、さまざまなポジションで最初に試されます (1 つのポジションを反駁する動きは、別のポジションを反駁する可能性が高いため)。欠点は、深いプレー深度での転置テーブルが非常に大きくなり、エントリが数千万から数億になる可能性があることです。たとえば、1996 年の IBM の Deep Blue 転置テーブルは、5 億エントリでした。転置テーブルが小さすぎると、エントリが見つかったことで節約された時間よりも、スレッシングによって存在しないエントリを検索する時間の方が長くなる可能性があります。多くのチェス エンジンは、人間と同様に、対戦相手の時間を使ってより深いレベルを検索する、つまり熟考を使用して、プレイの強さを高めています。

もちろん、ハードウェアの高速化とメモリの追加により、チェス プログラムのプレイ力は向上します。ハイパースレッド アーキテクチャでは、プログラムが 1 つのコアまたは少数のコアで実行されている場合、パフォーマンスが若干向上します。最近のプログラムのほとんどは、複数のコアを利用して並列検索を行うように設計されています。その他のプログラムは、汎用コンピューターで実行し、移動の生成、並列検索、または評価を専用プロセッサーまたは特殊なコプロセッサーに割り当てるように設計されています。

チェスの探索に関する最初の論文は、1950年にクロード・シャノンによって発表されました。 ^[23]彼は、チェスをプレイするコンピューターを誰もプログラムする前に、 使用される可能性のある2つの主要な探索戦略を予測し、「タイプA」と「タイプB」と名付けました。 ^[24]

タイプ A のプログラムは「ブルート フォース」アプローチを使用し、純粋で単純なミニマックス アルゴリズムを使用して、固定数の移動ですべての可能な位置を調べます。シャノンは、2 つの理由から、これは非実用的であると考えました。

まず、現実の典型的な局面では約 30 手の動きが可能なため、チェスのコンピュータが毎秒 100 万の局面を評価するという「非常に楽観的な」場合でも、両側で 3 手先を見るために必要な約 10 9 の局面 (6 プライ) を検索するには約 16 分かかると予想しました (この速度を達成するには約 40 年かかりました)。その後の検索アルゴリズムであるアルファ^ベータプルーニングは、可能な検索結果の上限と下限を定義し、その境界が一致するまで検索するシステムであり、ゲーム ツリーの分岐係数を対数的に削減しましたが、当時のチェス プログラムでは、ツリーの指数関数的な爆発を利用することはまだ実現可能ではありませんでした。

2 番目に、静止の問題を無視し、駒の交換やその他の重要な一連の動き (「ライン」) の最後の位置のみを評価しようとしました。彼は、これに対処するためにミニマックスを適応させると、確認する必要のある位置の数が大幅に増加し、プログラムがさらに遅くなると予想しました。彼は、これに対処するためにタイプ A を適応させると、確認する必要のある位置の数が大幅に増加し、プログラムがさらに遅くなると予想しました。

これは、チェスの知識 (ヒューリスティック) を使用して、各ポジションから検索するいくつかのおそらく良い動きを選択し、検索せずに他の動きを削除するという、いわゆる「選択的検索」または「タイプ B 検索」につながります。シャノンは、悪い動きや些細な動きを調べるために処理能力を無駄にする代わりに、タイプ B プログラムで次の 2 つの改善を使用することを提案しました。

1. 静止検索を使用します。
2. フォワードプルーニングを採用します。つまり、各ポジションに対していくつかの良い動きだけを検討します。

これにより、合理的な時間内に、より先（「より深く」）の最も重要なラインを見ることができるようになります。しかし、初期の選択的探索の試みでは、最善の手が切り捨てられることが多かったのです。その結果、選択的探索パラダイムの最初の反復が支配する次の 25 年間、ほとんど進歩が見られませんでした。この初期の時期に作成された最高のプログラムは、1967 年の Mac Hack VI です。これは、平均的なアマチュアとほぼ同じレベル（米国チェス連盟の評価スケールで C クラス）でプレイしました。

一方、ハードウェアは改良を続け、1974 年にノースウェスタン大学のチェス 4.0 プログラムで初めて総当たり探索が実装されました。このアプローチでは、ノードでのすべての代替移動が検索され、いずれも削除されません。すべての移動を単純に検索するのに必要な時間は、知識集約型のヒューリスティックを適用していくつかの移動だけを選択するのに必要な時間よりもはるかに短く、良い移動を時期尚早にまたは不注意に削除しないことの利点により、大幅に強力なパフォーマンスが得られることがわかりました。

1980 年代と 1990 年代には、静止検索、ヌル移動プルーニング、その他の最新の選択検索ヒューリスティックの開発により、選択検索パラダイムがようやく進歩しました。これらのヒューリスティックは、以前のヒューリスティックよりもミスがはるかに少なく、より深く検索できるため、節約した余分な時間の価値があることがわかり、多くのエンジンで広く採用されました。多くの最新のプログラムでは、検索アルゴリズムの基盤としてアルファベータ検索を使用していますが、最新のプログラムで使用されるこれらの追加の選択検索ヒューリスティックは、プログラムが「ブルートフォース」検索を行わなくなったことを意味します。代わりに、これらの選択検索ヒューリスティックに大きく依存して、プログラムが適切と見なす行を拡張し、プログラムが不適切と見なす行をプルーニングして削減します。その結果、検索ツリーのノードのほとんどがプルーニングされ、最新のプログラムでは非常に深い検索が可能になります。

2006 年、Rémi Coulom は別の種類のタイプ B 選択的探索であるモンテ カルロ木探索を作成しました。2007 年には、モンテ カルロ木探索の改良版である Upper Confidence bounds applied to Trees (略して UCT) が Levente Kocsis と Csaba Szepesvári によって作成されました。2011 年には、Chris Rosin が UCT のバリエーションである Predictor + Upper Confidence bounds applied to Trees (略して PUCT) を開発しました。PUCT はその後、 2017 年にAlphaZeroで使用され、その後2018 年にLeela Chess Zeroで使用されました。

1970 年代、チェス プログラムの大半は、Control Data Cyber​​ 176 や Cray-1 などのスーパー コンピュータで実行されていました。これは、コンピュータ チェスの開発期間中、処理能力がパフォーマンスの制限要因であったことを示しています。ほとんどのチェス プログラムは、3 層を超える深さまで検索するのに苦労しました。プロセッサ速度と評価関数にエンコードされた知識の関係が明らかになったのは、1980 年代のハードウェア チェス マシンが登場してからです。

コンピュータの速度を 2 倍にすると、プレイングの強さが約 50 ～ 70 Eloポイント向上すると推定されています (Levy & Newborn 1991:192)。

ほとんどのチェスの位置では、コンピュータはすべての可能な最終位置を予測することはできません。代わりに、数プレイを予測し、リーフと呼ばれる可能な位置を比較する必要があります。リーフを評価するアルゴリズムは「評価関数」と呼ばれ、これらのアルゴリズムはチェス プログラムごとに大きく異なります。評価関数は通常、ポーンの 100 分の 1 単位で位置を評価します (センチポーンと呼ばれる)。慣例により、正の評価は白に有利で、負の評価は黒に有利です。ただし、一部の評価関数は、センチポーンの代わりに勝ち/引き分け/負けのパーセンテージを出力します。

歴史的に、手作りの評価関数は、各陣営の強さに影響する他の要因とともに、材料の価値を考慮します。各陣営の材料を数える場合、駒の一般的な値は、ポーンの場合は1ポイント、ナイトまたはビショップの場合は3ポイント、ルークの場合は5ポイント、クイーンの場合は9ポイントです。(チェスの駒の相対的価値を参照してください。)キングには、チェックメイトが他のすべての要因を上回ることを保証するために、200ポイント( Shannonの論文)などの恣意的に高い値が与えられることがあります(Levy & Newborn 1991:45)。駒のポイントに加えて、ほとんどの手作りの評価関数は、ポーンの構造、ビショップのペアは通常より価値があるという事実、中央に集まった駒はより価値があるなど、多くの要因を考慮に入れます。キングの保護は通常、ゲームの局面(オープニング、ミドルゲーム、エンドゲーム)とともに考慮されます。手作業で作成された評価関数を最適化するために、通常 、テクセル旋盤、確率的勾配降下法、強化学習などの機械学習技術が使用されます。

最新の評価関数のほとんどは、ニューラル ネットワークを利用しています。現在使用されている最も一般的な評価関数は、効率的に更新可能なニューラル ネットワークです。これは、入力が駒表である浅いニューラル ネットワークです。駒表は、チェス盤のマス目に対応する 64 個の値のセットで、通常は駒と色ごとに駒表が存在するため、結果として 12 個の駒表となり、ニューラル ネットワークへの入力は 768 個になります。さらに、一部のエンジンでは、評価関数にディープ ニューラル ネットワークが使用されています。ニューラル ネットワークは通常、教師あり学習または教師なし学習と組み合わせて、何らかの強化学習アルゴリズムを使用してトレーニングされます。

評価関数の出力は、センチポーンまたは他の単位で量子化された単一のスカラーです。これは、手作りの評価関数の場合は、説明されているさまざまな要素の加重合計、またはニューラル ネットワーク ベースの評価関数の場合は、ニューラル ネットワークのヘッドの出力です。評価は、評価されたノードの下のサブツリーの値を、終了、つまりゲームの終了まで検索されたかのように、推定上または近似します。検索中、評価は他のリーフの評価と比較され、いずれかの側にとって悪い動きまたは貧弱な動きを表すノードが排除され、収束によって、両側が最善のプレイを行うポジションの値を表すノードが生成されます。

終盤のプレイは、必要な探索の深さのため、長い間チェス プログラムの大きな弱点の 1 つでした。他の点ではマスター レベルのプログラムでも、中級レベルの人間のプレイヤーでも勝利を収められる局面で勝つことができないものもありました。

この問題を解決するために、キングとポーン対キングから始めて、コンピューターを使ってチェスの終盤局面を完全に分析してきました。このような終盤表は、最終結果がわかっている局面（たとえば、片側が詰んでいる局面）から始めて、そこから 1 手離れた他の局面を調べ、さらにそこから 1 手離れた他の局面を調べる、といった逆行分析の形式を使って事前に生成されます。ケン・トンプソンはこの分野の先駆者でした。

コンピュータ分析の結果は、人々を驚かせることもあった。1977年、トンプソンのチェスマシン「ベル」は、キングとルーク対キングとクイーンの終盤テーブルベースを使用し、理論上は負けとなる終盤を数人の名人に対して描くことができた（フィリドールの位置#クイーン対ルークを参照）。これは、防御側のキングとルークをできるだけ長く近づけて敗北を遅らせるという通常の戦略に従っていないにもかかわらず実現した。プログラムの動きの理由をいくつか説明するよう求められたが、トンプソンは、プログラムのデータベースが単に最善の動きを返しただけだと述べる以外には説明できなかった。

ほとんどのグランドマスターは、クイーン対ルークの終盤でコンピュータと対戦することを断ったが、ウォルター・ブラウンは挑戦を受けた。クイーン対ルークの局面が設定され、完璧なプレイでクイーンが30手で勝てるようになった。ブラウンは2時間半で50手をプレイすることができ、そうでなければ50手ルールにより引き分けとなる。45手をプレイした後、ブラウンは次の5手でチェックメイトを強制することもルークを獲得することもできないため、引き分けに同意した。最終局面で、ブラウンはまだチェックメイトまで17手残っていたが、ルーク獲得までそれほど遠くはなかった。ブラウンは終盤を研究し、1週間後にクイーンが30手で勝てる別の局面で再びコンピュータと対戦した。

長い間勝てると信じられていた他の局面では、完璧なプレイに対して実際に勝つためには、チェスの 50 手ルールで許されているよりも多くの手数が必要であることが判明しました。その結果、数年間、公式の FIDE チェス ルールが変更され、これらのエンディングで許される手数が拡張されました。しばらくして、ルールはすべての局面で 50 手に戻りました。このような局面がさらに発見され、ルールはさらに複雑になり、人間のプレイでは違いがありませんでした。なぜなら、人間はそれらの局面を完璧にプレイできなかったからです。

長年にわたり、エドワード・テーブルベース、デ・コニング・データベース、そして多くのチェスプログラム、例えばRybka、シュレッダー、フリッツで使用されているナリモフ・テーブルベースなど、他の終盤データベース形式もリリースされてきた。6個の駒を持つすべてのポジションのテーブルベースが利用可能である。^[25] 7個の駒を持つ終盤のいくつかは、マーク・ブルズチュキーとヤコフ・コノヴァルによって分析された。^{[26]モスクワのロモノーソフ・スーパーコンピュータを使用するプログラマーは、7個以下の駒を持つすべての終盤のチェス・テーブルベースを完成させた（6個の白の駒と1体の黒の}キングのような些細な終盤ポジションは除外される）。^{[27] [28]}これらの終盤データベースのすべてにおいて、キャスリングはもはや不可能であると想定されている。

多くのテーブルベースは 50 手ルールを考慮していません。このルールでは、50 手が経過しても捕獲やポーンが動かなかった場合、どちらのプレイヤーも引き分けと主張できます。このため、テーブルベースは、50 手ルールにより実際には引き分けになるいくつかのポジションで「66 手で強制詰み」などの結果を返します。この理由の 1 つは、チェスのルールがもう一度変更され、そのようなポジションで勝つための時間が長くなれば、すべてのテーブルベースを再生成する必要がなくなるためです。また、テーブルベースを使用するプログラムがこの「機能」に気付いて考慮することは非常に簡単で、いずれにしても、エンドゲーム テーブルベースを使用する場合は、最も早く勝つことができる動きを選択します (完璧なプレイで 50 手ルールに違反する場合でも)。テーブルベースを使用していない相手と対戦する場合、このような選択により、50 手以内に勝つ可能性が高くなります。

最先端の圧縮技術を採用したナリモフテーブルベースでは、5ピースのエンディングすべてに7.05 GBのハードディスク容量が必要です。6ピースのエンディングすべてをカバーするには、約1.2 TBが必要です。7ピースのテーブルベースには、50〜200 TBのストレージ容量が必要であると推定されています。^[29]

1999 年、カスパロフがインターネット上で世界各国とエキシビション マッチを行ったとき、エンドゲーム データベースが大きな注目を集めました。7 ピースのクイーンとポーンのエンドゲームで、ワールド チームは引き分けを目指して戦いました。ユージン ナリモフは、両チームに 2 枚のクイーンが配置された 6 ピースのエンド テーブルベースを生成して協力し、両チームの分析に大いに役立ちました。

最も人気のあるエンドゲームテーブルベースは、Stockfish、Leela Chess Zero、Komodoなどのほとんどのトップコンピュータプログラムで使用されているsyzygyです。また、他の形式に比べてサイズが大幅に小さく、7ピースのテーブルベースでもわずか18.4TBです。^[30]

Stockfishのような最先端のチェスエンジンでは、テーブルベースはプレイングの強さをわずかに向上させるだけです（Stockfish 15の時点では、syzygy 6menで約3 Eloポイント）。^[31]

チェス エンジンは、人間と同様に、ディスク データベースに保存されているオープニング ブックを参照することで、処理時間を節約できるだけでなく、名手が解説する強力なバリエーションを選択することができます。オープニング ブックは、オープニングとバリエーションに応じてゲームのオープニング ムーブをさまざまな深さまでカバーしていますが、通常は最初の 10 ～ 12 ムーブ (20 ～ 24 手) までです。オープニングは名手によって何世紀にもわたって詳細に研究されており、中盤までよく知られているものもあるため、名手による特定のバリエーションの評価は、通常、プログラムの一般的なヒューリスティックよりも優れています。

かつては、チェスのオープニングブックがプログラムのプレイスタイルに合わせて選択的であり、プログラムが人間に比べて顕著な弱点を持っていたため、ブックにない動きをしてチェスプログラムを独自のリソースに投入することが効果的な戦略であったかもしれないが、今日ではもはやそうではない。^{[いつ? ]} コンピュータデータベースに保存されているオープニングブックは、最もよく準備された人間よりもはるかに広範囲である可能性が高く、ブックにない動きを早めに行うと、コンピュータがブックにある珍しい動きを見つけて、対戦相手に大きな不利を負わせる可能性がある。たとえそうならなかったとしても、ブックにない動きをプレイすることは、盤上でなじみのないバリエーションの強力な動きを見つけなければならない人間よりも、戦術的に優れたチェスプログラムにとってははるかに効果的である可能性がある。

現代のエンジントーナメントでは、オープニングブックを使用して、エンジンに意図的にアンバランスなオープニングをプレイさせ、ドロー率を下げ、ゲームに多様性を加えています。^[32]

CEGT、^[33] CSS、^[34] SSDF、^[35] WBEC、^[36] REBEL、^[37] FGRL、^[38] IPON ^{[39]は、ファンがエンジンの強さを比較できるように評価リストを維持しています。2020年代初頭には、} Stockfish、Komodo、Leela Chess Zero、Fat Fritzのさまざまなバージョンが評価リストを独占しています。

CCRL（コンピュータチェスレーティングリスト）は、コンピュータチェスエンジンの強さをプログラム同士で対戦させることでテストする組織です。CCRLは、コンピュータ同士の競争を促進し、結果をレーティングリストに集計するために2006年に設立されました。^[40]

この組織は、40/40（40手ごとに40分）、40/4（40手ごとに4分）、40/4 FRC（同じ時間制限だがチェス960）の3つの異なるリストを運営している。^{[注 2]}熟考（または永久脳）はオフになっており、タイミングはCrafty 19.17 BHをベンチマークとして使用してAMD64 X2 4600+（2.4GHz）CPUに合わせて調整されている。4人または5人のテーブルベースと並行して、ゲーム開始から12手までの制限まで、汎用のニュートラルオープニングブック（エンジン独自のブックではなく）が使用される。^{[40] [41] [42]}

チェスをプレイする機械を作るというアイデアは、18世紀に遡る。1769年頃、ハンガリーの発明家ファルカス・ケンペレンが作ったチェスをプレイするオートマトン「ターク」は有名になったが、後に偽物だと暴露された。デジタルコンピューティングが開発される前は、スペインの技術者レオナルド・トーレス・ケベドが1912年に作ったキングとルークの対キングのエンディングをプレイする「エル・アジェドレシスタ」などのオートマトンに基づく本格的な試みは、チェスの完全なゲームをプレイするには複雑すぎて限界があった。機械式チェスの研究分野は、1950年代にデジタルコンピュータが登場するまで停滞していた。

それ以来、チェス愛好家やコンピュータエンジニアは、チェスをプレイするマシンやコンピュータプログラムの構築に真剣に取り組み、成功を収めてきました。コンピュータチェスに真剣に取り組んだ数少ないチェスのグランドマスターの1人が、元世界チェスチャンピオンの ミハイル・ボトヴィニクで、このテーマに関する著書をいくつか書いています。ボトヴィニクのコンピュータチェスへの関心は50年代に始まり、1958年にマックス・ユーウェとともにダッチテレビで議論したシャノンの選択型B戦略に基づくチェスアルゴリズムを好んでいました。 1960年代初頭のソ連で入手可能な比較的原始的なハードウェアで作業していたボトヴィニクには、ソフトウェアによる移動選択手法を調査するしかありませんでした。当時は、最も強力なコンピュータでしか3層全幅検索を超えることはできず、ボトヴィニクにはそのようなマシンがありませんでした。 1965年、ボトヴィニクは、1967年にジョン・マッカーシー率いるコトック・マッカーシー・プログラムとの通信チェス戦で勝利した米ソのコンピュータチェス試合でITEPチームのコンサルタントを務めた。(コトック・マッカーシーを参照) その後、彼はモスクワの制御科学研究所でチェスプログラムKaissaを作成したチームに助言した。 ボトヴィニクは、チェスマスターの心をモデル化する独自のアイデアを持っていた。 1966年にモスクワ中央チェスクラブで攻撃マップと軌道に関する初期のアイデアを発表して議論した後、彼はウラジミール・ブテンコを支持者および協力者として見つけた。 ブテンコは最初に15x15ベクトル攻撃ボード表現をM-20コンピュータに実装し、軌道を決定した。 ボトヴィニクが1970年にゾーンの概念を導入した後、ブテンコはそれ以上の協力を拒否し、Eurekaと名付けた独自のプログラムを書き始めた。 70 年代と 80 年代には、ボリス・スティルマン、アレクサンダー・ユーディン、アレクサンダー・レズニツキー、マイケル・ツファスマン、ミハイル・チュダコフを中心としたチームを率いて、ボトヴィニクは自身のプロジェクト「パイオニア」に取り組みました。これは人工知能ベースのチェス プロジェクトでした。90 年代には、ボトヴィニクは 80 代になっても、新しいプロジェクト「CC サピエンス」に取り組みました。

開発上の画期的な出来事の 1 つは、Chessシリーズのプログラムを開発し、最初の 3 回のACMコンピュータ チェス チャンピオンシップ(1970 ～ 1972 年) で優勝したノースウェスタン大学のチームが、 1973 年にタイプ B の探索を放棄したことです。その結果生まれたプログラムである Chess 4.0 は、その年のチャンピオンシップで優勝し、その後継プログラムは 1974 年の ACM チャンピオンシップとその年の第 1 回世界コンピュータ チェス チャンピオンシップの両方で 2 位になり、1975 年、1976 年、1977 年に再び ACM チャンピオンシップで優勝しました。タイプ A の実装も同様に高速であることが判明しました。どの動きが探索の価値があるかを判断するのにかかっていた時間で、すべての動きを探索することができました。実際、Chess 4.0 は、今日のすべての現代のチェス プログラムが基本的に従っている、そして今でも従っているパラダイムを確立しました。これは、1965 年にロシアの ITEP によって首尾よく開始されました。

1978 年、ケン・トンプソンのハードウェア チェス マシンBelleの初期バージョンが北米コンピュータ チェス選手権に出場し、当時優勢だったノースウェスタン大学チェス 4.7 を破って優勝しました。

処理能力が桁違いに進歩した技術によって、ブルートフォース方式は初期に比べてはるかに鋭敏なものとなった。その結果、評価関数と剪定/拡張ルールによって組み込まれた限定的な位置知識の助けを借りた非常に堅実で戦術的な AI プレイヤーが、世界最高のプレイヤーに匹敵し始めた。少なくともチェスの分野では、人間の思考プロセスや知識を真似させるのではなく、コンピュータに最も得意とする (計算する) ことをさせる方が優れた結果を生み出すことが判明した。1997 年、 1 秒あたり 5 億ノードを検査できるブルートフォース マシンであるDeep Blue が世界チャンピオンのガルリ カスパロフを破り、標準時間制御でコンピュータが現チェス世界チャンピオンを破った初めての事例となった。

2016年、NPRは専門家にコンピューターチェスエンジンのプレイスタイルの特徴を尋ねた。IBMのマレー・キャンベルは「コンピューターには美的感覚がない...コンピューターはどんな局面でも客観的に最善だと思う動きをします。たとえそれが不条理に見えてもですし、どんなに醜い動きでもどんな動きでもできます」と述べた。グランドマスターのアンドリュー・ソルティスとスーザン・ポルガーは、コンピューターは人間よりも撤退する可能性が高いと述べた。^[22]

ニューラルネットワークは、NeuroChess、Morph、Blondie25、Giraffe、 AlphaZero、MuZeroなどのプログラムで1980年代後半からチェスエンジンの評価機能に使用されてきましたが、^{[43] [44] [45] [46] [47]、}効率的に更新可能なニューラルネットワークが2020年夏に登場するまで、チェスエンジンに広く採用されることはありませんでした。効率的に更新可能なニューラルネットワークは、もともと2018年にYu Nasu氏によってコンピュータ将棋で開発され、 ^{[48] [49]}、他のチェスプログラマーがニューラルネットワークをエンジンに採用し始める前に、まずStockfishの派生であるStockfish NNUEに移植され、^[50] 2020年8月6日に公式のStockfishエンジンに統合されました。 ^{[51] [52]}

王立協会のベンキ・ラマクリシュナンなど、一部の人々は、AlphaZeroがチェスエンジンにおけるニューラルネットワークの広範な採用につながったと考えています。 ^[53]しかし、AlphaZeroの影響を受けてニューラルネットワークを使い始めたエンジンはごくわずかで、それらは特にAlphaZeroの論文を再現し始めたLeela Chess Zeroなどの新しい実験的なエンジンである傾向がありました。AlphaZeroの評価機能で使用されたディープニューラルネットワークには高価なグラフィックス処理装置が必要でしたが、これは既存のチェスエンジンと互換性がありませんでした。大多数のチェスエンジンは中央処理装置のみを使用し、GPU上で情報を計算および処理するには、 NvidiaのCUDAなどのバックエンドの特別なライブラリが必要ですが、どのエンジンもそれにアクセスできませんでした。そのため、 KomodoやStockfishなどのチェス エンジンの大部分は、 2020 年に効率的に更新可能なニューラル ネットワークがコンピューター チェスに移植されるまで、手作りの評価関数を使い続けました。この移植では、GPU や CUDA などのライブラリをまったく使用する必要がありませんでした。それでも、コンピューター チェスで使用されるニューラル ネットワークはかなり浅く、 AlphaZero が開拓した深層強化学習手法は、コンピューター チェスではまだ極めてまれです。

• 1769年 -ヴォルフガング・フォン・ケンペレンがタークを製作。チェスをプレイするオートマトンとして登場し、機械の中に隠れた人間のプレイヤーによって密かに操作される。
• 1868年 - チャールズ・フーパーが、内部に人間のチェスプレイヤーが隠れているアジーブ・オートマトンを発表しました。
• 1912年 -レオナルド・トーレス・イ・ケベドが、キングとルークの対キングのエンドゲームをプレイできるマシン、エル・アジェドレシスタを製作。
• 1941年 - 同様の研究より少なくとも10年も前に、コンラート・ツーゼはプランカルキュル計画法でコンピューターチェスのアルゴリズムを開発しました。しかし、第二次世界大戦の状況により、そのアルゴリズムは1970年代まで公開されず、注目されることもありませんでした。
• 1948年 -ノーバート・ウィーナーの著書『サイバネティクス』では、評価関数を使用した深さ制限付きミニマックス探索を使用してチェス プログラムを開発する方法が説明されています。
• 1950 年 -クロード・シャノンが、コンピューター チェスのアルゴリズム手法に関する最初の論文の 1 つである「チェスをプレイするためのコンピューターのプログラミング」を出版しました。
• 1951年 -アラン・チューリングが紙上で開発された、チェスの完全なゲームをプレイできるプログラム（Turochampと呼ばれる）を初めて公開した。^{[54] [55]}
• 1952年 -ディートリッヒ・プリンツがチェスの問題を解くプログラムを開発。

• 1956年 -ロスアラモスチェスは、ポール・スタインとマーク・ウェルズがMANIAC Iコンピュータ用に開発した、チェスのようなゲームをプレイする最初のプログラムです。
• 1956年 -ジョン・マッカーシーがアルファベータ検索アルゴリズムを発明。
• 1957年 - チェスの完全なゲームをプレイできる最初のプログラムが開発されました。1つはアレックス・バーンスタイン^{[56]によって、もう1つは}BESMを使用したロシアのプログラマーによって開発されました。
• 1958年 - NSS はアルファベータ検索アルゴリズムを使用する最初のチェス プログラムになります。
• 1962年 - 確実に動作する最初のプログラムであるKotok-McCarthy がMITで公開されました。
• 1963年 - グランドマスターのデイビッド・ブロンスタインが、初期のチェスプログラムを実行するM-20を破った。 ^[57]
• 1966～67年 - コンピュータ プログラム間で初めてのチェス マッチが行われました。モスクワ 理論実験物理学研究所(ITEP) が、9 か月かけて電信でスタンフォード大学のコトック マッカーシーを破りました。
• 1967年 -リチャード・グリーンブラットらによるMac Hack VIは、転置表を導入し、数十の慎重に調整された移動選択ヒューリスティックを採用し、トーナメントで人間に勝利した最初のプログラムとなりました。Mac Hack VIは、Cクラスレベルでプレイされました。
• 1968年 - スコットランドのチェスチャンピオン、デビッド・レヴィが、 AIの先駆者であるジョン・マッカーシーとドナルド・ミチーと、 10年以内にチェスの試合で彼に勝てるコンピュータプログラムはいないという500ポンドの賭けを行った。
• 1970 年 -モンティ・ニューボーン氏と計算機協会がニューヨークで第 1 回北米コンピュータチェス選手権を開催しました。
• 1971年 -ベル研究所のアメリカ人コンピュータ科学者であり、Unixオペレーティングシステムの開発者であるケン・トンプソンが、 Unixの初期バージョン向けに「チェス」と呼ばれる最初のチェスプログラムを作成した。^[58]
• 1974年 -デビッド・レヴィ、ベン・ミットマン、モンティ・ニューボーンが第1回世界コンピュータチェス選手権を開催し、ロシアのプログラム「Kaissa」が優勝しました。
• 1975年 - 1967年のグリーンブラットのMacHack VIの最高潮以来、わずか10年ほど進歩がなかった後、全幅検索、ビットボードと反復深化の革新を特徴とするノースウェスタン大学チェス4.5が導入されました。また、グリーンブラットのプログラムで初めて見られた転置表も復活しました。したがって、これは統合された現代的な構造を持つ最初のプログラムであり、将来のすべての開発のモデルとなりました。チェス4.5はBクラスで強力なプレーをし、翌年の第3回世界コンピュータチェス選手権で優勝しました。^[59]ノースウェスタン大学チェスとその子孫は、1980年代初頭のハードウェアチェスマシンの時代までコンピュータチェスを支配していました。
• 1976年12月、カナダのプログラマー、ピーター・R・ジェニングスがマイクロコンピュータ向けの最初のゲームであるマイクロチェスをリリースしました。 ^[60]

• 1977 年 3 月、フィデリティ エレクトロニクス社が、初のチェス専用コンピュータである Chess Challenger を発売。チェス プログラマーらが国際コンピュータ チェス協会を設立し、コンピュータ チェス選手権を開催し、そのジャーナルでコンピュータ チェスに関する研究と進歩について報告。また、同年、アプライド コンセプツ社が、プラスチックのチェス駒と折りたたみ式ボードが付属した木箱入りのチェス専用コンピュータ Boris を発売。
• 1978年 -デビッド・レヴィが10年前に行われた賭けに勝利し、 6ゲームの試合でチェス4.7を4½対1½のスコアで破りました。第4ゲームでのコンピューターの勝利は、トーナメントで人間のマスターが敗北した最初の例です。^[10]
• 1979年 -フレデリック・フリーデルがIMデイビッド・レヴィとチェス4.8の対戦を企画し、ドイツのテレビで放送されました。レヴィとチェス4.8は、世界最強のコンピュータであるCDCサイバー176上で動作し、89手で引き分けという厳しい戦いを繰り広げました。
• 1980年 - フィデリティ社のコンピュータが1980年から1984年まで毎年世界マイクロコンピュータ選手権で優勝。ドイツではヘゲナー＆グレイザー社が初のチェス専用コンピュータ「メフィスト」をリリース。USCFはチェスシステムの作成者が代表する場合を除き、コンピュータが人間のトーナメントに参加することを禁止。 ^[61]チェスの世界チャンピオンを破った最初のチェスマシンの作成者に10万ドルを提供するフレドキン賞が設立される。
• 1981年 -クレイ・ブリッツが5対0の完璧なスコアとパフォーマンス評価2258でミシシッピ州選手権に優勝。第4ラウンドでジョー・センテフ（2262）を破り、トーナメントでマスターを破った初のコンピュータとなり、マスター評価を獲得した初のコンピュータとなった。
• 1984年 - ドイツの会社 Hegener & Glaser の専用チェス コンピュータMephistoシリーズが、プログラムChessGeniusおよびRebel を実行する専用コンピュータを使用して、世界マイクロコンピュータ選手権で長い連勝 (1984 ～ 1990 年) を開始しました。
• 1986年 - Software Country ( Software Toolworksを参照) が、 David Kittinger のエンジンをベースにしたChessmaster 2000 をリリースしました。これは、後に世界で最も売れたチェス プログラム ラインとなる最初のエディションです。
• 1987年 -フレデリック・フリーデルと物理学者マティアス・ヴュレンウェーバーがチェスベースを設立し、最初のチェスデータベースプログラムをリリース。スチュアート・クラクラフトが、独立したグラフィカルユーザーインターフェイス（GUI）であるチェスツールがバンドルされた最初の「チェスエンジン」の1つであるGNUチェスをリリース。^[62]
• 1988年 -ハンス・ベルリナーとカール・エベリングが開発したHiTechが、グランドマスターのアーノルド・デンカーとの試合に3½-½で勝利。ディープ・ソートはソフトウェア・ツールワークス・チャンピオンシップで、元世界チャンピオンのミハイル・タルや、サミュエル・レシェフスキー、ウォルター・ブラウン、ミハイル・グレヴィッチなどのグランドマスターを抑え、トニー・マイルズと1位を分け合った。また、グランドマスターのベント・ラーセンも破り、トーナメントでGMに勝利した初のコンピュータとなった。このトーナメントでのパフォーマンスのレーティングは2745（USCFスケール）で、コンピュータプレイヤーが獲得した最高値だった。[ ^{63] [64]}
• 1989年 - ディープ・ソートがデビッド・レヴィとの4ゲームマッチを0対4で破り、1968年に始まった彼の有名な賭けシリーズに終止符を打った。
• 1990年4月25日、元世界チャンピオンのアナトリー・カルポフがヘゲナー＆グレイザーのメフィスト・ポルトローズM68030チェスコンピュータとの対局で敗れた。^[65]
• 1991年 -エド・シュレーダーのRebelをベースにしたチェスマシンが世界マイクロコンピュータチェス選手権で優勝
• 1992年 - ChessMachineが第7回世界コンピュータチェス選手権で優勝。マイクロコンピュータがメインフレームに勝ったのはこれが初めて。GMのジョン・ナンが、ケン・トンプソンが開発したエンドゲームテーブルベースに基づいた最初の書籍『Secrets of Rook Endings』を出版。
• 1993年 - Deep Thought-2がベント・ラーセンとの4ゲームマッチに敗れる。パーソナルコンピュータ上で動作するチェスプログラムがメフィストのチェス専用コンピュータを上回り、マイクロコンピュータ選手権で優勝。チェス専用ハードウェアから多目的パーソナルコンピュータ上のソフトウェアへの移行が始まった。
• 1995 年 - 90 MHz の Pentium PC で動作するFritz 3 が、Deep Thought-2 専用チェス マシンと複数のスーパー コンピュータで動作するプログラムに勝利し、香港で開催された第 8 回世界コンピュータ チェス選手権で優勝しました。これは、コモディティ ハードウェアで動作するチェス プログラムが、専用のチェス マシンと大規模なスーパー コンピュータに勝利した初めてのケースであり、チェス エンジンの進化において、計算能力の強化からアルゴリズムの改善への重点の移行を示しています。
• 1996年 - IBMのディープ・ブルーがガルリ・カスパロフとの6ゲームマッチで2対4で敗れる。
• 1997年 -オリジナルを大幅に改良した「Deep(er) Blue」が、ガルリ・カスパロフとの6ゲームマッチで3.5対2.5で勝利。
• 2000 年 - Stefan Meyer-Kahlenと Rudolf Huber が、GUI がエンジンと通信するためのプロトコルであるUniversal Chess Interfaceの草案を作成しました。このプロトコルは、徐々に新しいエンジンの主な形式になりました。
• 2002年 -ウラジミール・クラムニクがディープ・フリッツとの8ゲームの試合で引き分け。
• 2003年 - カスパロフはディープジュニアとの6ゲームマッチで引き分け、 X3Dフリッツとの4ゲームマッチでも引き分け。
• 2004年 - コンピュータチーム ( Hydra、Deep Junior、Fritz ) が、平均Eloレーティング 2681 のVeselin Topalov、Ruslan Ponomariov、Sergey Karjakinから成る強力な人間チームに 8½-3½ で勝利しました。Fabien Letouzey は Fruit 2.1 のソースコードをリリースしました。これは当時のトップのクローズドソースエンジンとかなり競合するエンジンでした。これにより、多くの作者が新しいアイデアを取り入れてコードを改訂しました。
• 2005年 -リブカがIPCCCトーナメントで優勝し、その後すぐに最強のエンジンとなった。^[66]
• 2006年 - 世界チャンピオンのウラジミール・クラムニクがディープ・フリッツに4対2で敗れる。
• 2009年 -スマートフォン上で動作するPocket Fritz 4が、国際マスターレベルトーナメントであるCopa Mercosurで9½/10のスコアを獲得し、パフォーマンス評価2900を獲得して優勝しました。 ^[19]匿名のロシア人プログラマーのグループが、Rybkaよりも強力なエンジンであるIppolitのソースコードを公開しました。これはRobbolitoエンジンとIvanhoeエンジンの基礎となり、多くのエンジン作者がそこからアイデアを採用しました。
• 2010年 - 2010年世界チェス選手権を前に、トパロフは毎秒500兆（5×10 ¹⁴ ）の浮動小数点演算が可能な8,192個のプロセッサを搭載したスーパーコンピュータBlue Geneと対戦して準備した。 ^[67] Rybkaの開発者であるVasik Rajlichは、IppolitがRybkaのクローンであると非難した。
• 2011年 - ICGAはリブカからWCCCのタイトルを剥奪した。^{[68] [69]}
• 2017年 –ニューラルネットベースのデジタルオートマトンであるAlphaZeroが、100ゲームの試合でStockfishを28対0、72引き分けで破りました。
• 2018年 –コンピュータ将棋向けに効率的に更新可能なニューラルネットワーク（NNUE）評価が発明されました。^[70]
• 2019年 - AlphaZeroをベースにしたチェスエンジンであるLeela Chess Zero （LCZero v0.21.1-nT40.T8.610）が、 100ゲームの試合でStockfish 19050918を破り、最終スコア53.5対46.5でTCECシーズン15で優勝しました^。[71]
• 2020年 - NNUEがStockfishの評価に追加され、その強さが著しく向上しました。^{[51] [52]}

これらのチェス プレイ システムには、およその導入日が記載されたカスタム ハードウェアが含まれています (専用マイクロコンピュータを除く)。

• ベル1976
• 強力なビットスライスプロセッサBebe 1980
• ハイテック1985
• チップテスト1985
• ディープ・ソート1987
• ディープ・ソート2（ディープ・ブルーのプロトタイプ）～1994年
• ディープ・ブルー1996、1997
• Hydra、前身はBrutus 2002と呼ばれていました
• AlphaZero 2017 (ニューラル ネットワークに Google のTensor Processing Unit を使用しましたが、ハードウェアはチェスやゲームに固有のものではありません)
  • MuZero 2019（前身のAlphaZeroと同様のハードウェアで、チェスや囲碁などに特化したものではない）は、チェスのルールを学習します。

1970 年代後半から 1990 年代前半にかけて、チェス専用コンピュータの市場は競争が激化しました。しかし、1990 年代半ばにこの市場は変化し、専用プロセッサを搭載したコンピュータは、パーソナル コンピュータの高速プロセッサと競合できなくなりました。

• 1977 年に Boris、1979 年に Boris Diplomat が Applied Concepts Inc. から販売され、駒とボードが付属するチェス コンピュータです。
• チェスチャレンジャーは、フィデリティエレクトロニクスが1977年から1992年まで販売したチェスコンピュータのシリーズです。 ^[72]これらのモデルは、最初の4回のワールドマイクロコンピュータチェス選手権で優勝しました。^[要出典]
• ChessMachine は、ARMベースの専用コンピューターで、次の 2 つのエンジンを実行できます。
  • 後にチェスマスターエンジンとなった「The King」は、TASC R30専用コンピュータでも使用されました。
  • RebelのバージョンであるGideonは、1992年に世界コンピュータチェス選手権で優勝した最初のマイクロコンピュータとなった。^[73]
• Excalibur Electronics は初心者向けの筋力トレーニングユニットを販売しています。
• Mephisto は、Hegener & Glaser が販売したチェス コンピュータのシリーズです。このコンピュータは、世界マイクロコンピュータ チェス選手権で6 回連続優勝しました。^[要出典]
• Novag は、Constellation、Sapphire、Star Diamond ブランドを含む、戦術的に強力なコンピューターのラインを販売していました。
• Phoenix Chess Systems は、最新のエンジンを実行し、古典的なエンジンをエミュレートするStrongARMおよびXScaleプロセッサをベースにした限定版ユニットを製造しています。
• Saitek は中程度の強度を持つミッドレンジのユニットを販売しています。同社は 1994 年に Hegener & Glaser とその Mephisto ブランドを買収しました。

最近、一部の愛好家は、 Multi Emulator Super Systemを使用して、FidelityまたはHegener＆GlaserのMephistoコンピューター用に作成されたチェスプログラムをWindows 10などの最新の64ビットオペレーティングシステムで実行しています。^[74] Rebel の著者であるEd Schröderも、彼が書いたHegener＆Glaser Mephistoの3つをUCIエンジンとして動作するように改造しました。^[75]

これらのプログラムはMS-DOS上で実行でき、DOSBoxやQemuなどのエミュレータを介して64ビットWindows 10上で実行できる。^[76]

• チェスマスター 2000
• コロッサスチェス
• フリッツ1～3
• カスパロフのギャンビット
• 反逆者
• サルゴン
• ソクラテス2世

有名なコンピューターチェス理論家には次のような人々がいます。

• ソ連とイスラエルの数学者、コンピュータ科学者、ゲオルギー・アデルソン＝ヴェルスキー
• ハンス・ベルリナー、アメリカのコンピュータ科学者、世界通信チェスチャンピオン、HiTech の設計監督 (1988)
• ソ連の電気技師で世界チェスチャンピオンのミハイル・ボトヴィニクはパイオニア誌にこう書いている。
• ロシアのコンピュータ科学者アレクサンダー・ブルドノは、アルファベット枝刈りアルゴリズムを初めて考案した。
• ディープ・ブルーの主任開発者、徐鳳雄（1986～1997年）
• ロバート・ハイアット教授はクレイ・ブリッツとクラフティを開発した^[77]
• アメリカのコンピュータサイエンス教授であり国際チェスマスターでもあるダニー・コペックは、コペック・ブラトコ検定を開発した。
• アレクサンダー・クロンロッド、ソ連のコンピュータ科学者、数学者
• 計算機協会のコンピュータチェス委員会委員長、モンロー・ニューボーン教授
• クロード・E・シャノン、アメリカのコンピュータ科学者、数学者
• アラン・チューリング、イギリスのコンピュータ科学者、数学者

チェスを完全に解く見込みは、一般的にはかなり遠いと考えられています。初期位置の値を確実に決定するという弱い意味でも、チェスを解くための計算コストの低い方法は存在しないと広く推測されており、したがって、どちらかの側にとって完璧なプレイのための戦略の実用的な記述を得るという強い意味でチェスを解くという考えは、今日では非現実的に思えます。しかし、チェスの位置で最善の動きを決定する計算コストの低い方法が存在しないということや、現在のコンピューティング ハードウェアで実行される従来のアルファベータ検索では、許容できる時間内に初期位置を解くことができないということさえ証明されていません。後者を証明することの難しさは、チェスのゲーム中に起こり得る盤面の位置の数が膨大である（少なくとも 10 ^{43 [78]}から 10 ^{47のオーダー）一方で、初期位置によってどちらかの側が比較的少ない手で詰め寄ったり}3 回の繰り返しを強いられる可能性を数学的に確実に排除することが難しいという事実にある。その場合、探索木は可能な位置の集合のごく小さなサブセットのみを包含する可能性がある。一般化チェス（任意の大きさのチェス盤上で任意の数の駒を使ってプレイするチェス）は EXPTIME 完全であることが数学的に証明されている^[79]。 つまり、一般化チェスの任意の位置で勝者を決定するには、最悪の場合でも指数時間がかかることが証明されている。しかし、この理論的結果では、通常の 8x8 チェスを解くために必要な作業量の下限は示されていない。

マーティン・ガードナーのミニチェスは、5×5のボードでプレイされ、約10 ¹⁸通りのボードの位置が可能ですが、ゲーム理論上の値は 1/2 (つまり、どちらの側でも引き分けを強制できる) であり、その結果を達成するための強制戦略が説明されています。

反対側からも進歩が遂げられており、2012 年現在、7 個以下の駒 (キング 2 個と最大 5 個の他の駒) の終盤戦はすべて解かれています。

「チェス エンジン」とは、特定の局面でどの動きが最も強いかを計算して命令するソフトウェアです。エンジンの作者は、エンジンのプレイを改善することに重点を置いており、多くの場合、他の誰かが開発したグラフィカル ユーザー インターフェイス(GUI) にエンジンをインポートするだけです。エンジンは、Stefan Meyer-Kahlenと Franz Huberによって開発された、今日では広く普及しているUniversal Chess Interfaceなどの標準化されたプロトコルを使用して GUI と通信します。他にも、Tim Mann がGNU ChessおよびWinboard用に開発した Chess Engine Communication Protocol などがあります。Chessbaseには独自のプロトコルがあり、かつて Millennium 2000 にはChessGenius用に別のプロトコルが使用されていました。1 つのオペレーティング システムとプロトコル用に設計されたエンジンは、他の OS またはプロトコルに移植できます。

チェス エンジンは、専用のチェス エンジン トーナメントで定期的に対戦されます。

1997年、インターネットチェスクラブは、ウェブブラウザ内で他のユーザーとオンラインでチェスをプレイするための最初のJavaクライアントをリリースしました。^[80] これはおそらく最初のチェスウェブアプリの1つでした。無料のインターネットチェスサーバーがすぐに同様のクライアントをリリースしました。^[81] 2004年、国際通信チェス連盟は、電子メールベースのシステムに代わるウェブサーバーを開設しました。^[82] Chess.comは2007年にライブチェスの提供を開始しました。 ^[83] Chessbase / Playchessには長い間ダウンロード可能なクライアントがあり、2013年にウェブベースのクライアントが追加されました。^[84]

もう一つの人気のウェブアプリは戦術トレーニングです。現在は廃止されたChess Tactics Serverは2006年にサイトを開設し、^[85]翌年にはChesstempoが続き、^[86] Chess.comは2008年にTactics Trainerを追加しました。^[87] Chessbaseは2015年に戦術トレーナーのウェブアプリを追加しました。^[88]

チェスベースは1998年にチェスゲームデータベースをオンライン化した。^[89] もう一つの初期のチェスゲームデータベースは1999年に開始されたチェスラボである。^[90] ニューインチェスは当初、 Windows 3.x用のNICBaseプログラムをリリースしてチェスベースに対抗しようとしたが、最終的にはソフトウェアを断念し、代わりに2002年からオンラインデータベースに注力することを決定した。^[91]

2006年からはオンラインでシュレッダーエンジンと対戦することができました。^[92] 2015年に、チェスベースはプレイフリッツウェブアプリ^[93]と、ゲームを保存するためのマイゲームを追加しました。^[94]

2007年から、Chess.comはトレーニングプログラム「Chess Mentor」のコンテンツをオンラインで顧客に提供してきました。^[95]サム・シャンクランドやウォルター・ブラウン などのトップGMがレッスンを提供しています。

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 この記事には、CC BY-SA 3.0 ライセンスの下で利用可能な Chess Programming Wiki のテキストが組み込まれています。

• 徐鳳雄（2002）『ディープ・ブルーの裏側：世界チェスチャンピオンを破ったコンピュータの構築』プリンストン大学出版、ISBN 0-691-09065-3
• レヴィ、デイビッド、ニューボーン、モンティ（1991）、コンピュータはチェスをどうプレイするか、コンピュータサイエンスプレス、ISBN 0-7167-8121-2
• ニューボーン、モンティ（1975）、コンピュータチェス、アカデミックプレス、ニューヨーク
• ニューボーン、モンティ（1997年）、カスパロフ対ディープブルー：コンピュータチェスの成熟、シュプリンガー、ISBN 0-387-94820-1(この本は実際には、コンピューターチェスの初期の頃から、ディープ・ブルーとガルリ・カスパロフの最初の試合までを扱っています。)
• ジョン・ナン(2002)、「ポーンレス・エンディングの秘密」、Gambit Publications、ISBN 1-901983-65-X
• シャノン、クロード E. (1950)、「チェスをプレイするためのコンピュータプログラミング」(PDF)、Philosophical Magazine 、Ser.7、Vol. 41 (314)、 2010 年 7 月 6 日のオリジナル(PDF)からアーカイブ、 2009 年6 月 21 日取得
• ゲームのマスター: コンピュータ歴史博物館のコンピュータチェスの歴史
• ビル・ウォールのコンピューターチェスの歴史年表

• コンピュータチェスの新しいアーキテクチャ - チェスエンジンの構築方法に関する論文
• コールズ、L. スティーブン (2002 年 10 月 30 日)、「コンピュータ チェス: AI のショウジョウバエ」、ドクター ドブのジャーナル
• フーバーマン (リスコフ)、バーバラ ジェーン(1968)、「チェスのエンドゲームをプレイするプログラム」、スタンフォード大学コンピュータサイエンス学部、技術レポート CS 106、スタンフォード人工知能プロジェクトメモ AI-65
• Lasar, Matthew (2011)。「力か知性か？コンピューターチェスのゆっくりとした台頭」。Ars Technica。
• ニューボーン、モンティ (1996)。カスパロフの探究、アメリカ数学会の応用数学シンポジウム議事録: 人工知能の数学的側面、第 55 巻、175 ～ 205 ページ、1998 年。1996 年 1 月 9 ～ 11 日にフロリダ州オーランドで開催された AMS 1996 年冬季会議で発表された論文に基づく。
• ニューボーン、モンティ (2000)。ディープブルーの AI への貢献、数学と人工知能の年報、v. 28、pp. 27–30、2000 年。
• ニューボーン、モンティ (2006)。2006 年 8 月 18 日、ワシントン州シアトルで開催された 2006 年自動推論プログラム世界選手権でのテオとオクトパス
• スティラー、ルイス (1996)、「多重線形代数とチェスの終局」(PDF)、カリフォルニア州バークレー:数学科学研究所、「ゲームズ・オブ・ノー・チャンス」、MSRI 出版、第 29 巻、2009 年6 月 21 日取得

• PGN 形式のチェス エンジンの評価とゲーム ファイルのリスト
• ゲームをマスターする:コンピュータ歴史博物館のコンピュータチェスの歴史
• ACM コンピュータチェス (ビル・ウォール著)
• エドワード・ウィンター著「コンピューターチェス」
• コンピューターチェスの情報とリソースは、2019年1月18日にWayback Machineにアーカイブされています。コンピューターチェスエンジンの作成に関するブログです。
• 人類の名誉を守る、ティム・クラッベによる「反コンピュータースタイル」のチェスに関する記事
• エンドゲーム テーブルベースのガイド
• GameDev.net – François-Dominic Laramée によるチェスプログラミング パート 1 2011-09-18 にWayback Machineでアーカイブ2 2011-09-27 にWayback Machineでアーカイブ3 2011-09-19 にWayback Machineでアーカイブ 4 2011-09-19 にWayback Machineでアーカイブ 5 2011-09-20 にWayback Machineでアーカイブ 6 2011-08-07 にWayback Machineでアーカイブ
• コリン・フレインのコンピュータチェス理論ページ
• 「REBEL のチェスの遊び方」、Ed Schröder 著(PDF)。 (268 KB)
• 「神とチェスをしよう」アーカイブ 2012-11-29 at archive.today – ケン・トンプソンの終盤データベースとチェスをプレイ
• チェスプログラミングウィキ
• コンピュータチェスクラブフォーラム
• 歴代最強のコンピューターチェスエンジン

• コンピュータチェスの歴史: AI の視点 2006-06-14 にWayback Machineにアーカイブ – Murray Campbell (IBM Deep Blue プロジェクト)、Edward Feigenbaum、 David Levy、John McCarthy、Monty Newbornによる完全な講義。コンピュータ歴史博物館にて