Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
5
spoza listy
Status:
Warianty tytułu:
The impact of AI use on the performance of chess engines
Autorzy: Król Jakub , Smołka Jakub
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2025
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: polski
Wolumen/Tom: 37
Strony: 436 - 442
Bazy: BazTech
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Witryna wydawcy
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA: 30 grudnia 2025
Abstrakty: angielski | polski
This paper presents a comprehensive comparative analysis of chess engines with particular focus on artificial intelligence technologies used in their implementation. Six engines were examined, representing various algorithmic approaches –from classical heuristic methods to advanced neural networks and reinforcement learning. Experiments were conducted for three different starting positions and with three time controls. The results clearly indicate the superiority of engines utilizing advanced machine learning techniques, which achieved the highest effectiveness in all tested conditions. The conducted research provides valuable information about the impact of applied AI technologies on the playing strength of chess engines in diverse conditions.
Niniejsza praca przedstawia kompleksową analizę porównawczą silników szachowych ze szczególnym uwzględnieniem zastosowanych w nich technologii sztucznej inteligencji. Badaniu poddano sześć silników reprezentujących różne podejścia algorytmiczne – od klasycznych metod heurystycznych po zaawansowane sieci neuronowe i uczenie ze wzmocnieniem. Eksperymenty przeprowadzono dla trzech różnych pozycji startowych oraz przy trzech kontrolach czasu. Wyniki jednoznacznie wskazują na przewagę silników wykorzystujących zaawansowane techniki uczenia maszynowego, które osiągały najwyższą skuteczność we wszystkich testowanych warunkach. Przeprowadzone badania dostarczają informacji na temat wpływu zastosowanych technologii AI na ogólną siłę gry silników szachowych w różnorodnych warunkach.