AI-powered mechanisms as judges: Breaking ties in chess

要約

最近、スポーツにおいては、さまざまな複雑な意思決定を行うために人工知能 (AI) テクノロジーの使用が増加しています。
たとえば、複雑さのレベルが比較的低い場合、主要なテニス トーナメントでは、新型コロナウイルス感染症のパンデミック中にスタッフを削減するために、人間の線審を Hawk-Eye Live テクノロジーに置き換えました。
しかし、AI は今やそのような日常的なタスクを超えて進む準備ができています。
その好例であり、完璧な応用分野はチェスです。
タイの発生率の増加を減らすために、多くのエリートトーナメントはチェスの高速タイブレーカーに頼ってきました。
ただし、これらのタイブレーカーはゲームの品質を大幅に低下させます。
この問題に対処するために、私たちは客観的なタイブレーク メカニズムのための新しい AI 駆動の方法を提案します。
この方法は、強力なチェス エンジンによって提案される最適な手を比較することによって、プレーヤーの手の品質を評価します。
同点の場合は、より高い品質基準を持ったプレーヤーがタイブレークに勝ちます。
このアプローチは、競技の公平性と完全性を強化するだけでなく、ゲームの高い基準を維持します。
私たちの手法の有効性を示すために、主要なチェス AI である Stockfish 16 を分析に使用して、1910 年から 2018 年にわたる世界チェス選手権の試合からの約 25,000 のグランドマスターの手を含むデータセットにこの手法を適用しました。

要約(オリジナル)

Recently, Artificial Intelligence (AI) technology use has been rising in sports to reach decisions of various complexity. At a relatively low complexity level, for example, major tennis tournaments replaced human line judges with Hawk-Eye Live technology to reduce staff during the COVID-19 pandemic. AI is now ready to move beyond such mundane tasks, however. A case in point and a perfect application ground is chess. To reduce the growing incidence of ties, many elite tournaments have resorted to fast chess tiebreakers. However, these tiebreakers significantly reduce the quality of games. To address this issue, we propose a novel AI-driven method for an objective tiebreaking mechanism. This method evaluates the quality of players’ moves by comparing them to the optimal moves suggested by powerful chess engines. If there is a tie, the player with the higher quality measure wins the tiebreak. This approach not only enhances the fairness and integrity of the competition but also maintains the game’s high standards. To show the effectiveness of our method, we apply it to a dataset comprising approximately 25,000 grandmaster moves from World Chess Championship matches spanning from 1910 to 2018, using Stockfish 16, a leading chess AI, for analysis.

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