Во-первых, вы должны определить, что вы подразумеваете под лучшим. Например, лучше всего означает, что вы самый доминирующий игрок для своей эпохи? Или это означает, что качество вашего плеера превосходит все остальные плееры. И если вы имеете в виду качество, то как вы определяете качество?
Пол Морфи был, вероятно, самым доминирующим игроком. Например, когда ему было 12 лет, он победил десятку игроков (Lowenthal) в матче 3-0. По данным Edo и chessmetrics, он, наверное, уже был одним из лучших игроков в мире в возрасте 12 лет! В возрасте 21 года он играл против 5 лучших игроков (Берд, Барнс, Боден, Де Ревьер и Ловенталь) и забил 3-2.
Однако большинство будет утверждать, что доминирование является плохим показателем того, кто лучше. В конце концов, Морфи был описан как первый современный шахматист. Его конкуренция была слабой по сравнению с последующими чемпионами.
Другое используемое определение - качество игры. Тем не менее, это определение также имеет много проблем. В 1900 сотнях ряд людей утверждал, что Штейниц или Ласкер были лучшими игроками всех времен, утверждая, что их знание открытия и современной теории сделает их превосходящими игроков из прошлого. Однако Луи Полсен выдвинул несколько очень умных аргументов против этой гипотезы. Он утверждал, что Морфи (который имел фотографическую память и запомнил штриховой код Луизианы к 19 годам), если его вернуть к жизни, через год изучит дебюты и современную теорию и сможет успешно конкурировать с современными шахматистами.
Риган утверждает, что современные шахматисты, которые имеют доступ к шахматным компьютерам и современным методам обучения, играют больше как компьютеры, чем игроки прошлого. Это не удивительно, потому что они обучались на компьютерах, но значит ли это, что современные игроки действительно лучше? Возникает вопрос: что бы сделали Фишер или Капабланка, если бы у них был доступ к современным компьютерам?
Кроме того, аналитический компьютер профессора Регана кажется мне довольно неполным, поскольку он включает в себя несколько пятилетних периодов, и игроки, включенные в анализ, не упоминаются. Более тщательный компьютерный анализ профессоров Матей Гуид и Ивана Братко показал, что на самом деле Капабланка играл больше как компьютер, чем современные игроки! https://en.chessbase.com/post/computers-choose-who-was-the-strongest-player-, Тем не менее, Гуид и Братко отметили, что есть проблема с выводом, что Капабланка был лучшим игроком. Возможно, его довольно спокойный стиль привел к меньшему количеству позиций, где он мог бы ошибиться. Поэтому его процент ошибок был ниже, но он также оказывал меньшее давление на своих противников, чем более агрессивные игроки. На самом деле у Капабланки был высокий процент ничьи по сравнению с современниками.
Напротив, высокотактический игрок, такой как Каспаров, может быть оштрафован его стилем игры, что, скорее всего, приведет к высокотактическим позициям, где компьютеры особенно хороши в обнаружении ошибок. Фактически, компьютеры, как правило, работают лучше против тактических игроков, чем позиционные игроки или игроки с закрытыми позициями, где тактика играет меньшую роль. Таким образом, компьютерный анализ, основанный на количестве обнаруженных компьютером ошибок, вероятно, предпочтет игроков с закрытыми позициями. Напротив, такой агрессивный игрок, как Каспаров, может совершать больше тактических ошибок, чем некоторые другие игроки, потому что он искал очень сложные позиции, но его противники будут делать еще больше!
Поэтому вам нужна система взвешивания ошибок, которая не просто рассчитывает процент ошибок на 100 ходов (что в основном и делали Риган, Гуид и Братко). Вместо этого вам нужно рассчитать разницу между уровнем ошибок и уровнем ошибок ваших оппонентов. Ведь в шахматах меньше ошибок, чем у вашего оппонента. Давление на оппонента с целью вызвать больше ошибок считается хорошим качеством.
Тем не менее, мой пересмотренный метод расчета приводит к другой проблеме, которая заключается в том, что эти компьютерные анализы не учитывают силу вашего оппонента. Например, возможно, Ларсон достигает очень высокого рейтинга по шахматам, потому что его агрессивный (оптимистичный) стиль привел к доминированию над игроками с более низким рейтингом. Однако у него были проблемы в играх с игроками с равным рейтингом. Другие игроки часто утверждали, что он был слишком оптимистичен в своей игре против других игроков с высоким рейтингом. Чтобы избежать этой проблемы, компьютерный анализ ошибок должен рассматривать только игры с сильными конкурентами (например, топ-10, 20 или 100 игроков). Однако это все еще не решает проблему усиления сильной конкуренции с течением времени.
Можно ли исправить проблему повышения качества игры, посмотрев на прошлые рейтинги, такие как Chessmetrics? На самом деле, я предпочитаю рейтинговую систему Эдо http://www.edochess.ca/потому что статистические предположения лучше. Например, Chessmetrics предполагает, что максимальный рейтинг игрока наступает, когда ему 40 лет. Я сомневаюсь, что это верно для всех, и многие игроки отказываются от шахмат до этого возраста, или их игра была на высшем уровне только в течение нескольких лет (например, Гарри Нельсон Пилсбери, Чарусек, Фишер, Морфи, Рубинштейн, Файн). К сожалению, Эдо сравнивает рейтинги игроков только с 1811 по 1920 год. Согласно Эдо, Капабланка и Морфи оцениваются как два самых высоких игрока этой эпохи. Согласно Chessmetrics, Капабланка и Ласкер были двумя лучшими игроками (Морфи даже не входит в десятку лучших). По данным Chessmetrics, Цукерторт, Штайниц, Тарраш, Ласкер, Пилсбери, Марокко, Маршалл, Яновский, Чигорин, Шелектер, Блэкберн, Дюрас, Тейхманн, Нейман, Видмар, Гансберг, Рубинштейн и Берн были лучше, чем Морфи.
Если инновации приводят к доминированию в определенной шахматной эпохе с течением времени, и с течением времени становится все труднее вводить инновации, поскольку сила конкуренции возрастает, вы не можете измерить истинное доминирование, просто взглянув на результаты матчей 30 лучших игроков. То есть Магнусу Карлсену намного сложнее доминировать над своими противниками, чем прошлым чемпионам. Если вы посмотрите на прошлые рейтинги, то легко заметить, что величина разницы между рейтингами лучших игроков со временем уменьшается. Поэтому я считаю, что статистическая модель типа Эдо, которая учитывает сложность доминирования во времени, будет лучшим подходом, чем то, что было опробовано ранее. Например, Фишер был довольно доминирующим игроком своей эпохи, потому что он выиграл 20 игр подряд. Какая у Каспарова или Карпова самая длинная победная серия по сравнению с этой? По словам Сейравана, их самые длинные серии побед - семь игр.
Конечно, я не утверждаю, что выигрышные полосы являются хорошим показателем. Я просто утверждаю, что доминирование по рейтингу или в отдельных матчах с другими ведущими игроками является полезным показателем, который явно не принимается во внимание в текущих системах обратного рейтинга.
Таким образом, мой анализ мечты заключается в том, что вы используете рейтинги Эдо на основе базы данных, в которую входят только лучшие 20 или 30 игроков из каждого пятилетнего периода. После завершения этого анализа вы переоцениваете свои результаты по фактору доминирования. То есть более новые игроки получают бонусный фактор, который рассчитывается путем оценки траектории сложности доминирования во времени (уменьшение различий в рейтингах между топ-30 игроками с течением времени). Затем, вы должны проверить этот анализ, сравнив процент игроков в шахматных компьютерных ошибках, рассчитанных их оппонентами, за вычетом их собственных ошибок. Если это лишает законной силы вышеперечисленное, то вам необходимо выполнить повторный анализ в соответствии с анализом компьютерных ошибок, если он показывает, что более поздние топ-игроки имеют тенденцию играть более точно, даже после того, как учитывается мой фактор доминирования.
Мое предположение, основанное на моих взглядах на это, состоит в том, что Каспаров будет очень хорошо. Но это только предположение.