Umělá inteligence v šachu – přístup stroje versus přístup člověka - Tomášek, Ondřej (2025)
Tato bakalářská práce zkoumá možnosti využití principů umělé inteligence k zachycení a simulaci lidského stylu hry v šachu s cílem porovnat strojové rozhodování k lidskému. Analyzuje vybrané algoritmy a přístupy používané při vývoji šachových programů – od tradičních vyhledávacích metod, jako jsou Minimax a Alfa-beta prořezávání, po moderní techniky hlubokého učení využívající konvoluční neuronové sítě (CNN) a architektury Transformer. Teoretická část srovnává tyto metody s poznatky o lidské kognici a myšlení vycházejícími z výzkumů Adriaana de Groota, teorií shlukování a šablon Simona, Chase a Gobeta, konceptu omezené racionality Herberta Simona, modelu CHREST a pohledů Tichomirova a Saariluomy na apercepci a holistické vnímání, které právě ze hry šachu přímo vycházely. Analýza ukazuje, že mezi současnými modely AI a lidským myšlením existují výrazné paralely i rozdíly. Konvoluční sítě vykazují podobnost s přístupem člověka, který popisujují Simon, Chase a Gobet ve své teorii shlukování. Rozdíl mezi modelem lidského myšlení dle teorií Simona, Chase a Gobeta a přístupem CNN modelů nastává zejména v adaptivní povahu lidské paměti, kterou šachové stroje nevykazují. Saariluomova teorie apercepce, popisující abstrakci a následnou analýzu problému, se vzdaluje výpočetně náročným postupům klasických šachových AI modelů. Architektury Transformer sice mechanismem pozornosti částečně připomínají proces apercepce, ale zatím nedokážou plně modelovat dynamiku lidského myšlení. Praktická část práce se zaměřuje na návrh, implementaci a testování konvoluční neuronové sítě určené k napodobení lidského šachového chování. Model byl trénován na rozsáhlém souboru partií z Lichess.org s tensorovou reprezentací šachové pozice (8×8×20). Architektura obsahuje vstupní konvol