История шахматных движков

Ещё несколько десятилетий назад сильнейшие шахматисты уверенно побеждали компьютеры. Сегодня даже обычный смартфон способен анализировать позиции значительно сильнее человека. Путь от бумажного алгоритма Алана Тьюринга до современных нейросетевых движков занял менее восьмидесяти лет.

История шахматных движков — это не только история роста вычислительной мощности. Она показывает, как менялись представления об искусственном интеллекте, поиске решений и самой шахматной игре.

Первые исследователи пытались научить компьютер хотя бы корректно передвигать фигуры. Позднее машины стали побеждать любителей, мастеров и гроссмейстеров. В 1997 году Deep Blue выиграл матч у Гарри Каспарова, а в XXI веке движки превратились из соперников человека в его постоянных помощников.

В этой статье проследим путь от «Механического турка» и программы Тьюринга до AlphaZero, Leela Chess Zero, NNUE и Stockfish 18.

1770 год: Механический турок

Историю компьютерных шахмат часто начинают с устройства, которое компьютером не являлось.

В 1770 году венгерский изобретатель и механик Вольфганг фон Кемпелен представил при дворе императрицы Марии Терезии шахматный автомат, вошедший в историю под названием «Механический турок».

Конструкция представляла собой большую деревянную тумбу с шахматной доской. За ней сидела фигура человека в восточной одежде. Перед выступлением Кемпелен открывал дверцы корпуса и демонстрировал зрителям шестерни, валы и другие механизмы.

После этого автомат начинал играть. Он передвигал фигуры, замечал неправильные ходы соперника и мог выполнить задачу «Обход доски конём».

Секрет заключался в том, что внутри корпуса находился человек — обычно сильный шахматист. Система подвижных перегородок позволяла оператору менять положение, пока публике показывали внутренние отсеки. Магниты и механические рычаги передавали ему положение фигур и позволяли управлять рукой автомата.

«Турок» выступал в Европе и Америке, играл против известных политиков, учёных и шахматистов. Его механизм неоднократно пытались разоблачить. В частности, Эдгар Аллан По в 1836 году опубликовал эссе, в котором доказывал, что автоматом должен управлять человек.

Машина просуществовала до 1854 года и была уничтожена пожаром в Филадельфии. Несмотря на мистификацию, «Механический турок» сыграл важную роль: он показал, насколько сильно общество было увлечено идеей мыслящей машины задолго до появления электронных компьютеров.

Подробнее об истории «Механического турка» в Музее компьютерной истории.

---

1940–1950-е годы: первые шахматные программы

Настоящая история компьютерных шахмат началась только тогда, когда появились электронные вычислительные машины и теория программирования.

Ключевую роль сыграли два учёных — Алан Тьюринг и Клод Шеннон. Оба рассматривали шахматы не просто как игру, а как удобную модель сложного интеллектуального выбора.

Turochamp — программа, которую исполнял человек

В конце 1940-х годов Алан Тьюринг вместе с экономистом и шахматистом Дэвидом Чамперноуном разработал алгоритм Turochamp. Название было составлено из их фамилий.

Подходящего компьютера, способного выполнить программу с приемлемой скоростью, у разработчиков не было. Поэтому алгоритм проверяли вручную: Тьюринг сам выполнял вычисления, действуя как процессор. Один ход мог занимать десятки минут.

Turochamp не был сильным игроком, но сам факт создания формализованной процедуры выбора шахматного хода стал огромным достижением. Программа показала, что человеческое рассуждение в шахматах можно хотя бы частично перевести в последовательность вычислимых правил.

Работа Клода Шеннона

В марте 1950 года была опубликована знаменитая статья Клода Шеннона «Programming a Computer for Playing Chess». Рукопись поступила в редакцию ещё в ноябре 1949 года.

Шеннон описал два принципиальных подхода к построению дерева вариантов:

• Стратегия типа A — рассматривать все допустимые продолжения до определённой глубины;
• Стратегия типа B — выбирать только наиболее перспективные варианты и анализировать их глубже.

В разных формах эта дилемма сохраняется до сих пор: что важнее — просмотреть как можно больше позиций или использовать знания, чтобы искать избирательно?

Первые работающие программы

В 1951 году Дитрих Принц создал для компьютера Ferranti Mark I программу, которая могла решать задачи на мат в два хода. Полную партию она играть ещё не умела.

В 1956 году группа исследователей из Лос-Аламоса под руководством Станислава Улама разработала программу для упрощённых шахмат на доске 6 × 6. Ограниченный размер доски позволял сократить количество вариантов.

В 1957 году программа Алекса Бернштейна для IBM 704 стала одной из первых систем, способных сыграть полную шахматную партию по обычным правилам.

Эти программы играли очень слабо, но основные элементы будущих движков уже появились: генерация допустимых ходов, дерево поиска, оценка позиции и выбор лучшего продолжения.

---

1960–1970-е годы: алгоритмы и первые турниры

В 1960-х и 1970-х годах шахматные программы стали быстро набирать силу. Этому помогли одновременно развитие алгоритмов и рост вычислительной мощности.

Минимакс и альфа-бета-отсечение

В основе большинства классических движков лежит принцип минимакса. Программа предполагает, что обе стороны делают лучшие доступные ходы: она стремится максимизировать собственную оценку и минимизировать результат соперника.

Минимакс сам по себе не сокращает дерево вариантов. Наоборот, полный перебор быстро становится невозможным из-за огромного количества продолжений.

Главным практическим улучшением стало альфа-бета-отсечение. Оно позволяет не исследовать ветви, которые уже не могут повлиять на итоговый выбор. При хорошем порядке рассмотрения ходов программа получает возможность заглянуть значительно глубже без увеличения вычислительных ресурсов.

Позднее появились и другие методы:

• итеративное углубление;
• таблицы транспозиций;
• поиск форсированных продолжений;
• упорядочивание ходов;
• отсечение нулевого хода;
• различные эвристики сокращения дерева поиска.

Компьютеры становятся быстрее

Первые исследователи были ограничены не только алгоритмами, но и аппаратурой. По мере развития процессоров программа могла анализировать всё больше позиций за секунду и достигать большей глубины.

Постепенно компьютерные шахматы превратились из лабораторного эксперимента в самостоятельную соревновательную дисциплину.

В 1970 году состоялся первый крупный чемпионат шахматных программ в Северной Америке, а в 1974 году в Стокгольме прошёл первый чемпионат мира по компьютерным шахматам. Победителем стала советская программа Каисса.

Первые победы над людьми

В 1967 году программа Mac Hack VI стала одним из первых компьютеров, добившихся победы над человеком в официальном турнире.

К концу 1970-х сильнейшие программы уже могли уверенно играть против любителей и отдельных кандидатов в мастера, но мастера и гроссмейстеры оставались недосягаемыми.

В 1968 году международный мастер Дэвид Леви заключил пари, что в течение десяти лет ни одна компьютерная программа не сможет победить его в матче. В 1978 году он выиграл пари, хотя стало очевидно, что превосходство человека продлится недолго.

---

1980-е годы: машины достигают уровня гроссмейстера

В 1980-е годы компьютерные шахматы превратились в серьёзную индустрию. Домашние шахматные компьютеры продавались массово, а университетские команды создавали специализированные процессоры для перебора вариантов.

Профессор Эдвард Фредкин учредил серию денежных премий:

• за первую программу мастерского уровня;
• за первую программу гроссмейстерского уровня;
• за первую машину, которая победит действующего чемпиона мира.

Одним из самых важных проектов стал Deep Thought, созданный в Университете Карнеги — Меллона. Машина использовала специальные шахматные микросхемы и могла просматривать огромное по тем временам количество позиций.

В 1988–1989 годах Deep Thought достиг уровня гроссмейстера и получил промежуточную премию Фредкина. Это был важный психологический рубеж: компьютер больше нельзя было считать лишь сильным любителем.

Однако Гарри Каспаров всё ещё сохранял явное превосходство. В 1985 году он выиграл сеанс одновременной игры против 32 шахматных машин, а в 1989 году победил Deep Thought со счётом 2:0.

Разработчики Deep Thought вскоре перешли в IBM. Следующей целью стал матч против чемпиона мира.

История Deep Thought в Музее компьютерной истории.

---

1990–1997 годы: Deep Blue против Каспарова

В IBM проект Deep Thought превратился в Deep Blue — специализированную систему, предназначенную для игры на самом высоком уровне.

Deep Blue сочетал обычные процессоры с сотнями специальных шахматных микросхем. Машина могла рассчитывать десятки и сотни миллионов позиций в секунду, но её сила зависела не только от скорости. Важную роль играли оценочная функция, дебютная подготовка и работа шахматных консультантов.

Матч 1996 года

В феврале 1996 года Deep Blue впервые встретился с Гарри Каспаровым в матче из шести партий.

Компьютер выиграл первую партию и стал первой машиной, победившей действующего чемпиона мира в классической партии при стандартном контроле времени. Однако Каспаров сумел перестроиться и выиграл матч со счётом 4:2.

Матч-реванш 1997 года

За следующий год IBM существенно усилила систему. В мае 1997 года состоялся матч-реванш.

Каспаров выиграл первую партию, но уступил во второй. Вокруг этой партии позднее возникло множество споров: необычная игра машины повлияла на психологическое состояние чемпиона, а сам Каспаров подозревал вмешательство человека.

Убедительных доказательств такого вмешательства представлено не было. Окончательный счёт матча — 3,5:2,5 в пользу Deep Blue.

В шестой партии Каспаров выбрал рискованный дебютный вариант, а компьютер провёл известную жертву коня и быстро добился победы.

Смотрите также: Каспаров против Deep Blue — противостояние, изменившее историю.

Победа Deep Blue стала символической границей. Она не означала, что компьютеры начали «понимать» шахматы так же, как человек, но показала, что сочетание поиска, знаний и специализированного оборудования способно превзойти сильнейшего шахматиста мира.

Официальная история Deep Blue на сайте IBM.

---

1997–2006 годы: последние большие матчи человека и машины

После победы Deep Blue превосходство компьютеров ещё не стало абсолютным. Машина IBM была уникальной и чрезвычайно дорогой, а обычные коммерческие программы оставались слабее чемпиона мира.

В начале 2000-х состоялось несколько крупных матчей:

• в 2002 году Владимир Крамник сыграл вничью с Deep Fritz — 4:4;
• в 2003 году Гарри Каспаров завершил вничью матчи против Deep Junior и X3D Fritz;
• в 2005 году Hydra разгромила Майкла Адамса со счётом 5,5:0,5;
• в 2006 году Deep Fritz победил Владимира Крамника — 4:2.

Именно в матче 2006 года произошёл знаменитый зевок мата в один ход. Во второй партии Крамник не заметил угрозу ...Qh2# и сразу проиграл. В матче 2002 года подобного эпизода не было: тот поединок завершился вничью.

После 2006 года матчи сильнейших людей против машин практически потеряли спортивный смысл. Прогресс программ и оборудования сделал условия слишком неравными.

---

2006–2017 годы: золотая эра классических движков

В этот период шахматные программы окончательно вошли в повседневную жизнь игроков.

Движки стали использоваться для:

• анализа сыгранных партий;
• поиска дебютных новинок;
• подготовки к конкретным соперникам;
• проверки тактических вариантов;
• комментирования интернет-трансляций;
• создания учебных материалов;
• анализа эндшпилей.

Появление многоядерных процессоров и 64-битных систем позволило запускать очень сильные движки на обычных домашних компьютерах. Затем их версии появились на смартфонах.

Rybka, Houdini, Komodo и Stockfish

В разные годы лидерами считались Rybka, Houdini и Komodo. Эти программы отличались оценочными функциями, стилем игры и эффективностью поиска.

Одновременно развивался Stockfish — бесплатный движок с открытым исходным кодом. Проект вырос из Glaurung и благодаря открытому тестированию, большому сообществу разработчиков и непрерывным небольшим улучшениям постепенно вышел на первое место.

Открытая модель разработки оказалась особенно эффективной. Каждое изменение проверялось в огромном количестве автоматических партий, а в основную версию попадали только улучшения, показавшие статистически значимый прирост.

Появление TCEC

В 2010 году начал проводиться Top Chess Engine Championship, или TCEC. В отличие от коротких тестовых матчей, турнир использовал мощное оборудование, продолжительный контроль времени и тщательно подобранные дебютные позиции.

TCEC стал неофициальным чемпионатом мира среди сильнейших движков. В разные сезоны побеждали Houdini, Komodo, Stockfish и Leela Chess Zero.

Официальный сайт TCEC.

К 2017 году казалось, что дальнейшее развитие будет происходить привычным путём: более глубокий поиск, более точная ручная оценка и постоянная настройка параметров. Затем появилась AlphaZero.

---

2017–2020 годы: AlphaZero, Leela Chess Zero и NNUE

AlphaZero

В декабре 2017 года исследовательская компания DeepMind представила препринт о системе AlphaZero.

Это была не обычная шахматная программа для пользователей, а исследовательская система общего назначения, способная осваивать шахматы, сёги и го через обучение с подкреплением.

AlphaZero не получала человеческих партий и дебютных баз. Ей сообщили правила игры, после чего система училась, играя сама с собой.

Вместо классического альфа-бета-поиска использовались:

• глубокая нейронная сеть;
• поиск по дереву Монте-Карло;
• самообучение через миллионы партий;
• единая модель для оценки позиции и выбора перспективных ходов.

В первоначальном тесте из 100 партий против Stockfish 8 AlphaZero одержала 28 побед и не проиграла ни одной партии. Позднее в научной статье были представлены результаты 1000 партий: 155 побед AlphaZero, 6 поражений и 839 ничьих.

Условия эксперимента вызвали споры. Критики обращали внимание на различия в оборудовании, настройках и ограничениях Stockfish. Тем не менее влияние AlphaZero оказалось огромным: система продемонстрировала, что шахматную силу можно получить не только путём ручного программирования знаний.

Научная статья об AlphaZero.

Leela Chess Zero

AlphaZero не была выпущена для свободного использования. Поэтому в 2018 году появился открытый проект Leela Chess Zero, или Lc0.

Проект воспроизвёл основные идеи AlphaZero: распределённое самообучение, нейронную сеть и поиск по дереву. Добровольцы по всему миру предоставляли вычислительные ресурсы для генерации партий и обучения новых сетей.

В 2019 году Leela Chess Zero выиграла 15-й сезон TCEC, а в 2020 году победила Stockfish в суперфинале 17-го сезона со счётом 52,5:47,5.

Lc0 показала, что нейросетевой подход способен конкурировать с лучшими классическими движками не только в закрытом исследовательском эксперименте, но и в независимых соревнованиях.

Официальный сайт Leela Chess Zero.

NNUE приходит в Stockfish

Ответом классических движков стала технология NNUE — Efficiently Updatable Neural Network, то есть эффективно обновляемая нейронная сеть.

NNUE первоначально применялась в программах для сёги, а затем была адаптирована для шахмат. Её главное преимущество заключалось в том, что сеть могла быстро рассчитываться на обычном центральном процессоре.

В августе 2020 года NNUE была интегрирована в основную ветку Stockfish. Движок сохранил свой чрезвычайно эффективный альфа-бета-поиск, но получил нейросетевую оценку позиции.

В сентябре 2020 года вышел Stockfish 12 — первая официальная версия Stockfish с NNUE.

Официальное сообщение об интеграции NNUE в Stockfish.

---

2021–2026 годы: нейросети становятся стандартом

К началу 2020-х прежнее разделение на «обычные» и «нейросетевые» движки стало терять смысл.

Leela Chess Zero использовала глубокую сеть вместе с поиском по дереву Монте-Карло и раскрывала максимальную силу на мощных графических процессорах.

Stockfish и большинство новых CPU-движков пошли по гибридному пути:

• классический альфа-бета-поиск;
• нейросетевая оценка NNUE;
• массовое автоматическое тестирование изменений;
• обучение сетей на огромных наборах шахматных позиций.

Развитие Stockfish

После внедрения NNUE Stockfish продолжил регулярно получать новые версии:

• Stockfish 14 и 14.1 — 2021 год;
• Stockfish 15 и 15.1 — 2022 год;
• Stockfish 16 — 2023 год;
• Stockfish 16.1 — 2024 год;
• Stockfish 17 — сентябрь 2024 года;
• Stockfish 17.1 — март 2025 года;
• Stockfish 18 — январь 2026 года.

Каждый релиз приносил улучшения поиска, нейросетевой архитектуры, обучения и поддержки Chess960. Развитие происходило не за счёт одного сенсационного изобретения, а благодаря тысячам небольших изменений, каждое из которых проходило статистическое тестирование.

В январе 2026 года был выпущен Stockfish 18. Он сохранил первое место в большинстве рейтингов и стал сильнее и точнее при анализе.

Новая группа претендентов

Stockfish и Leela перестали быть единственными проектами, определяющими развитие компьютерных шахмат. К 2026 году вокруг них сформировалась большая группа чрезвычайно сильных движков:

• Reckless;
• PlentyChess;
• pawnocchio;
• Torch;
• Obsidian;
• Alexandria;
• Stormphrax;
• Viridithas;
• Berserk.

Большинство этих программ используют NNUE или родственные нейросетевые архитектуры. Различия между ними заключаются в устройстве сети, данных для обучения, эвристиках поиска, управлении временем и эффективности кода.

В 2026 году преимущество лидера измеряется уже не сотнями, а несколькими рейтинговыми пунктами. При этом абсолютные значения Elo разных тестовых площадок нельзя напрямую сравнивать: оборудование, контроль времени и набор соперников отличаются.

Актуальный список: 20 лучших шахматных движков 2026 года.

Открытая разработка и OpenBench

Ещё одной важной переменой стала инфраструктура разработки. Современные проекты используют распределённые системы тестирования, например OpenBench.

Разработчик предлагает изменение кода, после чего оно проверяется в тысячах или десятках тысяч партий на компьютерах участников. Если результат статистически подтверждает прирост силы, изменение принимается.

Так компьютерные шахматы превратились в коллективный научно-инженерный эксперимент, где результат можно измерить с высокой точностью.

---

Как работают современные шахматные движки

Все сильные движки решают одну задачу: выбрать лучший ход в позиции. Но делают они это разными способами.

Классический поиск с NNUE

К этой группе относятся Stockfish и многие современные CPU-движки.

Упрощённо их работа выглядит так:

1. Движок генерирует допустимые ходы.
2. Для каждого хода строит дерево возможных ответов.
3. Альфа-бета-поиск отбрасывает ветви, которые не могут улучшить результат.
4. На конечных узлах NNUE оценивает положение сторон.
5. Движок выбирает вариант, который даёт лучший результат при сильнейшей игре соперника.

Такой подход позволяет просматривать миллионы позиций в секунду, но делать это значительно разумнее, чем простой полный перебор.

Нейросеть и поиск по дереву Монте-Карло

Leela Chess Zero использует другой подход.

Нейронная сеть оценивает:

• вероятность победы, ничьей и поражения;
• перспективность доступных ходов.

Поиск концентрируется не на всех вариантах одинаково, а на наиболее обещающих ветвях. Для эффективной работы большой нейронной сети особенно полезен графический процессор.

Почему нельзя сравнивать только количество позиций

Один движок может анализировать десятки миллионов позиций в секунду, а другой — значительно меньше. Это не означает автоматического превосходства первого.

Имеют значение:

• качество оценки;
• выбор исследуемых вариантов;
• эффективность отсечений;
• точность управления временем;
• качество нейронной сети;
• особенности аппаратуры.

Главный показатель силы — результаты большого количества партий в одинаковых условиях.

---

Как движки изменили шахматы

Подготовка стала точнее

Современный шахматист может проверить дебютный вариант глубже, чем целая команда аналитиков несколько десятилетий назад. Это привело к огромному росту дебютной теории и появлению вариантов, которые раньше считались слишком сложными или рискованными.

Изменилась оценка позиций

Движки опровергли множество старых шахматных правил и показали, что материальные жертвы могут быть объективно оправданными при наличии долговременной компенсации.

Особенно заметное влияние оказали AlphaZero и Leela Chess Zero. Их партии вернули интерес к длительным позиционным жертвам, активности короля, продвижению крайних пешек и нестандартному распределению материала.

Анализ стал доступен каждому

Для работы с движком больше не требуется суперкомпьютер. Stockfish можно бесплатно установить на компьютер или смартфон либо использовать в онлайн-сервисе.

Главная проблема теперь заключается не в доступе к анализу, а в его правильном понимании. Цифра оценки и первая линия не объясняют позицию сами по себе.

Появилась проблема нечестной игры

Сила и доступность движков создали серьёзную угрозу для очных и интернет-турниров. Организаторы используют задержки трансляций, досмотр участников, статистический анализ партий и специализированные системы выявления подозрительной игры.

Таким образом, одна и та же технология одновременно стала лучшим учебным инструментом и главным источником риска для честности соревнований.

---

Что будет дальше

В первоначальной версии этой статьи, опубликованной в 2021 году, мы в шутку описали фантастический движок 2033 года, который должен был преодолеть отметку 4000 Elo. Реальное развитие оказалось менее эффектным внешне, но гораздо интереснее технически.

Скорее всего, в ближайшие годы прогресс будет происходить в нескольких направлениях:

• более компактные и точные нейронные сети;
• новые архитектуры, объединяющие поиск и обучение;
• лучшее масштабирование на многоядерных процессорах и видеокартах;
• развитие анализа Chess960 и других шахматных вариантов;
• движки, способные объяснять свои решения понятным человеку языком;
• персональные тренировочные системы, учитывающие стиль и слабые стороны игрока.

Игровая сила уже давно превысила человеческий уровень. Поэтому главным вопросом становится не то, сможет ли компьютер играть ещё сильнее, а то, насколько полезно он сможет передавать свои знания человеку.

Итоги

Путь от «Механического турка» до Stockfish 18 занял более двух с половиной столетий. Но настоящий технологический рывок произошёл менее чем за восемьдесят лет — от бумажных вычислений Тьюринга до нейросетей, обученных на миллиардах позиций.

В 1950-х годах компьютер с трудом выбирал допустимый ход. В 1970-х он мог победить любителя. В 1980-х достиг уровня гроссмейстера. В 1997 году машина победила чемпиона мира, а после 2006 года соревнование человека с сильнейшими программами потеряло смысл.

Сегодня движки не столько противостоят шахматистам, сколько помогают им. Они участвуют в подготовке, обучении, трансляциях и научных исследованиях. При этом их развитие продолжается: классический поиск объединился с нейронными сетями, а открытые проекты создали беспрецедентную конкуренцию.

История шахматных движков ещё не закончена. Вероятно, её следующий этап будет связан не с очередным рекордом Elo, а с созданием систем, которые смогут не только находить лучший ход, но и объяснять шахматы так же убедительно, как сильный тренер.

Практический совет Движок приносит наибольшую пользу, когда вы сначала анализируете партию самостоятельно и только затем проверяете свои выводы с помощью программы. Так компьютер становится инструментом обучения, а не заменой собственного мышления.

Для системной работы над тактикой, позиционной игрой, атакой и эндшпилем можно также воспользоваться программой обучения «Шахматы. Перезагрузка за 21 день».