सबसे पहले, आपको परिभाषित करना होगा कि आपको सबसे अच्छे से क्या मतलब है। उदाहरण के लिए, सबसे अच्छा मतलब है कि आप अपने युग के सबसे प्रमुख खिलाड़ी हैं? या इसका मतलब यह है कि आपके खिलाड़ी की गुणवत्ता अन्य सभी खिलाड़ियों से बेहतर है। और अगर गुणवत्ता का मतलब है, तो आप गुणवत्ता को कैसे परिभाषित करते हैं?
पॉल मॉर्फी शायद सबसे प्रमुख खिलाड़ी था। उदाहरण के लिए, जब वह 12 साल का था, तो उसने एक मैच में शीर्ष दस खिलाड़ी (लोएंथल) को 3-0 से हराया। एदो और शतरंज के अनुसार वह शायद 12 साल की उम्र में दुनिया के सबसे बेहतरीन खिलाड़ियों में से एक थे। 21 साल की उम्र में, उन्होंने 5 शीर्ष दस खिलाड़ियों (बर्ड, बार्न्स, बॉडेन, डी रेविरे, और लोवेन्थल) के खिलाफ एक साथ खेला और 3-2 का स्कोर किया।
हालांकि, अधिकांश का तर्क होगा कि प्रभुत्व सबसे खराब संकेतक है कि कौन सबसे अच्छा है। आखिरकार, मॉर्फी को पहला आधुनिक शतरंज खिलाड़ी बताया गया है। उनकी प्रतिस्पर्धा बाद के चैंपियन की तुलना में कमजोर थी।
एक और परिभाषा जिसका उपयोग किया गया है वह है गुणवत्ता का खेल। हालाँकि, इस परिभाषा में भी बहुत समस्याएँ हैं। 1900 के दशक में, कई लोगों ने तर्क दिया कि स्टीनिट्ज़ या लास्कर सभी समय के सर्वश्रेष्ठ खिलाड़ी थे जिन्होंने तर्क दिया कि उनके उद्घाटन और आधुनिक सिद्धांत का ज्ञान उन्हें अतीत के खिलाड़ियों से बेहतर बना देगा। हालांकि, लुईस पॉलसेन ने इस परिकल्पना के खिलाफ कुछ बहुत ही चतुर तर्क दिए। उन्होंने तर्क दिया कि मॉर्फी (जिनके पास एक फोटोग्राफिक मेमोरी थी और 19 साल की उम्र तक लुसाना बार कोड को याद किया गया था) अगर जीवन में वापस लाया जाता है तो एक साल के भीतर उद्घाटन और आधुनिक सिद्धांत सीखेंगे और आधुनिक शतरंज खिलाड़ियों के खिलाफ सफलतापूर्वक प्रतिस्पर्धा करने में सक्षम होंगे।
रेगन का तर्क है कि आधुनिक शतरंज खिलाड़ी जिनके पास शतरंज कंप्यूटरों तक पहुंच है और आधुनिक प्रशिक्षण विधियां अतीत के खिलाड़ियों की तुलना में कंप्यूटर की तरह अधिक खेलती हैं। यह कोई आश्चर्य की बात नहीं है क्योंकि उन्हें कंप्यूटर द्वारा प्रशिक्षित किया गया था लेकिन क्या इसका मतलब यह है कि आधुनिक खिलाड़ी वास्तव में बेहतर हैं? यह सवाल है कि अगर वे आधुनिक कंप्यूटरों तक पहुंच रखते हैं तो फिशर या कैपबेलैंका क्या करेंगे?
इसके अलावा, प्रोफेसर रेगन का विश्लेषण कंप्यूटर मुझे अधूरा मानता है क्योंकि यह सिर्फ कुछ पांच साल की अवधि में शामिल है और विश्लेषण में शामिल खिलाड़ियों का उल्लेख नहीं किया गया है। प्रोफेसरों Matej Guide और Ivan Bratko द्वारा एक अधिक गहन कंप्यूटर विश्लेषण में पाया गया कि वास्तव में Capablanca आधुनिक खिलाड़ियों के साथ एक कंप्यूटर की तरह अधिक खेला जाता है! https://en.chessbase.com/post/computers-choose-who-was-the-strongest-player-। हालांकि, गाइड और ब्राटको ने कहा कि इससे निष्कर्ष निकालने में समस्या है कि कैपबेल्का एक बेहतर खिलाड़ी था। शायद उनकी बल्कि मनमोहक शैली ने कम पदों पर पहुंचा दिया जहाँ उन्हें विस्फोट की संभावना होगी। इसलिए, उसका दोष प्रतिशत कम था लेकिन वह अपने आक्रामक खिलाड़ियों की तुलना में अपने विरोधियों पर कम दबाव डाल रहा था। वास्तव में, कैपबेलैंका के पास अपने समकालीनों की तुलना में एक उच्च ड्रा प्रतिशत था।
इसके विपरीत, एक अत्यधिक सामरिक खिलाड़ी जैसे कि कास्परोव को उनकी खेल शैली से दंडित किया जा सकता है, जो उच्च सामरिक पदों की ओर ले जाने की अधिक संभावना है जहां कंप्यूटर विशेष रूप से अच्छे हैं। वास्तव में, कंप्यूटर सामरिक या विशेष रूप से बंद स्थिति खिलाड़ियों की तुलना में सामरिक खिलाड़ियों के खिलाफ बेहतर प्रदर्शन करते हैं जहां रणनीति कम भूमिका निभाते हैं। इस प्रकार, कंप्यूटर विश्लेषण जो कंप्यूटर की संख्या की त्रुटियों पर निर्भर करता है, वह बंद स्थिति वाले खिलाड़ियों के पक्ष में होने की संभावना है। इसके विपरीत, कास्परोव जैसा आक्रामक खिलाड़ी कुछ अन्य खिलाड़ियों की तुलना में अधिक सामरिक त्रुटियां कर सकता है क्योंकि उसने बहुत ही जटिल पदों की मांग की थी लेकिन उसके प्रतिद्वंद्वी और भी अधिक बना देंगे!
इसलिए, आपको एक त्रुटि भार प्रणाली की आवश्यकता है जो प्रति 100 चालों में त्रुटियों के प्रतिशत की गणना नहीं करती है (जो मूल रूप से रेगन और गाइड और ब्रात्को ने किया था)। इसके बजाय, आपको अपनी त्रुटि दर और आपके विरोधियों की त्रुटि दर के बीच अंतर की गणना करने की आवश्यकता है। आखिरकार, शतरंज अपने प्रतिद्वंद्वी से कम त्रुटियों के बारे में है। अधिक त्रुटियों को प्रेरित करने के लिए अपने प्रतिद्वंद्वी पर दबाव डालना एक अच्छी गुणवत्ता माना जाता है।
हालाँकि, मेरी संशोधित गणना पद्धति एक और समस्या की ओर ले जाती है जो ये कंप्यूटर विश्लेषण आपके प्रतिद्वंद्वी की ताकत पर विचार नहीं करते हैं। उदाहरण के लिए, शायद लार्सन बहुत अधिक शतरंज मेट्रिक्स रेटिंग हासिल करता है क्योंकि उसकी आक्रामक (आशावादी) शैली ने निचले स्तर के खिलाड़ियों पर प्रभुत्व का नेतृत्व किया। हालांकि, उन्हें बराबर रेटिंग वाले खिलाड़ियों के खिलाफ खेलों में परेशानी थी। अन्य खिलाड़ियों ने अक्सर यह तर्क दिया कि वह अन्य उच्च श्रेणी के खिलाड़ियों के खिलाफ खेलने में बहुत आशावादी था। इस समस्या से बचने के लिए, कंप्यूटर त्रुटि जाँच विश्लेषण को केवल मजबूत प्रतियोगियों (उदाहरण के लिए, शीर्ष 10, 20 या 100 खिलाड़ी) के खिलाफ खेल को देखना चाहिए। हालांकि, यह अभी भी समय के साथ मजबूत प्रतिस्पर्धा बढ़ाने की समस्या को हल नहीं करता है।
क्या शतरंज की मेट्रिक्स जैसी रेटिंग को देखते हुए खेल की गुणवत्ता में वृद्धि की समस्या को ठीक किया जा सकता है? दरअसल, मैं ईदो बैक रेटिंग सिस्टम को पसंद करता हूं http://www.edochess.ca/क्योंकि सांख्यिकीय धारणाएं बेहतर हैं। उदाहरण के लिए, शतरंजमेट्रिक्स मानता है कि खिलाड़ी की चोटी की रेटिंग तब होती है जब वे 40 साल के होते हैं। मुझे संदेह है कि सभी के लिए यह सच है और कई खिलाड़ी उस उम्र से पहले शतरंज छोड़ देते हैं या उनका खेल कुछ वर्षों के लिए केवल शीर्ष पायदान पर था (जैसे, हैरी नेल्सन पिल्सबरी, चाउरसेक, फिशर, मोर्फी, रुबिनस्टीन, फाइन)। दुर्भाग्य से, ईदो केवल खिलाड़ियों की रेटिंग की तुलना 1811 से 1920 तक करता है। ईदो के अनुसार, कैपबेलैंका और मोर्फी को इस युग के दो सर्वोच्च खिलाड़ी माना जाता है। शतरंजमेट्रिक्स के अनुसार, कैपबेलैंका और लास्कर दो सर्वश्रेष्ठ खिलाड़ी थे (मॉर्फी भी शीर्ष दस में जगह नहीं बनाती है।) शतरंजमेट्रिक्स, ज़ुकर्टोर्ट, स्टीनिट्ज़, टार्शच, लास्कर, पॉस्बरी, मैक्रोज़ी, मार्शल, जैनोस्की, चॉर्जिन, शेलेन्चर, ब्लैकबर्न के अनुसार। डुरस, टीचमैन, न्यूमैन, विडमर, गन्सबर्ग, रुबिनस्टीन और बर्न मोर्फी से बेहतर थे।
यदि नवाचार समय के साथ एक विशिष्ट शतरंज युग के भीतर प्रभुत्व की ओर जाता है और समय के साथ नया करना मुश्किल हो जाता है क्योंकि प्रतियोगिता की ताकत बढ़ जाती है तो आप शीर्ष 30 खिलाड़ियों के मैच रिकॉर्ड को देखकर सही प्रभुत्व नहीं माप सकते। यही है, पिछले चैंपियन के मुकाबले मैग्नस कार्लसन के लिए अपने विरोधियों पर हावी होना बहुत कठिन है। यदि आप पीछे की रेटिंग को देखते हैं तो यह देखना आसान है कि समय के साथ शीर्ष खिलाड़ियों की रेटिंग के बीच अंतर कम हो गया है। इसलिए मेरा मानना है कि एक ईदो प्रकार सांख्यिकीय मॉडल जो समय के साथ हावी होने की कठिनाई को ध्यान में रखता है, जो पहले की कोशिश की गई तुलना में बेहतर दृष्टिकोण होगा। उदाहरण के लिए, फिशर अपने युग के लिए एक बहुत प्रभावी खिलाड़ी था क्योंकि उसने लगातार 20 मैच जीते थे। इस विजयी लकीर की तुलना में कास्परोव या कारपोव सबसे लंबे समय तक जीतने वाली लकीर क्या थे? सीरवान के अनुसार, उनकी सबसे लंबी जीत की लकीरें सात खेल थे।
बेशक, मैं यह दावा नहीं कर रहा हूं कि जीतने वाली धारियाँ एक अच्छी मीट्रिक हैं। मैं सिर्फ यह तर्क दे रहा हूं कि रेटिंग या अन्य शीर्ष खिलाड़ियों के खिलाफ व्यक्तिगत मैचों में प्रभुत्व एक उपयोगी मीट्रिक है जिसे वर्तमान रेटिंग सिस्टम में स्पष्ट रूप से ध्यान में नहीं लिया जाता है।
तो मेरा सपना विश्लेषण यह है कि आप एक डेटाबेस के आधार पर ईदो रेटिंग का उपयोग करते हैं जिसमें केवल प्रत्येक पांच वर्ष की अवधि के शीर्ष 20 या 30 खिलाड़ी शामिल हैं। इस विश्लेषण को पूरा करने के बाद आप अपने परिणाम को एक प्रभुत्व कारक द्वारा फिर से लोड करते हैं। यही है, अधिक हाल के खिलाड़ियों को एक बोनस फैक्टर मिलता है, जिसकी गणना समय के साथ हावी होने की कठिनाई के अनुमान से की जाती है (समय के साथ शीर्ष 30 खिलाड़ियों के बीच रेटिंग असमानता में कमी)। इसके बाद, आप इस विश्लेषण को मान्य करेंगे कि शतरंज के परिकलित खिलाड़ियों के प्रतिशत की तुलना करें कि उनके विरोधियों ने अपने स्वयं के भूलों को शून्य कर दिया। यदि यह उपरोक्त को अमान्य करता है, तो आपको कंप्यूटर त्रुटि जांच विश्लेषण के अनुसार फिर से वजन करने की आवश्यकता है यदि यह दिखाता है कि हाल के शीर्ष खिलाड़ियों के लिए मेरे प्रभुत्व कारक को ध्यान में रखने के बाद भी अधिक सटीक रूप से खेलने की प्रवृत्ति है।
मेरा अनुमान है कि यह मेरी आँख पर आधारित है, यह है कि कास्परोव बहुत अच्छा करेंगे। लेकिन यह सिर्फ एक अनुमान है।