Vladimir Kramnikがフェアプレイ検出方法論の第2部を本日World Chessで公開

GM Vladimir Kramnik、第14代無冠のWorld Chess Championが、その目を見張るような不正調査でチェス界に火をつけた。今や彼の報告書は完成した。

先週、World Chessは Part One を公開し、彼の発見の前提——エンジン使用の検出はベンチマーク問題である——を述べた。我々は Part Two、実際の方法の説明 で仕事を完了するために戻ってきた。

Kramnikの中心的な主張は、ほとんどの不正防止システムが一つの間違いを犯していることだ——すべてを平均化している。プレイヤーの全体的な正確性や、全対局を通じてエンジンのトップ選択と一致する手の割合を一度に見ている。

不正行為者のやること

洗練された不正行為者はこれを簡単に打ち破る。彼は重要な瞬間や重要な対局でのみエンジンを使用し、残りは正直にプレイする。彼の平均値は人間の正常範囲内に収まる。

Kramnikはこれを、患者の平均体温を報告する医者——半数は発熱、半数は低体温——に例え、病棟は健康だと結論づける。平均は、二つの非常に異なるものを隠しているときには無意味である。

彼の解決策は、一つの複合数値ではなく、それぞれ独自のベンチマークを持つ広範な個別パラメータセットを使用することだ。例としては、タイムスクランブル（残り10秒以下）での正確性、ブリュンダーレート、劣勢な局面でのパフォーマンス、プレイヤーが見つける難しい手の割合などが挙げられる。

不正行為者は全体的な数値を正常に保つことはできても、これらの個別の指標すべてを同時に正常に保つことはできない。

論文には2つのグラフが示されている。1つ目はGM Magnus Carlsenの連続オンラインブリッツゲーム：彼の最も一般的な2つの正確性レベルは近接しており、これがフェアプレイの姿である。

2つ目はレーティング2600未満の匿名プレイヤーで、彼の最も一般的な2つのレベルは大きく離れている——一つはトップ10レベル、もう一つは弱いグランドマスターレベル。その間の平均は正常に見える。その間のギャップが警告サインである。

Kramnikはまた、彼のアプローチに対する主な批判——疑わしい「ブロック」のゲームを切り出すことはチェリーピッキングである——にも対処している。彼の答え：不正検出は標準的なデータ分析ではない。標準的な分析はクリーンなデータを前提とするが、ここではどの一つのゲームも公正にプレイされたと仮定できないため、疑わしい部分を切り出すことが唯一機能する方法である。

Kramnikの不正検出に関する論文の第2部をダウンロード。