Learning to Plan via Supervised Contrastive Learning and Strategic Interpolation: A Chess Case Study

📄 arXiv: 2506.04892v1 📥 PDF

作者: Andrew Hamara, Greg Hamerly, Pablo Rivas, Andrew C. Freeman

分类: cs.CV

发布日期: 2025-06-05

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

通过监督对比学习与战略插值提出棋类规划方法

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 监督对比学习 变换器编码器 棋类规划 潜在空间 移动选择 完全信息游戏 Elo等级

📋 核心要点

  1. 现有的棋类引擎依赖深度搜索和复杂评估，导致计算资源消耗大，难以模拟人类的直觉决策过程。
  2. 本文提出通过监督对比学习训练变换器编码器，将棋盘状态嵌入潜在空间，以实现直观的移动选择。
  3. 实验结果显示，模型在仅使用6步光束搜索的情况下，达到了2593的Elo等级，且性能随着模型规模和维度的增加而提升。

📝 摘要（中文）

现代国际象棋引擎通过深度树搜索和回归评估实现超人类表现，而人类玩家依赖直觉选择候选走法并进行浅层搜索以验证。为模拟这种直觉驱动的规划过程，本文使用监督对比学习训练变换器编码器，将棋盘状态嵌入到由位置评估结构化的潜在空间中。在该空间中，距离反映评估相似性，视觉化轨迹展示游戏状态之间的可解释过渡。我们证明了移动选择可以完全在此嵌入空间内进行，朝向有利区域推进，而无需依赖深度搜索。尽管仅使用6步光束搜索，我们的模型估计Elo等级为2593。随着模型规模和嵌入维度的增加，性能有所提升，表明潜在规划可能为传统搜索提供可行替代。尽管我们专注于国际象棋，但所提出的基于嵌入的规划方法可以推广到其他可学习状态评估的完全信息游戏。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有棋类引擎在决策过程中对深度搜索的依赖，导致计算效率低下的问题。现有方法往往无法有效模拟人类玩家的直觉决策过程。

核心思路：通过监督对比学习训练变换器编码器，将棋盘状态嵌入到一个结构化的潜在空间中，使得相似的棋局在空间中距离较近，从而实现直观的移动选择。

技术框架：整体架构包括数据预处理、变换器编码器训练、潜在空间构建和移动选择模块。首先对棋局进行评估，然后通过对比学习优化嵌入空间，最后在该空间内进行移动选择。

关键创新：最重要的创新在于将监督对比学习与变换器架构结合，形成了一种新的棋类规划方法，能够在不依赖深度搜索的情况下进行有效的移动选择。

关键设计：模型使用了特定的损失函数来优化嵌入空间的结构，参数设置包括变换器的层数和嵌入维度，实验表明这些设计对模型性能有显著影响。

📊 实验亮点

实验结果表明，模型在仅使用6步光束搜索的情况下，达到了2593的Elo等级，显示出与传统深度搜索方法相比，具有显著的性能提升。随着模型规模和嵌入维度的增加，性能进一步改善，验证了潜在规划的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括其他完全信息游戏的智能决策系统，如围棋、桥牌等。通过将该方法推广至其他游戏，可以提高游戏AI的决策效率和准确性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Modern chess engines achieve superhuman performance through deep tree search and regressive evaluation, while human players rely on intuition to select candidate moves followed by a shallow search to validate them. To model this intuition-driven planning process, we train a transformer encoder using supervised contrastive learning to embed board states into a latent space structured by positional evaluation. In this space, distance reflects evaluative similarity, and visualized trajectories display interpretable transitions between game states. We demonstrate that move selection can occur entirely within this embedding space by advancing toward favorable regions, without relying on deep search. Despite using only a 6-ply beam search, our model achieves an estimated Elo rating of 2593. Performance improves with both model size and embedding dimensionality, suggesting that latent planning may offer a viable alternative to traditional search. Although we focus on chess, the proposed embedding-based planning method can be generalized to other perfect-information games where state evaluations are learnable. All source code is available at https://github.com/andrewhamara/SOLIS.