প্রথমত, আপনাকে সর্বোত্তম বলতে কী বোঝাতে হবে তা নির্ধারণ করতে হবে। উদাহরণস্বরূপ, সেরা অর্থ কি আপনি নিজের যুগের সবচেয়ে প্রভাবশালী খেলোয়াড়? বা এর অর্থ এই যে আপনার প্লেয়ারের মান অন্য সমস্ত খেলোয়াড়ের চেয়ে সেরা। এবং যদি মানের মানে যা বোঝায় তবে আপনি কীভাবে গুণকে সংজ্ঞায়িত করবেন?
পল মরফি সম্ভবত সবচেয়ে প্রভাবশালী খেলোয়াড় ছিলেন। উদাহরণস্বরূপ, যখন তার বয়স 12 বছর তখন তিনি একটি ম্যাচে শীর্ষ দশ খেলোয়াড়কে (লোয়েথাল) 3-0 ব্যবধানে পরাজিত করেছিলেন। এডো এবং দাবাজাতের মতে তিনি সম্ভবত 12 বছর বয়সে বিশ্বের সেরা খেলোয়াড়দের মধ্যে একজন ছিলেন! 21 বছর বয়সে, তিনি পাঁচ শীর্ষ দশ খেলোয়াড়ের (বার্ড, বার্নস, বোডেন, ডি রেভেরি এবং লোয়েথাল) বিরুদ্ধে একযোগে খেলেন এবং 3-2 রান করেছিলেন।
তবে, বেশিরভাগই যুক্তি দিতেন যে প্রভাবশালী হ'ল কে সবচেয়ে ভাল তার দুর্বল সূচক। সর্বোপরি, মরফিকে প্রথম আধুনিক দাবা খেলোয়াড় হিসাবে বর্ণনা করা হয়েছে। পরবর্তী চ্যাম্পিয়নদের তুলনায় তাঁর প্রতিযোগিতা দুর্বল ছিল।
আর একটি সংজ্ঞা যা ব্যবহার করা হয়েছে তা হল খেলার মানের। তবে এই সংজ্ঞাটিতেও প্রচুর সমস্যা রয়েছে। 1900 শতাব্দীতে, একাধিক ব্যক্তি যুক্তি দিয়েছিলেন যে স্টেইনিটস বা লস্কর সর্বকালের সেরা খেলোয়াড় ছিলেন যে যুক্তি দিয়েছিলেন যে ওপেনিং এবং আধুনিক তত্ত্ব সম্পর্কে তাদের জ্ঞান তাদের অতীতের খেলোয়াড়দের চেয়ে উচ্চতর করে তুলবে। তবে লুই পলসেন এই অনুমানের বিরুদ্ধে কিছু চতুর যুক্তি দিয়েছিলেন। তিনি যুক্তি দিয়েছিলেন যে মরফি (যার ফটোগ্রাফিক মেমরি ছিল এবং তিনি ১৯ বছর বয়সে লুইসানা বার কোডটি মুখস্থ করেছিলেন) যদি এক বছরে জীবিত অবস্থায় ফিরিয়ে আনা হয় তবে এক বছরের মধ্যে তিনি উদ্বোধন এবং আধুনিক তত্ত্ব শিখতে পারবেন এবং আধুনিক দাবা খেলোয়াড়দের বিরুদ্ধে সাফল্যের সাথে প্রতিযোগিতা করতে সক্ষম হবেন।
রিগান যুক্তি দিয়েছিল যে দাবা কম্পিউটার এবং আধুনিক প্রশিক্ষণের পদ্ধতিতে অ্যাক্সেস পাওয়া আধুনিক দাবা খেলোয়াড়রা অতীতের খেলোয়াড়দের চেয়ে কম্পিউটারের মতোই বেশি খেলে। এটি কোনও আশ্চর্যজনক কারণ তারা কম্পিউটার দ্বারা প্রশিক্ষিত ছিল কিন্তু এর অর্থ কি আধুনিক প্লেয়ারগুলি সত্যই আরও উন্নত? এই প্রশ্নটি উত্থাপন করে যে ফিশার বা ক্যাপাব্ল্যাঙ্কা তাদের যদি আধুনিক কম্পিউটারে অ্যাক্সেস পেয়ে থাকে তবে তারা কী করবে?
অধিকন্তু, অধ্যাপক রেগানের বিশ্লেষণ কম্পিউটার আমাকে বরং অসম্পূর্ণ হিসাবে আঘাত করেছে কারণ এতে কয়েক বছরের পাঁচ বছর সময়কাল অন্তর্ভুক্ত এবং বিশ্লেষণে অন্তর্ভুক্ত খেলোয়াড়দের উল্লেখ করা হয়নি। অধ্যাপক মতেজ গুইড এবং ইভান ব্রাতকো দ্বারা আরও একটি বিশদ কম্পিউটার বিশ্লেষণে দেখা গেছে যে ক্যাপাব্লাঙ্কা আধুনিক খেলোয়াড়দের চেয়ে কম্পিউটারের মতোই বেশি খেলেছে! https://en.chessbase.com/post/computers-choose-who-was-the-strongest-player-। যাইহোক, গিড এবং ব্র্যাটকো উল্লেখ করেছিলেন যে এ থেকে এই সিদ্ধান্তটি গ্রহণ করতে সমস্যা হচ্ছে যে ক্যাপাব্লাঞ্চা আরও ভাল খেলোয়াড় ছিলেন। সম্ভবত তার বরং শিষ্টাচার শৈলীর কারণে খুব কম অবস্থানের দিকে পরিচালিত হয়েছিল যেখানে তিনি সম্ভবত ভ্রষ্টতা বোধ করবেন। অতএব, তার ভুলের শতাংশ কম ছিল তবে তিনি আরও বেশি আক্রমণাত্মক খেলোয়াড়ের চেয়ে তার প্রতিপক্ষের উপর কম চাপ দিচ্ছিলেন। আসলে, ক্যাপাব্ল্যাঙ্কার সমসাময়িকদের তুলনায় উচ্চতর ড্র শতাংশ ছিল percentage
বিপরীতে, কাস্পারভের মতো উচ্চ কৌশলগত খেলোয়াড়কে তার খেলার শৈলীর দ্বারা শাস্তি দেওয়া যেতে পারে যা উচ্চ কৌশলগত অবস্থানের দিকে পরিচালিত হতে পারে যেখানে কম্পিউটার বিশেষত ভাল অনুসন্ধানের ত্রুটি রয়েছে। প্রকৃতপক্ষে, অবস্থানগত বা বিশেষত বদ্ধ অবস্থানের খেলোয়াড়গুলির চেয়ে কৌশলগুলি কম খেলোয়াড়ের ভূমিকা পালন করার চেয়ে কম্পিউটার কৌশলগত খেলোয়াড়দের বিরুদ্ধে আরও ভাল পারফর্ম করে। সুতরাং, কম্পিউটার বিশ্লেষণ যা সনাক্ত করা কম্পিউটারের ত্রুটির সংখ্যার উপর নির্ভর করে সেডেট ক্লোজড পজিশন প্লেয়ারদের পক্ষে হতে পারে। বিপরীতে, কাস্পারভের মতো আক্রমণাত্মক খেলোয়াড় অন্য কয়েকটি খেলোয়াড়ের তুলনায় কৌশলগত ত্রুটি করতে পারে কারণ তিনি খুব জটিল অবস্থান চেয়েছিলেন তবে তার প্রতিপক্ষরা আরও বেশি করে দেবে!
অতএব, আপনার একটি ত্রুটি ওজন ব্যবস্থা দরকার যা 100 টি মুভের জন্য ত্রুটির শতাংশের গণনা করে না (যা মূলত রিগান এবং গাইড এবং ব্রাটকো যা করেছিল)। পরিবর্তে, আপনাকে আপনার ত্রুটি হার এবং বিরোধীদের ত্রুটি হারের মধ্যে পার্থক্য গণনা করতে হবে। সর্বোপরি, দাবাটি আপনার প্রতিপক্ষের চেয়ে কম ত্রুটি করা সম্পর্কে। আরও ত্রুটি প্ররোচিত করার জন্য আপনার প্রতিপক্ষের উপর চাপ দেওয়া একটি ভাল মানের হিসাবে বিবেচিত হয়।
যাইহোক, আমার সংশোধিত গণনা পদ্ধতিটি আরেকটি সমস্যার দিকে নিয়ে যায় যা এই কম্পিউটার বিশ্লেষণগুলি আপনার প্রতিপক্ষের শক্তি বিবেচনা করে না। উদাহরণস্বরূপ, সম্ভবত লারসন খুব উচ্চমানের দাবাগত রেটিং অর্জন করেছেন কারণ তার আক্রমণাত্মক (আশাবাদী) স্টাইলটি নিম্ন রেট প্রাপ্ত খেলোয়াড়দের উপর আধিপত্য বিস্তার করেছিল। তবে সমান রেটিংয়ের খেলোয়াড়দের বিরুদ্ধে গেমসে তাঁর সমস্যা ছিল। অন্যান্য খেলোয়াড়রা প্রায়শই যুক্তি দিয়েছিলেন যে তিনি অন্যান্য উচ্চ হারের খেলোয়াড়দের বিরুদ্ধে তাঁর খেলায় খুব আশাবাদী ছিলেন। এই সমস্যাটি এড়াতে কম্পিউটার ত্রুটি যাচাই বিশ্লেষণ কেবলমাত্র শক্তিশালী প্রতিযোগীদের (যেমন, শীর্ষ 10, 20 বা 100 জন খেলোয়াড়) এর বিরুদ্ধে গেমগুলির দিকে নজর দেওয়া উচিত। তবে এটি এখনও সময়ের সাথে শক্তিশালী প্রতিযোগিতা বাড়ানোর সমস্যাটির সমাধান করে না।
খেলার মান বাড়ানোর সমস্যাটি কি দাবাগতের মতো ব্যাক রেটিংগুলি দেখে সংশোধন করা যেতে পারে? আসলে, আমি এডো ব্যাক রেটিং সিস্টেমটি পছন্দ করি http://www.edochess.ca/কারণ পরিসংখ্যান অনুমানগুলি আরও ভাল। উদাহরণস্বরূপ, দাবাড়িবিদ্যাগুলি ধরে নেয় যে কোনও খেলোয়াড়ের বয়স 40 বছর হলে তার শীর্ষের রেটিং হয়। আমি সন্দেহ করি যে এটি প্রত্যেকের পক্ষে সত্য এবং অনেক খেলোয়াড় সেই বয়সের আগে দাবা ছেড়ে দেয় বা তাদের খেলা কয়েক বছরের জন্য শীর্ষস্থানীয় ছিল (যেমন, হ্যারি নেলসন পিলসবারি, চারোসেক, ফিশার, মরফি, রুবিনস্টাইন, ফাইন)। দুর্ভাগ্যক্রমে, এডো কেবল 1811 থেকে 1920 সাল পর্যন্ত খেলোয়াড়ের রেটিংয়ের সাথে তুলনা করে Ed দাবাজাতীয়দের মতে, ক্যাপাব্ল্যাঙ্কা এবং লস্কর দু'জন সেরা খেলোয়াড় ছিলেন (মরফি এমনকি সেরা দশে জায়গা করে নিতে পারেননি।) দাবাগতের মতে, জুকার্টর্ট, স্টেইনিতস, তারশ্যাচ, লস্কর, পিলসবারি, মারোকজি, মার্শাল, জ্যানোস্কি, চিগোরিন, শ্যালেটার, ব্ল্যাকবার্ন, মুরফির চেয়ে ডুরাস, টেকমান, নিউম্যান, বিদমার, গুনসবার্গ, রুবিনস্টাইন এবং বার্ন ভালো ছিলেন।
সময়ের সাথে সাথে যদি কোনও দাবা যুগের নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে নতুনত্ব আধিপত্যের দিকে পরিচালিত করে এবং প্রতিযোগিতার শক্তি বৃদ্ধি পাওয়ায় সময়ের সাথে সাথে নতুনত্ব আনা আরও কঠিন হয়ে যায় তবে আপনি শীর্ষ 30 খেলোয়াড়ের ম্যাচের রেকর্ডগুলি দেখে সত্যিকারের আধিপত্য পরিমাপ করতে পারবেন না। এটি হ'ল ম্যাগনাস কার্লসেনের পক্ষে অতীতের চ্যাম্পিয়নদের চেয়ে তার বিরোধীদের উপর আধিপত্য করা অনেক বেশি কঠিন। পিছনের রেটিংগুলির দিকে নজর দিলে শীর্ষস্থানীয় খেলোয়াড়ের রেটিংয়ের মধ্যে পার্থক্যের মাত্রা সময়ের সাথে সাথে হ্রাস পাচ্ছে তা সহজেই বোঝা যায়। সুতরাং আমি বিশ্বাস করি যে একটি এডো টাইপ স্ট্যাটিস্টিকাল মডেল যা সময়ের সাথে আধিপত্য বিস্তার করতে অসুবিধা বিবেচনা করে তা আগে যা চেষ্টা করা হয়েছিল তার চেয়ে ভাল পন্থা হবে। উদাহরণস্বরূপ, ফিশার তার যুগের জন্য একটি দুর্দান্ত প্রভাবশালী খেলোয়াড় ছিলেন কারণ তিনি একটানা 20 টি গেম জিতেছিলেন। এই বিজয়ী ধারাবাহিকের তুলনায় কাস্পারভ বা কার্পভ দীর্ঘতম জয়ের ধারাটি কী ছিল? সীরাওয়ানের মতে, তাদের দীর্ঘতম জয়ের ধারা ছিল সাতটি খেলা।
অবশ্যই, আমি দাবি করছি না যে জয়ের ধারাগুলি একটি ভাল মেট্রিক। আমি কেবল এই বিতর্ক করছি যে রেটিংয়ের মাধ্যমে বা অন্যান্য শীর্ষ খেলোয়াড়দের বিরুদ্ধে স্বতন্ত্র ম্যাচে একটি কার্যকর মেট্রিক যা বর্তমান ব্যাক রেটিং সিস্টেমগুলিতে স্পষ্টভাবে বিবেচনা করা হয় না।
সুতরাং আমার স্বপ্ন বিশ্লেষণটি হ'ল আপনি কোনও ডাটাবেসের ভিত্তিতে এডো রেটিংগুলি ব্যবহার করেন যা প্রতি পাঁচ বছরের সময়কালে কেবল শীর্ষ 20 বা 30 জন খেলোয়াড়কে অন্তর্ভুক্ত করে। আপনি এই বিশ্লেষণটি সম্পন্ন করার পরে একটি প্রভাবশালী উপাদান দ্বারা আপনার ফলাফলগুলি পুনরায় ওজন করুন। এটি হ'ল সাম্প্রতিকতম খেলোয়াড়রা একটি বোনাস ফ্যাক্টর পান যা সময়ের সাথে আধিপত্য বিস্তার করতে অসুবিধার গতি অনুমান করে (সময়ের সাথে শীর্ষস্থানীয় 30 খেলোয়াড়ের মধ্যে রেটিং বৈষম্যের হ্রাস) গণনা করা হয়। এরপরে, আপনি খেলোয়াড়দের দাবা কম্পিউটারের গণনা করা ভুলের শতাংশের তুলনা করে এই বিরোধীকরণটিকে বৈধতা দিন যা তাদের বিরোধীরা বিয়োগকে তাদের নিজের ভুল তৈরি করে। যদি এটি উপরেরটিকে অকার্যকর করে তোলে, তবে কম্পিউটারের ত্রুটি যাচাই বিশ্লেষণ অনুসারে আপনার পুনরায় ওজন করা দরকার যদি এটি দেখায় যে আমার আধিপত্যের বিষয়টি বিবেচনার পরেও আরও সাম্প্রতিক শীর্ষ খেলোয়াড়দের আরও সঠিকভাবে খেলতে প্রবণতা রয়েছে।
এটি আমার চোখের ছাঁটাইয়ের উপর ভিত্তি করে আমার অনুমান, কাসপারভ খুব ভাল করবে। তবে এটি একটি অনুমান মাত্র।