ШІ для китайських шашок

JumpStar — найсильніший у світі ШІ-рушій для китайських шашок

Тепер на iPhone Китайські шашки: JumpStar Грайте з найсильнішим ШІ офлайн, розв’язуйте щоденні головоломки, отримуйте підказки й зберігайте записи партій. Завантажити

Як усе почалося

Я створив JumpStar для своєї мами. Проєкт почався 15 травня 2026 року в Індіані, коли я допомагав батькам переїжджати з будинку, де минуло наше дитинство. Пакуючи речі, ми знайшли нашу стару дошку для китайських шашок і почали згадувати, як весело було грати всією родиною.

Коли ми з братом поїхали до коледжу, мама шукала застосунки китайських шашок для iPhone, щоб і далі грати самій, але жоден не був вартий уваги. Зважаючи на успіхи AlphaGo і Stockfish, я був певен, що вже існує чимало сильних ШІ-рушіїв для китайських шашок із відкритим кодом, — але їх немає. Попри популярність і витонченість гри, спільнота дослідників ШІ приділила китайським шашкам напрочуд мало уваги. Саме ця прогалина й спонукала мене створити JumpStar.

Моєю метою було створити перший надлюдський ШІ-рушій для китайських шашок. Сильний комп’ютерний суперник дав би мамі змогу грати й тоді, коли нас із братом немає поруч. А надлюдський рушій може навіть відкрити нові красиві закономірності й стратегії гри, які досі не були широко відомі.

Тому проєкт і став публічним. Сильний приватний рушій цікавий, але іншим важко його оцінити чи вдосконалити. Публічний бенчмарк ШІ для китайських шашок робить цю роботу відкритою для перевірки: набір правил, протокол, набір позицій, базові рушії, журнали партій і названа модель JumpStar, якій можуть кинути виклик інші системи.

Краса китайських шашок

Китайські шашки — це перегони через дошку у формі шестипроменевої зірки. Кожен гравець починає з групою з десяти фішок в одному трикутнику й намагається першим перевести всі фішки в трикутник навпроти. Грати можуть двоє, троє, четверо або шестеро. Ходів лише два — крок і стрибок, — і фішки не можна бити. Саме тому дошка здається такою живою: прості правила руху створюють складні транспортні ситуації, коли гравці намагаються вибудувати ланцюжки стрибків і завадити суперникам зробити те саме.

Попри назву, китайські шашки походять не з Китаю і насправді не є шашками. Зазвичай гру виводять від Stern-Halma, або «Зіркової хальми», — німецької адаптації хальми на зірчастій дошці, виданої 1892 року. Звична англійська назва з’явилася пізніше завдяки американському маркетингу, і відтоді гра стала популярною в усьому світі.

Як грати в китайські шашки

Під час свого ходу ви пересуваєте одну зі своїх фішок. Фішка може ступити в сусідню порожню лунку або перестрибнути через сусідню зайняту лунку в порожню лунку за нею. Стрибки можна поєднувати в ланцюжок, тож за правильного розташування один хід може перетнути велику частину дошки. Фішки, через які перестрибнули, лишаються на дошці. Їх не б’ють.

Мета — перевести всі свої фішки в трикутник прямо навпроти стартового. Добра гра — це не лише стрімкий рух уперед. Потрібно будувати корисні драбини, не блокувати власні фішки, вміло використовувати переповнений центр і вирішувати, коли хід, що зараз здається повільним, згодом відкриє швидший маршрут.

Стислий довідник — повні правила китайських шашок. Коли будете готові покращити свою гру, переходьте до посібника JumpStar зі стратегії й тактики.

Чим цікавий ШІ для китайських шашок

Класичні настільні ігри десятиліттями були в центрі досліджень ШІ. Deep Blue від IBM переміг чемпіона світу з шахів Гаррі Каспарова 1997 року. AlphaGo переміг Лі Седоля 2016 року. Ці ігри стали віхами, бо сильна комп’ютерна гра змінила те, як люди їх розуміли.

Навколо китайських шашок такої публічної екосистеми ШІ не склалося. Порівняно з шахами й го тут значно менше рушіїв, бенчмарків, рейтингових списків, відкритих записів партій і спільних дослідницьких інструментів. Це дивно, адже гра має саме ту структуру, яку люблять досліджувати системи ШІ: повна інформація, жодної випадковості, чітка умова перемоги й величезна кількість можливих продовжень.

Навіть спокійна початкова позиція швидко розгалужується. За правилами гри вдвох, які використовує JumpStar, на початковій дошці є 14 допустимих перших ходів. Після того як кожна сторона зробить по ходу, можливих послідовностей із двох напівходів уже 196. На глибині три від початкової позиції існує 4 760 можливих послідовностей ходів. Пізніше в партії ланцюжки стрибків і переповнені коридори роблять вибір набагато менш очевидним, ніж можна подумати з правил.

Що таке JumpStar

JumpStar — рушій для китайських шашок, навчений грою із самим собою. Він побудований на компактному ядрі правил і пошуку на C++20, нейронній моделі стратегії й оцінки (policy/value) та пошуку по дереву методом Монте-Карло. Його найсильніший публічний чекпойнт, JumpStar_60, — чинний чемпіон бенчмарку CCERL-2P10-v2. Найдивовижніше — ефективність. Усі моделі JumpStar навчено на MacBook M4, а не на великих кластерах TPU/GPU, з якими асоціюються знакові системи для го й шахів.

Амбіція — надлюдська гра, але публічне твердження свідомо зроблено перевірюваним: за правилами гри вдвох JumpStar, схоже, грає на надлюдському або майже надлюдському рівні, а CCERL існує для того, щоб майбутні рушії могли кинути цьому результату виклик.

Система

JumpStar — це не лише чекпойнт моделі. Це повний стек рушія й бенчмарку: представлення дошки, правила, пошук, гра із собою, записи для навчання, інструменти арбітра та публічні докази.

• Правила й пошук. JumpStar використовує компактне бітове представлення зірчастої дошки на 121 лунку, суворі правила для двох гравців, генерацію допустимих кроків і ходів із кількох стрибків, фіксацію фішок у цільовому трикутнику, перевірку кінця гри, детерміноване хешування, базових ботів і нативний запуск матчів. Правила реалізовано свідомо явно, бо інакше рушії для китайських шашок можуть зловживати граничними випадками: займати стартовий чи цільовий трикутник, створювати штучні блокади або вигравати завдяки дивацтвам арбітра, а не кращій грі. Профіль правил JumpStar має винагороджувати чисті перегони, сильну геометрію та відтворюваний пошук, а не хитрощі з блокуванням.
• Навчання грою із собою. Ігри із самим собою та повторний аналіз генерують стани дошки, допустимі дії, кількість відвідувань у MCTS, результати партій і ознаки прогресу. На цих записах навчається модель стратегії й оцінки, яка спрямовує наступний раунд пошуку. JumpStar_60 — це MLP geometry_v1, 512x4, приблизно з 10.36M параметрів, навчений на повторно проаналізованому наборі даних із 1.8M прикладів. Практичне завдання полягало в тому, щоб зробити цей цикл достатньо компактним і швидким для багаторазового запуску на локальному обладнанні.
• Публічний бенчмарк. Оскільки для китайських шашок не існувало зрілого публічного рейтингу рушіїв, я розробив CCERL-2P10-v2 паралельно з JumpStar. CCERL визначає набір правил, протокол рушіїв, зафіксований набір позицій, базові рушії, артефакти релізів і методологію рейтингу. Бенчмарк використовує парні позиції з обміном сторонами й публікує журнали, тож результати можна відтворити, а не просто повірити на слово. Отже, майбутні рушії можуть кинути виклик JumpStar за того самого арбітра, замість того щоб порівнювати розмиті заяви про силу.

Як JumpStar грає в китайські шашки

Одне з найцікавіших якісних спостережень: JumpStar часто грає не так, як проста евристика перегонів. Натомість він вибудовує складні стратегії — пригальмовує суперника, зберігає корисні блокувальні фішки й будує компактні трикутні формації, що обмежують рух важливими коридорами.

Цей стиль легко проґавити, якщо сприймати китайські шашки лише як перегони вперед. Оскільки фішки ніколи не б’ють, оборонна формація може мати значення протягом багатьох ходів: вона може перекрити драбину для стрибків, змусити суперника обходити затори або виграти достатньо часу, щоб власні фішки моделі довершили справу. Тож деякі з найсильніших ідей JumpStar, можливо, стосуються контролю геометрії, а не лише швидшого просування.

Цикл пошуку й навчання

Загалом JumpStar дотримується схеми AlphaZero: гра із собою дає цілі з кількості відвідувань MCTS, на цих цілях навчається модель стратегії й оцінки, а сильніша модель спрямовує наступний раунд пошуку.

гра із собою -> цілі з відвідувань MCTS -> навчання policy/value -> сильніший пошук -> гра із собою

Практична сила з’явилася завдяки тому, що цей цикл став достатньо дешевим для багаторазового запуску: нативні C++-воркери для гри із собою, ефективна генерація ходів, пакетна оцінка листків, транспозиції, повторне використання піддерев, компактні записи та релізні збірки, налаштовані під локальне обладнання Apple.

Значну частину цього стиснення дало використання Codex із GPT-5.5 як партнера з реалізації та досліджень. Codex допомагав вивчати кодову базу, профілювати вузькі місця, переписувати гарячі ділянки коду, аналізувати журнали навчання, пакувати запуски бенчмарку й вести кілька напрямів експериментів одночасно. Найважливіші здобутки були практичними: значне прискорення гри із собою та оцінювання, зменшення споживання пам’яті в конвеєрі навчання приблизно на 98%, щоб робота вміщалася на моєму локальному комп’ютері, і достатньо автоматизації, щоб і далі вдосконалювати рушій, поки я працював на повну ставку як CEO Edia.

Проєкт рухався надзвичайно швидко, бо цей цикл був не лише грою моделі із собою, а й ітеративним інженерним циклом для всієї системи навколо неї. Codex дав змогу запустити експеримент, дослідити причину збою, оптимізувати код, перезапустити бенчмарк, підсумувати результат і перетворити наступне запитання на конкретний патч. Цей цикл зворотного зв’язку стиснув роботу, яка інакше могла б забрати місяці на інфраструктуру, інструменти, фронтенд, бенчмарк і тексти, приблизно до одного тижня — від того дня, як знайшлася дошка, до публічного запуску.

Локальний облік Codex дає приблизне уявлення про масштаб цієї співпраці. За всіма гілками проєкту, видимими в локальній базі даних стану Codex, зафіксоване значення tokens_used загалом становило приблизно 559.9M токенів. Ці числа охоплюють контекст, вивід інструментів, ефекти кешованого контексту, облік міркувань і виводу та паралельні робочі гілки, тож їх слід сприймати як метрику процесу, а не як наукове вимірювання обчислень.

CCERL і публічний бенчмарк

Для китайських шашок немає зрілого публічного рейтингу рушіїв, як для шахів і го, тому важко оцінювати силу рушіїв і прогрес. CCERL заповнює цю прогалину. CCERL — перший публічний бенчмарк для оцінювання сили ШІ-рушіїв для китайських шашок. Спираючись на подібні підходи з шахів і го, CCERL пропонує фіксовані правила, перевірені початкові позиції, парні партії з обміном сторонами, журнали партій для завантаження та публічні базові рушії.

Згідно з бенчмарками CCERL, JumpStar, схоже, з великим відривом є найсильнішим у світі загальнодоступним ШІ-рушієм для китайських шашок.

Я вважаю, що за правилами гри вдвох JumpStar досяг майже надлюдської сили в китайських шашках, використовуючи обчислення масштабу локального MacBook. Важливіше те, що CCERL дає всім майбутнім учасникам ціль: змінити JumpStar, створити нову модель, точніше портувати наявний рушій, додати кращі позиції або виставити претендента за того самого арбітра.

Подальша робота

JumpStar задумано не просто як приватного бота. Проєкт прагне стати чотирма речами:

• Сильна публічна модель ШІ. JumpStar має відкриту ліцензію, а цей сайт безкоштовний. Будь-хто може зіграти проти JumpStar або спробувати вдосконалити його самостійно. JumpStar повністю навчено на MacBook M4. Більше обчислювальних ресурсів напевно покращить результати.
• Публічна інфраструктура бенчмарків. У шахах і го є спільноти, де рушії можна тестувати, порівнювати й удосконалювати. CCERL приносить таку саму інфраструктуру в китайські шашки: чіткі правила, відтворювані матчі, публічні журнали й шлях для тих, хто хоче створити власні моделі.
• Дослідження самої гри. Сильний ШІ змінює те, що ми здатні побачити. Я хочу зрозуміти, як виглядає добра гра, як розвиваються дебюти, чому переповнені дошки поводяться саме так і що відбувається в партіях на трьох, чотирьох і шістьох гравців, коли середина дошки перетворюється на затор із можливостей.
• Варіанти для кількох гравців. Модель для двох гравців — лише початок. Найцікавіші запитання виникають, коли на дошці тіснішає: троє, четверо, шестеро гравців, мінливі союзи, перекриті шляхи й дивні дебюти, що виникають самі собою. Я хочу з’ясувати, як виглядає сильна гра і там, і на дошках, значно більших за стандартну. Складність і закономірності, що з’являться, будуть заворожливими.

Сподіваюся, JumpStar надихне більше людей думати про китайські шашки, грати в них, вивчати їх і творити довкола них.