Kraje, które wygrywają w szachy, używają AI odwrotnie, niż myślisz

Indie wychowały mistrza świata bez silnika. Carlsen wziął z AlphaZero styl, nie ruchy. Ding uczy się od kilku różnych AI naraz. Co z tego wynika dla juniora, rodzica i dorosłego amatora.

Samarkanda, 15 września 2026, dzień otwarcia 46. Olimpiady Szachowej. Fakty ze źródeł w przypisach na dole. Wyniki naszych zawodników będę dopisywał po kolejnych rundach.

Dziś w Samarkandzie zaczyna się Olimpiada Szachowa. 208 drużyn w turnieju open, najwięcej w historii.1 W kadrze Polski gra trzech zawodników mojego klubu: Szymon Gumularz, Jan Malek i Oliwia Kiołbasa. Na innych szachownicach kibicuję Nilsowi Grandeliusowi w barwach Szwecji i Dimitriosowi Mastrovasilisowi w barwach Grecji, obaj grają z nami w Ekstralidze.

Przez najbliższe dwa tygodnie będę wracał do wyników. Dziś chcę o czymś innym. Przy okazji każdej olimpiady wraca pytanie, które słyszę też od rodziców i dorosłych uczniów: czy w szachach wszystko już rozstrzyga komputer. Skoro silnik gra lepiej od mistrza świata, to czy zawodnik jest jeszcze potrzebny, a jeśli tak, to czy trening polega na tym, żeby jak najwięcej siedzieć z silnikiem.

Sprawdziłem, jak robią to kraje, które w ostatnich latach wygrywają. Odpowiedź jest inna, niż większość ludzi zakłada.

Indie: mistrz świata bez silnika do 2500

Gukesh został mistrzem świata w grudniu 2024, w wieku 18 lat. Jego trener, arcymistrz Vishnu Prasanna, przez pierwsze lata zabronił mu używać silników. Gukesh włączył program szachowy dopiero po przekroczeniu około 2500 punktów rankingu, czyli na poziomie, na którym większość ludzi kończy karierę arcymistrza, nie zaczyna.2

Powód był prosty. Silnik daje odpowiedź w sekundę. Zawodnik, który ma odpowiedź w sekundę, nigdy nie uczy się siedzieć w trudnej pozycji i liczyć samemu. A partię gra się bez silnika.

Indie mają dziś ponad 85 arcymistrzów. W 1988 roku miały jednego.3 Ta fala nie wzięła się z lepszych komputerów. Wzięła się z trenerów, którzy pilnowali, żeby dziecko najpierw myślało, a dopiero potem sprawdzało.

Norwegia: Carlsen wziął z AlphaZero styl, nie ruchy

Kiedy w 2017 roku AlphaZero, program firmy DeepMind, ograł Stockfisha, świat zobaczył szachy, których nie znał. Poświęcenia figur za długofalową inicjatywę, marsz skrajnego pionka, aktywny król w środku gry.

Magnus Carlsen powiedział później, że oglądanie tych partii było dla niego wielką radością i że cały rok 2019 spędził na wprowadzaniu tego stylu do własnej gry. Nie kopiował wariantów. Wziął sposób patrzenia na pozycję.4

I dodał zdanie, które powinien przeczytać każdy amator z silnikiem w telefonie: stara się nie używać silników za dużo, bo niepełna wiedza silnikowa o pozycji bywa gorsza niż brak wiedzy. Przy szachownicy nie ma pomocy. Trzeba rozumieć, nie pamiętać.

Chiny: różne AI jak różni mistrzowie

Ding Liren, poprzedni mistrz świata, opowiedział w marcu tego roku, że studiowanie partii silników to źródło jego odrębności. Ale ciekawsze jest, jak to robi. Mówi, że różne programy mają różne style i różne perspektywy, więc przez różne AI można dojść do czegoś własnego. Stockfish to dla niego absolutna racjonalność. Inne sieci grają inaczej i to z tej różnicy buduje własny styl.5

Traktuje AI tak, jak pokolenie wcześniej traktowało zbiory partii Capablanki i Tala. Nie jako wyrocznię, tylko jako kilku różnych mistrzów, od których można się uczyć.

Jedno zastrzeżenie jest znamienne. Ding odmówił gry z silnikiem, który daje fory, bo bał się, że to go psychicznie rozbije. Nawet mistrz świata pilnuje, żeby AI nie odebrała mu wiary we własne liczenie.

Wielka Brytania: arcymistrz uczy się od AI pojęć, nie wariantów

Naukowcy z DeepMind opublikowali badanie (praca z 2023, wersja recenzowana w PNAS w 2025), w którym wydobyli z AlphaZero pojęcia szachowe*, których nie ma w ludzkich podręcznikach, i pokazali je czterem arcymistrzom: Kramnikowi, Gukeshowi, Hou Yifan i Vachier-Lagrave'owi. Każdy rozwiązywał od 36 do 48 pozycji. Najpierw bez pomocy, potem po zobaczeniu, jak te pozycje rozumie AlphaZero, potem znowu sam, na nowych pozycjach z tym samym motywem.6

Każdy z czterech poprawił wynik na drugim zestawie. To pierwsza udokumentowana próba, w której człowiek na najwyższym poziomie uczy się od maszyny nowego pojęcia, a nie nowego wariantu.

Dla trenera to jest ważna różnica. Wariant można zapomnieć. Pojęcie zostaje.

Uzbekistan: gospodarz wygrywa państwem, nie botem

Uzbekistan zdobył złoto olimpijskie w 2022 roku drużyną nastolatków. W tym roku, jako gospodarz, wystawia po trzy drużyny młodych zawodników w turnieju open i kobiet, z debiutami szesnastolatków. Przygotowania lidera, Nodirbeka Sindarova, finansuje Narodowy Bank Uzbekistanu.7

Nie znalazłem tam żadnego cudownego programu AI. Znalazłem państwo, które zdecydowało, że szachy są ważne, i pieniądze, które poszły za młodymi zawodnikami i trenerami. Technologia jest u nich dokładnie taka sama jak wszędzie.

To, co federacje kupują naprawdę

ChessBase, największy dostawca baz i programów szachowych, od marca oferuje federacjom narodowym pakiet olimpijski: bazę 11,8 miliona partii i analizę w chmurze na maszynach o 64 rdzeniach po jednym euro za godzinę, z gwarancją dostępności w czasie olimpiady. Kadra dzieli godziny między zawodników.8

Tak wygląda dziś przewaga technologiczna na najwyższym poziomie: nie tajny program, tylko moc obliczeniowa kupiona hurtem i sekundant, który wie, o co silnik zapytać. Ten sam Stockfish, który stoi u nich, stoi za darmo w Twoim telefonie. Różnica jest w pytaniach, nie w odpowiedziach.

AI, która gra jak człowiek

Najciekawsze dla mnie jako trenera dzieje się w Toronto i w Pittsburghu. Model Maia z Uniwersytetu Toronto nie szuka najlepszego ruchu. Przewiduje, jaki ruch zagrałby człowiek o danym rankingu, i myli się tak, jak myli się gracz 1200 albo 1900.9 Allie z Carnegie Mellon została wytrenowana na 91 milionach partii ludzi z Lichess po to, żeby początkujący miał przeciwnika, który gra zrozumiale, a nie idealnie.10

To jest odwrócenie całej historii silników. Przez trzydzieści lat budowano programy, które grają lepiej od ludzi. Teraz buduje się programy, które grają jak ludzie, bo od takich da się uczyć.

I po drugiej stronie: AI przeciw oszustom

FIDE używa AI również w odwrotnym celu. Jedyna zatwierdzona przez federację metoda wykrywania oszustw to statystyka profesora Kena Regana: z ruchów zawodnika liczy się, na ile "silnikowo" grał, i porównuje z jego rankingiem. Rozjazd powyżej progu uruchamia pełną kontrolę. Ten system pracuje też w Samarkandzie.11

Innymi słowy, im lepsze silniki, tym większa pokusa, i tym lepsze narzędzia do jej łapania. Zawodnik, który nauczył się myśleć sam, nie ma z tym problemu.

Co z tego biorę na salę

Od kilkunastu lat trenuję dzieci i dorosłych. W kwietniu na kongresie FIDE o szachach i AI w edukacji na Minorce padło zdanie, które najlepiej to podsumowuje: AI ma wspierać nauczyciela, nie zastępować go. Trener ma zostać głównym instrumentem, a technologię wprowadzać powoli.12

Z tego, jak robią to najlepsi, wynikają trzy proste rzeczy.

Silnik po partii, nie w partii. Najpierw własna analiza, choćby na kartce: gdzie się posypało i dlaczego. Silnik dopiero na końcu, jako sprawdzenie, nie jako pierwsza odpowiedź.

Pojęcia, nie warianty. Jeśli z analizy wychodzi, że w trzech partiach z rzędu za późno ruszyłeś króla do środka w końcówce, to jest lekcja. Dwudziesty ruch w Sycylijskiej nią nie jest.

Przeciwnik na swoim poziomie. Sparing z programem, który gra jak człowiek o 200 punktów wyżej, uczy więcej niż przegrywanie ze Stockfishem, który nie robi błędów, z których da się coś zrozumieć.

Gukesh do 2500 grał bez silnika. Ty możesz zacząć od jednego wieczoru w tygodniu.

Wyniki naszych z Samarkandy będę zapisywał tutaj po kolejnych rundach.