Lösen Sie antike Herausforderungen auf dem Schachbrett
Weizen und das Schachbrett, Pferdetour, Acht Königinnen, Dilaram Mate, Suli's Diamond
Untersuchung der historischen Entwicklung von Algorithmen der künstlichen Intelligenz
Künstliche Intelligenz durch die Entwicklung von Schach-KI-Software meistern
Kannst du einen Code für künstliche Intelligenz schreiben, um das älteste ungelöste Schachrätsel der Geschichte zu lösen? Erforschen Sie mit uns “Suli's Diamond” oder versuchen Sie es zu lösen, wie es die ersten Schachmeister vor mehr als tausend Jahren taten.
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Lektion 16 des shatranj.ai-Lehrplans befasst sich ausschließlich mit Sulis Diamanträtsel und dessen Lösung durch dynamische Programmierung.
Co-kuratiert unter der Schirmherrschaft der Abteilung für Wissenschaftsgeschichte der FSMVU
Workshop für Pädagogen - 24.02.2024
“Shatranj.ai” ist die Abkürzung für unser Projekt und unseren Lehrplan mit dem Titel: “Ein Lehrplan für künstliche Intelligenz auf der Grundlage historischer Brettspiele für die Jugendentwicklung”.
Das englische Wort ‘Shatranj’ bezieht sich auf die historische Form des Schachspiels, die im Mittelmeerraum und im Nahen Osten gespielt wurde, und ist phonetisch ähnlich wie das portugiesische ‘Xadrez’ und das spanische ‘Ajedrez’. Es stellt eine Zwischenstufe in der Entwicklung des Spiels von ‘Chaturanga’ zu ‘Schach’ dar. Die ersten Meister und Autoren des Schachspiels in Zentralasien, im Nahen Osten, im Mittelmeerraum und in Südeuropa spielten Shatranj, d. h. Schach auf die alte Art, die im mittelalterlichen Spanien als ‘acedrex’ bezeichnet wurde, und zwar in Alfons X.‘s wegweisendem mittelalterlichen europäischen Kompendium der Spiele, Libro de los juegos. Während das Englische zwischen der älteren und der neueren Form des Spiels mit zwei separaten Wörtern, ’shatranj" und "chess", unterscheidet, verwenden viele andere Sprachen weiterhin einen einzigen Begriff für beide, da die Regeländerungen zwischen den beiden Varianten allmählich auftraten und relativ begrenzt blieben.
Dieses Jugendprojekt wurde im Rahmen von Erasmus+, dem Programm der Europäischen Union für allgemeine und berufliche Bildung, Jugend und Sport, entwickelt. Ein Konsortium aus Universitäten, gemeinnützigen Organisationen, öffentlichen Bildungseinrichtungen und Bildungstechnologiepartnern trug zu seiner Entwicklung bei. Das Projekt folgte den Prioritäten von Erasmus+ wie Inklusion und Vielfalt, dem STEAM-Ansatz und der Beschäftigungsfähigkeit junger Menschen. Zu den Themen gehörten die Erstellung innovativer Lehrpläne, kulturelles Erbe und künstliche Intelligenz.
Bei unserem Projekt sind wir von einer einfachen Idee ausgegangen: Die Begeisterung, die viele Schülerinnen und Schüler der Klassen 12 und der Hochschulen für Brettspiele, insbesondere für Schach, hegen, kann zu einem sinnvollen Einstieg in die Programmierung und KI werden. Der Lehrplan ist so konzipiert, dass er sich leicht als optionale Clubstunde während des Schultages oder als außerschulische Aktivität einrichten lässt. Wir unterrichten den ganzen Weg von den Weizenkörnern des Schachs bis zu AlphaZero.
Wenn Sie sofort beginnen möchten, können Sie die Lernplattform betreten, um den Lektionen Schritt für Schritt zu folgen, unsere Spiel- und Analyseseite ausprobieren, um Positionen mit Engines für Schach und Shatranj zu erforschen, und unsere digitale Ausstellung besuchen, um die Kulturgeschichte hinter den Spielen und Rätseln zu entdecken, die wir lehren. Um tiefer zu gehen, veröffentlichen wir auch technische Whitepapers und Open-Source-Design-Assets (einschließlich unserer historischen Schachschriften) auf GitHub.
Die Geschichte hinter dem Projekt und warum historische Spiele eine so mächtige Brücke zur KI sind, können Sie sich auch in unserem TEDxBoston-Vortrag mit dem Titel
“Schach: Kulturen verbinden, KI inspirieren und Bildung neu definieren”
Shatranj.ai analysiert historische Intelligenzspiele und ihre kognitive und kulturelle Bedeutung in der Weltgeschichte. Der Lehrplan für künstliche Intelligenz mit 25 Lektionen (mehr als 64 Unterrichtsstunden) konzentriert sich auf die Programmierung von Brettspielen, gefolgt von klassischen Algorithmen für die kontradiktorische Suche, und umfasst videogestützte Programmierübungen zu ausgewählten Brettspielen. Dieses benutzerfreundliche Lernmanagementsystem der nächsten Generation zielt darauf ab, Nutzern aller Altersgruppen eine angenehme Erfahrung zu bieten. Die empfohlene Altersgruppe für den Lehrplan sind Schüler und Studenten.
Shatranj.ai konzentriert sich darauf, das reiche kulturelle Erbe historischer Brettspiele mit moderner KI-Bildung zu verbinden und zielt dabei auf die Entwicklung junger Menschen ab. Die Plattform versucht, das Interesse an Brettspielen in einen umfassenden Lehrplan für Programmierung und KI zu verwandeln, der sich für optionale Bildungsaktivitäten oder außerschulische Programme eignet. Sie betont, wie wichtig es ist, die historischen und kulturellen Hintergründe dieser Spiele zu verstehen, um eine tiefere, kulturübergreifende Wertschätzung zu fördern. Auf diese Weise vermittelt Shatranj.ai jungen Menschen nicht nur wichtige KI-Kenntnisse, die auf dem künftigen Arbeitsmarkt sehr wertvoll sein dürften, sondern bereichert auch ihr Wissen über das globale kulturelle Erbe. Dieser doppelte Fokus überbrückt die Kluft zwischen traditioneller intellektueller Beschäftigung und hochmodernen technologischen Fähigkeiten und fördert so eine abgerundete Bildungserfahrung.
Eine Geschichte, die so alt wie die Zeit ist, veranschaulicht die Macht des exponentiellen Wachstums anhand des “Weizen- und Schachbrettproblems”. Beginnend mit einem einzigen Weizenkorn auf dem ersten Feld verdoppelt sich die Menge auf jedem weiteren Feld und gipfelt schließlich in einer astronomischen Summe auf dem 64sten Feld. Diese Geschichte unterstreicht das Konzept der geometrischen Progression und beleuchtet das immense Potenzial, das in scheinbar kleinen Anfängen steckt. Die Endsumme offenbart eine schwindelerregende Zahl, die weit über das hinausgeht, was man von dem bescheidenen Anfang eines einzigen Korns erwarten könnte.
Landwirtschaftsexperten sagen, dass 1000 Weizenkörner etwa 31 g wiegen. Das Ergebnis ist verblüffend: (2^64 - 1) x 31 / 1000 g. Das entspricht mehr als 570 Milliarden Tonnen Weizen. Bei der derzeitigen weltweiten Produktionsrate von rund 785 Millionen Tonnen pro Jahr würde es etwa 726 Jahre dauern, 570 Milliarden Tonnen Weizen zu produzieren.
Shatranj.ai ist ein KI-Lehrplan, der auf historischen algorithmischen Puzzles und Brettspielen basiert. Er ist für den Einsatz in Schulen als Wahlpflichtfach, Clubstunde oder außerschulisches Programm gedacht. Der Lehrplan entwickelt praktische KI-Programmierfähigkeiten und führt die SchülerInnen gleichzeitig in den kulturellen und historischen Kontext der Spiele ein, die sie studieren. Durch praktische Aktivitäten entwickeln die Lernenden technische Kompetenzen und ein besseres Verständnis dafür, wie sich Brettspiele und Puzzles in verschiedenen Gesellschaften und Zeiträumen entwickelt haben.
Schüler, Lehrer, Schulen, Universitäten und Bildungseinrichtungen sind eingeladen, Shatranj.ai als strukturierten Weg zu nutzen, um KI durch Spiele zu lernen und zu lehren - beginnen Sie mit einer einzelnen Lektion, führen Sie es als Clubsequenz durch, integrieren Sie Module in einen bestehenden Kurs oder übernehmen Sie den gesamten Lehrplan für ein längeres Programm.