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人工智能領域 来自维基百科,自由的百科全书
计算机围棋是人工智能(AI)的一个领域,该领域致力于开发出可以下围棋的电脑程式。围棋是棋盘游戏的一种,有很古老的历史。
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最先电脑围棋也试图用类似处理西洋棋的演算法——alpha-beta 剪枝法,即一般认为的暴力搜寻法,但成长非常慢。1986年,应昌期悬赏100万美金,征求可以打败人类的围棋软体,并以15年为期限,但没有任何人拿走奖金。到了20世纪末,这类程式表现最好的是陈志行制作的手谈,其宣称可以接近业馀初段,至少与低段职业差距9子以上,其他如GNU Go更是只有业馀5~10级左右。
代表:
Crazy Stone首次引进了蒙地卡罗搜寻树,其原理是用蒙地卡罗法快速的把棋局下至终局,然后借此判断局势,用这个方法,电脑围棋得到飞快性的成长,并突破了业馀初段的壁障。这时代表现最好的是Zen,在AlphaGo出现的前一年,Zen的平行运算版本可以达到与职业棋士差距3~4子的水平。
这时期开始,开始出现了UEC杯等电脑围棋比赛。在其中发生一个插曲,2010年时,黄士杰的Erica在2010电脑奥林匹亚获得19路围棋的冠军,隔年又在UEC杯拿下亚军,这在当时引起许多注目,因为Erica是单机程式,而其对手都是使用大型电脑,这也使得他获得DeepMind公司的邀请。
代表程式:
深度学习原本主要应用是图像分析,利用电脑模拟神经元,可以训练电脑有类似人类“直觉”的反应,2014年左右,Google DeepMind和facebook等公司意识这可能可以用在处理电脑围棋。最直接的想法是输入人类的围棋棋谱,并在程式中设定围棋规则,以及各棋谱的最后胜负,利用监督学习让电脑得到“棋感”,电脑因而可以给出特定局面下有哪些可能的行棋方法,后来这个方法在AlphaGo的论文中被称为“走子网路”。2015年左右,DeepMind的大卫·席尔瓦意识到,其实围棋的形势判断也可以交由神经网路决定,“价值网路”因此诞生。接著DeepMind团队再使用强化学习——大众媒体称之为左右互搏——增强两种神经网路,在大约三千万盘的左右互搏后,超越了职业选手水平,这使得DeepMind最终赢得这项与facebook的竞赛。
2016年1月27日,《自然》发表了Google DeepMind开发AlphaGo 的论文,于2015年10月,在未让子的挑战中,以5:0战绩,击败欧洲围棋冠军——职业围棋二段樊麾。这是电脑程式首次在公平比赛中击败职业棋手。2016年3月,AlphaGo在韩国首尔以4:1击败棋士李世乭。[1][2] 2017年5月,AlphaGo在中国乌镇围棋峰会的三局比赛中以3:0击败[3]当时世界排名第一[4][5]的中国棋手柯洁。
代表程式:
围棋给程式设计师们带来了许多人工智能领域里的挑战。当如IBM深蓝那样的超级电脑,已经能够击败世界上最好的西洋棋棋手的同时;却有不少人能击败围棋软体。可见,要编写出超越初级水平的电脑围棋程式,是极其困难的一回事。
围棋的棋盘很大(19×19),因此通常被认为是难以编写围棋程序的一个重要原因。
与其它棋盘游戏相比,围棋的着法几乎不受规则限制。中国象棋第一步有42种选择,国际象棋有20种选择,但围棋有361种选择。有些着法较常见,有些几乎从未走过(例如第一步下在边线上),但所有着法都有可能。
象棋(以及大部分棋盘游戏如西洋跳棋和双陆棋)棋局过程中,棋子数逐渐减少,使游戏简化。但是,围棋中每下一子,都可能有其战略意义,使得单纯分析战术并不管用,会使局势变得更复杂。
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第一个电脑围棋竞赛是由USENIX赞助,在1984年到1988年间举行。
宏碁电脑公司与应昌棋围棋基金会从1986年开始,联合举办电脑围棋竞赛,获得冠军的程式,可以挑战职业棋士,获胜奖金美金一百万元。有效期至2000年。
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