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ELF OpenGo
计算机围棋软件 来自维基百科,自由的百科全书
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ELF OpenGo是Facebook AI Research团队(FAIR)所开发的电脑围棋软体及所释出的资料[2]。
简介
ELF OpenGo是Facebook AI Research团队(FAIR)依照Google DeepMind在科学期刊《自然》上对于AlphaGo Zero所发表的论文《Mastering the game of Go without human knowledge[3]》与AlphaZero的论文《Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm[4]》所实做出的开源电脑围棋程式[5],也就是不使用人类棋谱与累积的围棋知识,仅实做围棋规则,使用单一类神经网路从自我对弈中学习(不像AlphaGo以人类角度思考,设计了Policy Network与Value Network)。
训练网路使用20 blocks x 224 filters,在2000个GPU下训练两周[5],相较AlphaGo Zero使用的20 blocks x 256 filters版本略小一些(AlphaGo Zero另外还有40 blocks x 256 filters)。
由于Facebook所拥有的计算资源,产生出高品质的训练网路资料与对局棋谱[6][注 1],许多基于相同演算法或是AlphaGo相关论文内容的围棋软体都积极测试ELF OpenGo所提供的训练资料[7][8]。
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成绩
Leela Zero是目前少数有公开程式码并公开训练网路资料的围棋软体,且仍然有志愿者持续投入资源计算演化,故经常被当作其他围棋软体的基准。
由Facebook自行测试,ELF OpenGo与Leela Zero对战的成绩为198:2[2][注 2]。在Leela Zero的进度网站上也经常会比较现有训练网路与ELF OpenGo的比较[9]。
志愿者在CGOS上使用Leela Zero的程式引擎以及由ELF OpenGo公开的训练网路(v0)转换成Leela Zero格式的训练网路(即Hash值62b5417b
的训练网路,帐号LZ_62b541_ELF_1600
)进行对弈测试,但由于目前在CGOS上测试的不是ELF Go的程式引擎,不清楚ELF OpenGo的训练资料在转换后的影响。截至2018年5月30日[update],对弈已经超过1000盘,BayesElo分数约3770分[10]。
Facebook与韩国棋院合作,以中国规则与韩国的世界顶尖棋手对弈(贴目7.5目),在电脑每步限制50秒(使用单机单张NVIDIA Tesla V100),人类不限时间的前提下,每个人至少下两局,达到14:0的成绩[6],对弈对手包括金志锡、申真谞、朴永训以及崔哲瀚[2]。
相关连结
- AlphaGo Zero,所参考论文的电脑围棋软体。
- Darkforest,上一代Facebook所开发的电脑围棋软体。
- Leela Zero,另外一套也是依照AlphaGo Zero所实做的开源电脑围棋软体,在ELF OpenGo测试时被当作比较基准。
- 计算机围棋
- 围棋软体
参考资料
注解
外部链接
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