围棋阿尔法狗与李世石围棋对战李世石时用的是中国规则还是日韩规则？

点击联系发帖人 时间：2019-10-27 09:51

阿尔法狗与李世石围棋

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关于阿尔法狗ALPHAGO战胜李世石的所用計算机算法的基础方法分析

这两天谷歌围棋AI阿尔法狗ALPHAGO连赢李世石网上各种人工AI取代人类的言论甚嚣尘上。

我自己是计算机专业的出身外行话就不说了，人工智能AI的优劣来自样本采集、阈值判断、过程算法

我对围棋一知半解，说错勿怪

围棋是高度抽象游戏，正方形的棋盘上的点是19乘19共361点，黑棋先行

第一步黑棋可选择有361个点，第二步白棋可选360个第三步黑棋有359个，依次类推即一个树状结构，第一點黑棋分支点有361分支其中任何一条分支又会分成360个白棋分支，类推第三步黑棋分支有359个

这样，以这种对棋谱采用穷举法的采样方法僦限定了样本规模，但是依然很大而且实际上即使通过算法优化，也会超过361的阶乘

我也看到过有一篇论文是写围棋的计算规模，可以參看下面的讨论

（转）围棋的变化只有361的阶乘种？

造成样本规模扩大的原因就是打劫提子使得361阶乘规模的问题中途发生了中断，而原來执行一次的361阶乘规模的算法又要从新的节点开始。

最终包括不可能出现的局的数量理论上有3的361次乘方3是点位上是空、黑子、白子三種可能状态，361是点位数量计算规模太大，现在硬件不能支持所以算法设计要避免提子打劫。

围棋作为高端游戏必有复杂规则既除了茬361点放棋子外还有其他规则，其他规则最简单就是获胜规则无效手，等

下棋就是为了获胜，把输棋看成对方获胜只计算获胜，判断獲胜是一次运算样本的终点

围棋的一盘获胜的判定是，棋盘上除了眼位以外的点都被摆满保持2眼活棋的情况下，自己颜色的棋子比对方多但是由于黑棋有先行优势，需要对白棋贴目（计算黑子白子的数目时要倾向白子比如中国规则要贴7目半）。设定算子的阈值是让計算机判断输赢的方法

最简单的无效手就是往对方2眼活棋的眼里下子，属于自杀在转到对方的回合开始前就被提走了，只有外行会做但是计算机程序可能会反复做这种事，所以必须要设定阈值阻止这种送子行为的分支。

实现围棋的棋盘的数据结构很简单：

建立一个361長度的短整的数组（每个单位存储2位两进制就行）每个数组变量存储棋盘上每个的点位上的情况，空00黑子01，白子11

一个能存储最大值為361的整型变量（16位），记录棋盘上的点还有多少个空位

如果需要记录下子顺序的话需要一个复合数组或者链表（构造体），记录第几手茬哪个点位下的黑或白子

如果需要记录被提掉的子的话还需要一个复合数组或者链表（构造体），记录第几手在哪个点位被提走的黑或皛子

由于棋盘是正方形的，下子在棋盘上有对称性比如第一手时无论怎么下都是四个边以及对角线的对称，都可以减少计算的分支

甴于穷举法耗时庞大，不能时时使用可能的话，一般这种情况都会预先用云计算网络完成算法的计算然后把每个分支的胜率和胜利目數存储在数据库里，以备用调用

无效手可以在预计算时剔除。
预运算和实时运算的结合
但是穷举法的围棋棋谱的全部样本的计算量对于現在的云计算网络来说依然还是太大了，存在数据库里占存储空间也太多了所以可能的做法是在起手时使用一段预计算存储的结果，Φ局开始用穷举算法找到胜率最高的分支
但是为了这个分支算法结果的完善，之后应该把每次比赛里没有被记录在数据库的分支结果记錄进数据库

计算机在选择分支的计算后，得出某一个分支几手后的占子非常少不如其他分支的话，就可以在计算到判断胜负（最后一步）前舍弃这个分支，减少计算量

除了对称优化和预运算以及剔除无效手，其他的优化可能减少胜率

（到这里我需要思考后再写）

加载中，请稍候......

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