alphago围棋教学工具_世界人工智能围棋排名「建议收藏」

● 每周一言

智能所体现的思维与认知，没有标准。

导语

围棋，起源于我国尧舜时期，自古以来备受追捧，蕴含着中华文化的丰富内涵。有别于象棋和国际象棋，围棋棋盘之大，玩法千变万化，其落子的可能性更是不可估量，因此一直以来都是棋类AI无法攻克的一道屏障。

随着深度学习的快速发展及计算机硬件技术的突飞猛进，DeepMind团队研发的AlphaGo围棋AI程序于去年一月以5：0优势横扫欧洲围棋专业二段棋手樊麾，之后的三月份则以4：1大胜围棋专业九段、世界排名第四的韩国棋手李世石。 

最近，新版AlphaGo又与世界排名第一的我国棋手柯洁对弈三局：5月23日第一局柯洁以四分之一子的半目差距憾负；25日第二局柯洁中盘认负；27日第三局209手柯洁投子。最终柯洁0：3败于AlphaGo。

那么，AlphaGo为何如此之强？其背后的算法思想是什么？能横扫当今的人类最强棋手柯洁，是否意味着已经开启强AI时代之门？

AlphaGo

其实网上已经有很多介绍AlphaGo背后技术的文章，不过其中大部分文章一上来就把AlphaGo分成策略网络(Policy Network)和价值网络(Value Network)两个部分来讲，个人感觉有点过于抽象和笼统。本着学习交流的态度，想从技术角度为大家剖析一下AlphaGo的内部实现机制，若有理解偏差之处，还请留言相告。 

揭开AlphaGo的神秘外衣，它是一个机器学习项目。既然是一个机器学习项目，那么至少包含这三个模块：特征提取，模型训练和模型预测。我们不妨就从这三个方面展开，来讲讲这个“神秘的”机器学习项目。

特征提取

对于围棋数据来说，特征提取就是把每一步下棋状态数值化、结构化。 AlphaGo所用的原始围棋数据取自KGS围棋服务器上6到9段的对局，共16万盘近3000万步走棋。根据不同子模型的需求，AlphaGo从这些原始的棋局中一共提取了两份特征数据。 

首先，我们不难想到第一个最直观的棋盘特征，那就是落子情况。如上图所示，围棋棋盘大小为19×19，每一个位置的可能落子情况有三种：黑子、白子或留白。因此一个样本的落子特征数据就是3个19×19的矩阵，每个矩阵分别描述棋盘上的一种落子情况。

除了落子情况，当前棋盘本身的状态也可以提取出许多特征，比如当前执黑还是执白、每个落子经过的轮次、落子后预计吞子数目以及落子是否合法等。拿“每个落子经过的轮次”特征举例，一个8位的二进制串足以表示任一方在整盘棋中所下的轮数，因此该特征可以用8个19×19的矩阵表示。下图举例展示了落子情况的特征矩阵形式，其他特征以此类推。 

加上落子情况，AlphaGo一共提取了48种特征，构成一个19×19×48的特征空间。为了方便后文叙述，这份特征数据集先命名为SetA。SetA相当于一份图片数据集，作为卷积神经网络的输入。

除开图片数据集，AlphaGo还根据围棋的领域知识提取了另一份喂给softmax回归网络的局部特征，用来实现快速走棋，为后面的蒙特卡洛树搜索 (MCTS)做准备。对于这些局部特征，AlphaGo只提供了数目统计，并未给出这些特征的具体提取方法，数目统计如下图所示。 

同样，为了便于后文描述，这份特征数据集命名为SetB。

模型训练

一上来就分为策略网络与价值网络来讲，只会加“厚”AlphaGo的神秘面纱。讲道理，AlphaGo的子模型其实一共有四个：卷积策略网络、增强策略网络、softmax回归网络和卷积价值网络。下面我将逐一讲解这四个网络结构及其训练过程。

卷积策略网络

这里有必要先铺垫几句，自从机器学习的泰山北斗Hinton在06年重新掀起深度学习的热潮以来，伴随着计算机硬件技术的迅猛发展，作为深度学习代表之一的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），在算法界可谓无人不知无人不晓。CNN擅长解决的问题是图像识别和图片分类，在这些问题上有着惊人的效果，因此DeepMind团队选择了CNN来训练AlphaGo的base模型。这个模型的网络结构如下图所示。 

可知，输入数据集为setA，卷积策略网络共有13个卷积层，一个softmax全连接层。其中第1个卷积层使用5×5的卷积核同尺寸Relu输出，第2~12个卷积层均使用3×3的卷积核同尺寸Relu输出，第13层使用1×1的单元核做了一个线性归一的过滤，最后softmax全连接层预测输出下一步落子位置的可能性。

可想而知，这个卷积策略网络所形成的围棋AI水平已经很高了，起码它已经学会了大部分人类高手的下法。但是，这对于AlphaGo来说还远远不够。

增强策略网络

如果说卷积策略网络是一个学习他人、超越他人的阶段，那么增强策略网络就是一个自我学习、超越自我的阶段。据说AlphaGo的内部测试结果为，增强策略网络对上卷积策略网络的胜率高达80%！那么其究竟是如何实现自我学习的呢？

这里不得不说一下增强学习了。增强学习又称强化学习，是通过一种不断地自我试错方式，来找到最佳策略并加以激励的机器学习方式。就以下围棋为例，好比两个完全不会下棋的人，一开始都随机落子，直到一方获胜。获胜的一方根据走法来优化自己的落子策略，然后两人再继续不停地下棋、优化、下棋，重复这样的过程，直到满足某一条件。最终，不会下棋的人也能知道哪一步是好棋，哪一步是臭棋。这就是增强学习的一种通俗解释，有点像周伯通的双手互搏术。 

增强策略网络使用增强学习进行训练，这里可不是随机落子，而是用卷积策略网络这个基础AI开始落子。具体方法是先复制一份卷积策略网络参数给增强策略网络初始化，最终输赢标签和棋为0、赢棋为1、输棋为-1，然后用增强策略网络反复和自己弈棋，根据输赢结果反向传播更新网络参数。经过若干次迭代之后更新一份参数至对手网络，直至满足一定的条件后结束。

据说单凭该网络的下棋水准就已经达到了KGS的3d水平。不过，AlphaGo并没有在最后的系统中使用这个增强策略网络，理由是增强策略网络的走棋风格缺乏变化，对后面的蒙特卡洛树的搜索不利。

softmax回归网络

大家或许会问，上面已经有了一个很强的走棋网络，为什么还需要一个softmax回归网络来走棋呢？我想可能有如下两点原因：

第一，回归网络结构只有一个隐层，相比卷积神经网络的13层结构，其落子的速度实在是快太多了，根本不在一个数量级上，且准确率还不错，而后面要讲的蒙特卡洛树搜索方法对搜索的时间要求很高，卷积网络无法满足要求； 

第二，**softmax回归网络的数据集是**setB，与setA处于完全不同的特征空间，因此能提高走棋策略的多样性，增加了是落子的不同可能性。

事实证明，用softmax回归网络单独落子，也达到了KGS的3d水平。

卷积价值网络

这是AlphaGo的又一个厉害之处，就是说AlphaGo不仅要有高效的落子方案，还要有这么一个网络来评估当前棋局的获胜概率，来双重保证当前的落子方案是最优方案。

卷积价值网络的算法思想是：每次随机一盘棋局之中的轮次T，棋局的第1轮到T-1轮落子由卷积策略网络生成；然后在第T轮随机落子，第T+1轮一直到该局结束则使用增强策略网络生成落子；最后计算输赢，赢棋为1，输棋为0，反向传播误差调整网络参数。这个卷积价值网络的结构如下图所示。 

观察上图可知，除了输出层把softmax层替换成了256的全连接层外加一个Tanh激活层，其它层的结构与卷积策略网络一模一样。此外，需要注意的是，这里的输入数据集全部是由卷积策略网络和增强策略网络共同生成。而且为了避免同一对局下，输入不同但结局相同所带来的过拟合现象，每一个对局只会取一个样本进行训练，这也是为什么单独采集了3000万个对局的样本作为训练集的原因。

模型预测

打造好了上述四件兵器，卷积策略网络、增强策略网络、softmax回归网络和卷积价值网络，AlphaGo披挂上阵。它走进了人类顶级围棋道场与顶级棋手较量，采用的战术策略就是前面提到的蒙特卡洛树搜索 (MCTS)，其搜索示意图如下所示。 

蒙特卡洛树搜索

MCTS的基本思想是：多次模拟未来棋局，然后选择模拟次数最多的落子方案作为当前走法。具体步骤如下：

首先，用卷积策略网络生成到未来T轮的落子方案； 
然后，用卷积价值网络评估该落子方案的胜率，用softmax回归网络基于该落子方案继续快速走棋，直至棋局结束得到输赢结果，综合两个结果算出该T轮落子方案的胜率； 
接着，结合该胜率，用卷积策略网络重新生成到未来T轮的落子方案，若出现相同走法，则胜率取平均值； 
最后，循环上述过程若干次，选择模拟次数最多的胜率最高的落子方案作为当前走法。 

现在这里可以总结说一下了，如果单纯把AlphaGo分成策略网络和价值网络，那么策略网络指的就是上面所说的卷积策略网络，而价值网络则是卷积价值网络与softmax回归网络的结合。其中策略网络负责计算当前的落子位置，价值网络则负责评估落子该位置的最终胜率，MCTS则利用这两个结果进行搜索，给出最终的落子方案。

据说最近对战柯洁的AlphaGo Master版本要胜去年的李世石版本三目，与柯洁三局下来也没有出现像去年第四局那样，因昏招而落败的情况。推测原因，一是在MCTS的时候做了优化，结合快速走棋来搜索节点而不是只用卷积策略网络，这样就能避免短期内落入局部思维而完全忽略人类的“神来之笔”；二是数据集已经完全弃用人类棋局，而是用从AlphaGo自我对弈中挑选出的样本来构成，因此策略网络也会更加强大。 

这里多说一句，只用卷积策略网络搜索节点存在弊端，是因为卷积核一般都很小，导致棋盘不同位置的局部视野需要在若干轮之后才能相互影响，因此才出现了所谓的昏招。

文末，想表达一下我对下面这个问题的观点。

先后胜樊麾、李世石与柯洁，是否意味着AlphaGo已具备自主意识，走向强AI时代？

对于这个问题，我想用两点来回答一下。 
其一，一个能识别出美女图片的图像识别系统，是否就是好色呢？ 
其二，Facebook黑暗森林的负责人田渊栋老师说，AlphaGo在去年三月和李世石对局的时候要求用中国规则，因为如果换成别的规则，预测目标发生改变，AlphaGo就需要重新训练价值网络了。 

智能所体现的思维与认知，没有标准。而目前各大公司的人工智能项目，更像是标准化的产物。所以从这些方面看，无论是AlphaGo、Google Brain，还是百度大脑，离真正的智能其实都还很遥远。

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