Leela Zero + Facbook ELF 權重 + GRP 覆盤軟體

這個月初,Facebook AI 團隊釋放出開源的「ELF OpenGo」。它使用了 2000 個GPU 訓練了兩週,然後僅用單個 GPU 就取得對人類棋手 14 全勝的戰績 (棋手不限時、AI限時50秒);而對 Leela Zero 最新權重的勝率更是高達約 94%。據 FaceBook 團隊宣稱,已是成功複製 AlphaGo Zero。

然後就在昨天,Leela Zero 釋放出的 0.15 版本,已經有納入了 FB ELF 權重檔案 (62b5417b),可以透過 Sabaki 加載實現與具有最頂尖職業棋力的對奕,或是透過 GRP (Go Reviewer Partner)協助作覆盤分析自己的對弈棋局。

底下就來分享下如何在 GRP 軟體載入 Leela Zero 0.15 版本,然後一些基本的設定與查看同是採用 Leela Zero 引擎但不同權重檔案之間的即時對奕與分析,以及載入職業棋士 (黑嘉嘉-謝依旻)的對局分析。

關於 GRP 的介紹與簡單設定,個人在前一篇文章已有提及:「讓圍棋AI作為覆盤老師的好夥伴-Go Review Partner」。目前版本 (0.11.2)內裝的 Leela Zero 為 0.13,所以需至 Leela Zero GitHub 下載最新釋出的版本 (注意有區分 CPU Only 與 GPU 版本,中高階以上顯卡最好選擇 GPU 版本)。

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讓圍棋AI作為覆盤老師的好夥伴-Go Review Partner

看到對岸「百度圍棋吧」的文章:「围棋开源AI棋谱分析工具Goreviewpartner中」與「复盘神器,史上最强!」,得知原來國外有個超棒的免費開源圍棋AI覆盤工具-Go Review Partner。截至目前的版本 (0.11.2),支援了 AQ, Leela, Ray, Leela Zero 等圍棋AI引擎,可以協助玩家對奕後所自行儲存的 .sgf 檔格式 (大都圍棋對奕平台均支援該標準棋譜格式),作完整的棋譜掃描分析後,再儲存為 .rsgf 格式,可以一一檢視每一步圍棋AI所分析的勝率,以及建議的著點。

哇喔~ 我雖然擁有了多套圍棋AI,但實在不想與之對奕,棋力相差太多了。!^^
但是若能讓 AI 作為協助覆盤的工具,那才確實得以發揮真正的用處!對玩者本身棋力的提昇學習,肯定會有相當大的助益。

GRP (Go Review Partner)官網可下載搭配不同種類的 AI。我個人是下載 Leela Zero 64bit 版本,這個版本是支援玩家電腦有中高階以上的顯卡 (最好是 GTX 1080,我個人的顯卡是 GTX 970,運算處理差了些);也可以另外下載純 CPU 版本,但我想 AI 棋力可能會比 GPU 版本差許多吧。

下載回來解壓縮至任一資料夾,直接執行 .exe 主程式即可。
Go Review Partner Screenshot-01

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兩個圍棋AI引擎的自動對奕-RN vs. Leela

先前我都是自己手動叫出 Crazy Stone、Zen、Leela 等自帶的圍棋圖形界面,然後自己當「人肉臂」交互點子讓兩個圍棋AI對奕,參考先前寫的兩篇:
o 圍棋軟件間的對奕-Leela vs Zen6 @i7-GTX970 顯卡
o 圍棋軟件間的對弈-Crazy Stone Deep Learning vs Zen6

不過這種方式未免也太辛苦麻煩了。現在兩個知名具有深度學習 (deep learning)功能的免費或開源圍棋AI — Leela & RN,都具有在命令列模式下 (command mode)加載參數設定而得以達成自動對奕的功能。

除了圍棋AI引擎之外,還需要有個可以展現圍棋對奕的界面。對岸比較普遍使用的是「GoGui」,不過我覺得畫面很陽春。這裡我用了一直有在持續更新並且是開源 (open source)的「Sabaki」,界面漂亮太多了。
Sabaki Go

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圍棋軟件間的對奕-Leela vs Zen6 @i7-GTX970 顯卡

先前就寫過一篇:圍棋軟件間的對弈-Crazy Stone Deep Learning vs Zen6。一般 Zen6 的水平就已約略達「野狐圍棋對奕平台」7D 以上,已是業餘棋手中上以上程度。

結果今年又有兩套新興的圍棋AI-RN & Leela。而且這兩套都是運用 AlphaGo 的「深度學習 (Deep Learning)」演算化,且使用了顯示卡的 GPU (graphics processing unit)大幅提昇了運算速度。

RN 相關資訊目前比較少些,且它沒有圖形界面,設定較繁瑣,且據說顯卡起碼要求 GTX1080 才能真正展示棋力。因為我現在使用的桌機是五年前的老電腦,i7-2600 8核心、32G DRAM、GTX 970 4G 顯卡,算是中階設備,所以就先下載 Leela 來玩看看在我的硬體設備上能達多高棋力。

題外話,Leela 作者 (比利時人)可謂神人也,超早年代最是簡潔音質超棒的音樂播放軟體-foobar2000,就是同一作者開發的。這真的好跳Tone,從開發音樂播放App到圍棋AI?!

好啦,下載 Leela (現至最新版本為 0.10.0) Windows 版本 (另有支援 Linux, Mac 版本),安裝時同時勾選 GPU 選項,安裝完成後點選 GPU Accelerated 捷徑即可打開對奕畫面。很陽春的選項與畫面,反正就是專用來 AI 對奕而已。
Leela vs. Zen6

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因為 AlphaGo 太完美,所以世界圍棋冠軍不甘心的在對局中哭了~

毫無懸念,這個月中 (23-27日)為期五天的 AlphaGo 對上人類最頂尖棋手的賽事中,所有對局全都輕鬆取勝!這有別於去年 AlphaGo 初登場時,人們不相信 AI 得以戰勝人類最高智慧結晶的博奕遊戲—圍棋,然後從驚愕中逐漸接受,到年初時 AlphaGo 化名為 Master 大師在網路圍棋對奕狂砍60局連勝後,到本月對上世界圍棋第一人柯潔,所有人士已認為人們不可能打敗 AI 了,這鉅大的轉變也才歷經一年的時間而已!!

當然這三局棋的直播我是從頭看到尾,Youtube 的直播全都有英文與中文各一組人在解說的。其中尤其是前中國第一人古力的解說,他生動的說明與犀利的擺上大型的變化圖,好幾手甚至與 AlphaGo 不謀而合,無怪乎與他的搭當主持張璇還笑稱古力叫 Alpha古。 🙂

共三局 AlphaGo 與目前世界圍棋第一人柯潔的對局比賽,第一局好像是極細小的落差 (僅輸半目)輸掉 (AlphaGo 優勢時會放水讓棋局盡量簡明到終局),但其實從棋的內容來看卻是完敗,從頭到尾柯潔毫無勝機,這在職業圍棋比賽中可稱為「安樂死」,是最忌諱的下法。

第二局最精彩,序盤一開始就高潮迭起,戰鬥連綿不已,前一百手勢均力敵、維持均勢。所以 DeepMind 執行長還發了一則推特,稱讚柯潔的表現不可思議,「根據 AlphaGo 的評估,柯潔此時表現得非常完美。」不過最終因柯潔漏算一枚劫材,導致棋局突然急轉而下,中盤不得已認輸。據柯潔事後說,當他在中盤以為有機會領先 AlphaGo 時,內心還狂跳不已,這在轉播時看到他摀著胸口就知道,柯潔是多麼盼望能贏 AlphaGo 一盤啊。

而第三局則是柯潔表現最差的一盤。因為序盤就下出了惡手 (其實是緩著),導致局面早早就不利。「我擔心 AlphaGo 會這樣下的,它都想到了:而反之有一半我沒有想到的,AlphaGo 卻是這樣下,而再仔細推敲卻發現那是好棋。」…。「總之,這就是實力上的巨大差距。」—柯潔賽後這樣說。

印象對我最深刻的是,第三局的中盤稍後,柯潔不甘於又是安樂死,所以打入了黑陣 (柯潔持白)作最後的一博。這裡的打入非常非常的複雜,若是對上一般的頂尖職業棋手,一個應對不妥就有可能翻盤的。但問題是 AlphaGo 仍是輕描淡寫,每手棋落子不超過 30秒。當時我看到直播影片中中國圍棋隊總教練俞斌還正在擺這局部的複雜變化時,AlphaGo 不假思索的下了這第 121手 (J17),而正常人類的直覺是不會下一手位置的,一般會在右一路的 K17 貼住白子。
AlphaGo vs 柯潔 第三局

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Master 大師盡讓天下頂尖棋手一先以上!

這幾日有空就透過 Youtube 看著關於 Master 那60盤的對局講解。大約觀盤了有20盤左右吧,只能套句「棋靈王」漫畫其中的橋段說:神乎其技!

嗯,現在圍棋也有所謂的實況直播了耶~ 其中國內這位很年輕看來又很熱愛圍棋的「小小林圍棋」,雖然只有業餘七段棋力,但講解起來卻毫不含糊,講解時間也剛剛好,約半小時左右,相當適合業餘棋手的我們觀看與學習。

綜觀這60盤對局,大半的棋局 Master 都會讓對手有好幾手「嚇一跳」的著手,甚至有些頂尖的職業棋手對局完後接受訪問都說,不知道哪裡到底下錯,但就這樣整個大局中盤過後就落後再也追不回了。

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軟體思維顧問

專職軟體輔導與教育訓練的獨立顧問。輔導企業資訊單位如何有效組織系統開發與維護;輔導開發人員達成有效的專業分工。傳授如何把軟體作軟 (Keeping Software Soft)的技能,得以提昇系統的彈性/延展,並進而創造系統的再利用價值。

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