最強圍棋軟體Zen的開發歷程-譯自《碁世界月刊》
09-18
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ZEN受讓四子戰勝武宮這一歷史性事件，讓大家對計算機圍棋又產生了很大的興趣，以前轉載過一篇《計算機圍棋的發展概況——國立台灣大學研究報告》，棋友反映資料不夠新，這次我特意找到《碁世界月刊》關於ZEN的特別報道，分享給棋友。譯自：碁世界月刊２０１２年六月號「電腦圍棋特集」對電腦來說，圍棋是一種既漫長又困難的遊戲。因為圍棋的變化數量比起西洋棋或是將棋多很多，局面判斷也很困難。過去的圍棋程式是希望藉著把圍棋知識塞入其中而能做出正確的形勢判斷來勝出，然而這樣的做法卻很難突破業餘初段的程度。更糟的是，在國際的電腦圍棋競爭中，日本總是只能步他國之後塵。在２００６年，出現了電腦圍棋之**，就是大家明白了蒙地卡羅演演算法這種統計搜尋手法在電腦圍棋運算中非常有效。所謂的圍棋蒙地卡羅演演算法，就是在某個局面下以亂數的方式反覆模擬下到終局的狀況幾十萬次。從這幾十萬次的模擬計算中挑出機率上最容易獲勝的著手，並針對其中有力的著手進行更深更多的計算，這樣就很容易發現好棋。藉著這樣的方式，電腦圍棋的棋力一舉突破的業餘初段的境界。Ｚｅｎ的開發歷程Ｚｅｎ就是尾島陽兒先生以上述年表一個人開始開發的程式。尾島先生雖然是永遠帶著太陽眼鏡而產生出獨特氣氛的人物，事實上他也是遊戲業界中名不虛傳的天才程式師。在尾島先生開始開發圍棋程式後沒多久，蒙地卡羅演演算法這種嶄新的手法非常有效之態勢也逐漸明朗起來。這可以說是佳妙的命運相會。吸收新手法優點的尾島先生又逐漸加上自己獨特的心思，並且藉著踏實的努力讓Ｚｅｎ持續變強。終於在２００９年替日本創下首次拿下令人引頸期盼的國際大賽冠軍。而加藤英樹先生也是儘早導入蒙地卡羅法而開發出名為「不動碁」的厲害程式，但他很快就看清光靠自己一人絕對無法到達世界最強的水準，所以找了尾島先生來一起組成開發小組。這就是ＴｅａｍＤｅｅｐＺｅｎ的誕生由來。雖然Ｚｅｎ原本的規格是只用一台電腦就能運作，但加藤先生又將它修改成可以在多台電腦上平行運算，而將棋力再提升了一子左右的程度。加藤先生除了平行運算以外，也分擔了其他伴隨運用而產生的雜務工作，而讓尾島先生能夠花更多的精力在改善Ｚｅｎ上面。如果沒有加藤先生的助力，Ｚｅｎ的進化程度可能就不會像現在這麼順利。在這個小組成立後，Ｚｅｎ的棋力就以每年變強一子半的速度增長下去。雖然因為Ｚｅｎ的出現，使得日本在電腦圍棋中到達了世界領先的程度，但歐美各國也是仍然熱烈地開發突破，所以Ｚｅｎ的對手們也是非常厲害。看起來，以世界最強為目標的競爭情勢，一定會持續下去。Ｚｅｎ開發者的感想尾島陽兒：我會為了不讓競爭對手的軟體追上Ｚｅｎ而持續努力下去。但基本上的開發感覺不是以「軟體ｖｓ人類」為目標，而是「日本的軟體ｖｓ世界各國的軟體」。我的認知是，和人類之間的勝負結果是伴隨上述目標達成之後的附屬品。加藤英樹：四子打贏武宮九段時，真的讓我嚇了一跳。現在藉由平行運算的方式僅使Ｚｅｎ的棋力增強一子而已，所以我希望能提升到二子的程度。古婁| 計算機圍棋的發展概況——國立台灣大學研究報告顏士凈 國立台灣大學資訊工程研究所博士班研究生許舜欽 國立台灣大學資訊工程系教授 摘 要計算機對局是人工智慧領域中相當重要的一個分枝。而在圍棋方面，由於它本身的特質，使得計算機圍棋在繼西洋棋、象棋之後，成為人工智慧中一個相當引人注目的新挑戰。在本篇文章當中，我們首先簡單介紹圍棋的特性和計算機圍棋的基本原理。再簡述推動計算機圍棋進步的重要比賽。經由了解這些比賽，可大略知道一些較強程序的發展情形，而後再進一步介紹這些程序的特性及其優缺點。最後我們根據各程序的發展情形，概略分析計算機圍棋未來的發展空間。 一、圍棋簡介1.1 起源圍棋是起源於中國的一種棋戲，相傳是數千年前由堯所發明。雖然發明圍棋的確實日期已不可考，但可以確定的是早在公元前十世紀，圍棋已經廣為流行。目前圍棋在許多東方國家都很盛行，而且也漸漸推廣到全世界。事實上，圍棋在許多人的心中，不僅僅是娛樂，由於其本身的許多特質，早已被看做是一種藝術。圍棋吸引人的地方除了是因為它的規則簡單及變化複雜，可供人們發揮最大的自由想像創造空間外，另一方面也是由於它已被研究了數千年，許許多多的戰術觀念及思考方法已被研究開發出來，人們可經由學習這些東西而迅速地進入圍棋的世界。 1.2 基本規則及棋力計算方式圍棋可以說是兩個人在棋盤上爭地的遊戲。兩人分持黑白，輪流將棋子下在棋盤的空點上。在棋盤上的每個棋子的鄰接點若為空點，則稱是這顆棋子的氣點，當棋子的氣點全被對方佔據時，則此棋子必須被對方提取。某些提子的時候，會產生同型反覆的情況，此時為避免同型反覆而無法解決，規定當剛提吃對方一顆棋子時，不可馬上提回，必須間隔一手之後才可提回。最後勝負的決定則是根據棋局終了時，計算雙方所佔有的地域的大小來決定。以上為基本的圍棋規則，詳細完整的圍棋規則可以參考應昌期圍棋教育基金會的」計點制圍棋規則」[圍棋基金會1995]。目前世界上一般通用的棋力計算方式是用級跟段來表示棋力的強弱。圖一說明級與段表示棋力的方式。級較段為弱，一般所稱的入門的初學者大約是九級以外的棋力，而段位以上的棋力則可算是對圍棋的各種技巧已有相當的了解，普通人要到達段位的棋力，是要花上相當大的時間與精力的。而在棋力差距方面，在業餘的棋力中，相差一級約相差一子的力量，例如三級約可讓七級先在棋盤上擺四子（圍棋中的術語稱讓四子為相差四先的手合）。而在業餘中差三段約相差一子的力量，例如五段約可讓一段先在棋盤上擺二子。在職業中則是差五段約相差一子的力量，所以職業九段可讓職業一段兩子。目前世界上職業九段的棋士並不多，而一般來說，由於圍棋的各種理論已被發展得相當完備，職業九段對棋局的看法，都可視為是對的。二、計算機圍棋的基本原理運用計算機來下圍棋，似乎是一個很直接的想法，因為圍棋的規則很簡單，勝負定義也很明確，棋盤上每點的狀態也只有黑子、白子和空點三種，這些都和計算機本身的特性相符合。另一方面也是由於它已被全世界研究了數千年，許許多多的戰術觀念及思考方法已被研究開發出來，這些幾乎可以看做是真理的理論，都是可以在發展計算機圍棋時去應用或參考的。但是計算機圍棋的發展過程，卻沒有想像中順利，雖然圍棋規則很簡單，但是由於盤面廣大（一般的對局棋盤是19×19），實際上對局時的變化卻比其它的棋戲複雜得多。例如西洋棋或象棋，已能藉由一些簡單的推理與深度的搜尋思考而達到相當高的棋力，但這種方法卻不太適合應用在圍棋這種高複雜度的棋戲中。A.Samuel估計checker的複雜度大約是10的40次方[Samuel, 1959]，而A.Newll估計西洋棋的複雜度大約是10的120次方[Newell et al., 1958]。這兩種棋戲的複雜度雖然已是天文數字，但比起圍棋的複雜度則要小得多了，Brown及Dowsey估計圍棋所有可能的變化大約是10的700次方[Brown and Dowsey 81]。由於圍棋的複雜度太高，如果僅用窮舉搜尋的技巧，並不能得到我們要的結果，因此我們必需要發展其它策略來幫助製作計算機圍棋程序。直觀上來說，最直接的製作計算機圍棋程序的方式，就是直接用計算機去模擬人類下棋的思考方式，這也是現今的計算機圍棋程序最常用的方法。就人們下棋思考方向而言，選擇著點時大都根據該點是否利於佔地、是否利於攻防、是否有關死活等，因此我們必須找出一條設計之途來模擬這種思路。以下我們就借著分析人類下棋的思考模式來說明一般計算機圍棋程序的製作方法。就佔地而言，圍棋中有所謂「金角、銀邊、銅肚皮」之理論。角隅的下法我們可藉由建立定石資料庫來選擇著點，邊上地域之爭奪則可另建一套拆邊系統，中央則因不易圍取，需要多個較複雜的子系統來幫助判斷攻擊，例如藉由攻擊對方而圍到中空，此在多次的對局中屢有所見，是以足可彌補「銅肚皮」的小瑕疪。就棋塊或大龍攻防方面而言，程序必須要有辨認一塊棋的能力，且還要能」看」出周遭狀況而得悉安危與否。因此在程序中建有一」塊」棋的數據結構，用來獲得這塊棋的種種信息，諸如它所包含的棋串、佔地數目、本身涵蓋的區域大小等。又為找出有利的攻防點，程序必須建立類似雷達網的系統，由一棋塊為根據向外層層擴散，以得知何處有敵子，何處有援軍，是否已被包圍等等。另外為了模擬人類棋手的視覺效果，也必須開發出一種影響力評估值的方法，藉由此方法，可加強計算機圍棋程序對於判斷模樣、棋塊安危和佔地數目的能力。而當棋局中短兵相接，牽涉到死活糾纏的狀況時，就需要有一搜尋分析系統，借著搜尋的細算功能，判斷棋子是否可以吃到(或逃出)，以及如何去吃(如何逃出)與吃(逃)該棋串之價值大小。此一攻殺細算模塊為任何圍棋程序所必備[Hsu et al., 1994] [Hsu and Liu, 1991] [Hwang and Hsu, 1994]。三、計算機圍棋比賽簡介目前世界上較為人知的計算機圍棋比賽共有五個：應氏杯﹑FOST杯﹑奧林匹亞杯﹑北美杯及歐洲杯。而其中較大型的比賽為應氏杯和FOST杯，以下就這兩個比賽作一簡單的介紹。 3.1 應氏杯世界計算機圍棋比賽應氏杯主要是由應昌棋圍棋教育基金會所主辦的，為第一個全世界性的計算機圍棋比賽[許 1989]。應氏杯比賽主要包括兩個部份，計算機對計算機比賽和計算機對人腦比賽，其中人腦指的是青少年高段棋士。應昌棋圍棋教育基金會主要宗旨是推廣圍棋，其並為圍棋修訂了一套完整的圍棋規則，也就是俗稱的計點制，是公認較為完備的圍棋規則。應氏杯的初賽於每年七月在台灣舉行，通過初賽者可獲得旅費補助。而決賽則因為為了推廣圍棋運動，自1990年起，於每年十一月分別在世界各不同大都市舉行。比賽的賽程安排是采瑞士制，而規則是用計點制圍棋規則，詳細的參加辦法可洽應昌棋圍棋教育基金會。為了鼓勵人們從事計算機圍棋方面的研究，基金會給予在應氏杯中計算機對計算機的比賽的前三名獎金分別如下：冠軍是二十萬台幣、亞軍是四萬台幣、季軍則是二萬台幣。而計算機對人腦的比賽的獎勵則視局差而定，詳細的情形如表二所示。目前為止舉辦過的比賽的時間地點及比賽成績如表三所示[許 1989] [Fotland 1996] 。為方便閱讀起見，表三根據比賽成績只列出前三名及比賽的時間地點。 表二 應氏杯計算機對人腦的比賽的獎勵 手合 須贏場數 獎金(NT) 備註讓十六手 三戰兩勝 100,000 1991年由Mark Boon贏得讓十四手 三戰兩勝 150,000 1995年由 陳志行 贏得讓十二手 三戰兩勝 200,000 1995年由 陳志行 贏得讓十手 三戰兩勝 250,000 尚未有人贏得讓八手 三戰兩勝 400,000 尚未有人贏得讓七手 三戰兩勝 550,000 尚未有人贏得讓六手 三戰兩勝 700,000 尚未有人贏得讓五手 三戰兩勝 850,000 尚未有人贏得讓四手 三戰兩勝 1,000,000 尚未有人贏得讓三手 三戰兩勝 2,000,000 尚未有人贏得讓兩手 三戰兩勝 5,000,000 尚未有人贏得讓一手 三戰兩勝 10,000,000 尚未有人贏得讓先 五戰三勝 20,000,000 尚未有人贏得分先 七戰四勝 40,000,000 尚未有人贏得 表三 應氏杯歷年之比賽結果 時間 地點 第一名 第二名 第三名1985 台北 王若曦 曹國明 Allan Scarff1986 台北 杜貴崇 劉東嶽 Bruce Wilcox1987 台北 王若曦 劉東嶽 陳開佑1988 台北 林和芳 劉東嶽 Mark Boon1989 台北 Mark Boon Bruce Wilcox 陳克訓1990 北京 Mark Boon 陳克訓 Janusz Kraszek1991 新加坡 Mark Boon 陳克訓 劉東嶽1992 東京 陳克訓 陳志行 Mark Boon1993 成都 陳志行 Janusz Kraszek 陳克訓1994 台北 陳克訓 David Fotland 陳志行1995 漢城 陳志行 Michael Resis 陳克訓1996 廣州 陳志行 陳克訓 高國元 3.2 FOST杯世界計算機圍棋比賽FOST杯是由日本的Fusion of Science and Technology organization在1995年開始舉辦的，舉辦的時間地點大約是每年的九月在日本東京地區舉行。1997年將在日本名古屋舉行。FOST杯所提供的獎金如下：冠軍是兩百萬日幣、亞軍是五十萬日幣、季軍則是二十萬日幣。比賽是採用日本棋院的圍棋規則，詳細有關此比賽的細節可參考[Fotland 1996]。目前為止舉辦過的比賽的時間地點及比賽成績如表四。另主辦單位為測試前幾名的棋力，亦舉辦計算機對人腦的比賽，而兩屆的冠軍陳志行教授的圍棋程序HandTalk在經過測試後，在1995年給予日本棋院的五級棋力證書(約等於台灣九級棋力)，而在1996年則獲得日本棋院的四級棋力證書(約等於台灣八級棋力)，由於HandTalk在近幾年的各項比賽均拔得頭籌，HandTalk可說是目前為止棋力最強的計算機圍棋程序。 |
表四 FOST杯歷年之比賽結果 時間 地點 第一名 第二名 第三名1995 東京 陳志行 Michael Resis David Fotland1996 東京 陳志行 Michael Resis David Fotland4.各計算機圍棋程序概況自1969年Zobrist完成第一個可與人對下的程序以來 [Zobrist, 1970]，世界各地研究計算機圍棋的人就越來越多，表五中為一些較為著名的程序。由於計算機圍棋尚在發展階段，各程序所使用的方法並不相同，特別是近年來在前述比賽中前幾名的程序，都是發展約十年的程序，故都有其特色和獨到之處。以下我們就分別介紹並討論他們所使用的方法。 表五 一些較著名的圍棋程序
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Allis, Van Den Herik, and H.J. Herschberg. Heuristic Programming in Artificial Intelligence 2, Ellis Horwood 1991.[Berliner, 1974] H.J. Berliner. Chess as Problem Solving: the Development of a Tactics Analyzer. Ph.D. Dissertation, Carnegie-Mellon University, Pittsburgh, 1974.[Burmeister and Wiles 96] Jay Burmeister and Janet Wiles. An Introduction to the Computer Go Field and Associated Internet Resources. World-Wide-Web page, http: //www.psy.uq.edu.au/~jay/, 1996.[Brown and Dowsey 81] D.J. H. Brown and Dowsey, S. The challenge of Go. New Scientist, 1981, pages 303--305.[Chen, 1989] Ken Chen. Group identification in Computer Go. Heuristic Programming in Artificial Intelligence, Levy & Beal ( Eds.), Ellis Horwood 1989, pages 195--210.[Chen, 1990] Ken Chen. The move decision process of Go intellect. Computer Go, No.14, pages 9--17, 1990.[Fotland 1996] David Fotland. World Computer Go Championships, World-Wide-Web page, http://www.mth.kcl.ac.uk/~mreiss/bill/comp/[Hsu et al., 1994] S.C. Hsu, J.C. Yan, and H. Chang. Design and implementation of a computer Go program Archimage 1.1. Journal of Information Science and Engineering10, pages 239--258, 1994.[Hsu and Liu, 1991] S.C. Hsu and D.Y. Liu. The design and construction of the computer Go program dragon 2. Computer Go, No. 16, pages 3--14, 1991.[Hwang and Hsu, 1994] Y.J. Hwang and S.C. Hsu. Design and implementation of a position judgment system for computer Go programs. Bulletin of the College of Engineering, N.T.U., No. 62, pages 21--33, Oct. 1994.[Kojima et.al., 1996] Takuya Kojima, Kazuhiro Ueda, and Saburo Nagano. A case study on acquisition of pattern knowledge in Go using ecological analogy. Game programming workshop in Japan, pages 133--139, 1996.[Lorentz, 1995] Richard J. Lorentz. Pattern matching in a Go Playing Program. Game programming workshop in Japan, pages 167--174, 1995.[Mü ller, 1995] Martin Mü ller. Computer Go as a Sum of Local Games: An Application of Combinatorial Game Theory. Ph.D. Dissertation, Swiss Federal Institute of Technology Zurich, 1995.[Newell et al., 1958] A. Newell A., J.C. Shaw, and H.A. Simon. Chess playing programs and the problem of complexity. IBM Journal of Research and Development, Vol. 4, No. 2. Pages 320--335, 1958.[Reitman and Wilcox, 1978] Walter Reitman and Bruce Wilcox. Pattern recognition and pattern-directed inference in a program for playing Go. Pattern-Directed Inference Systems, pages 503--523, 1978.[Samuel, 1959] A.L. Samuel. Some studies of machine learning using the game of checkers. IBM Journal of Research and Development, Vol. 3, No. 3, pages 210--229, 1959.[Zobrist, 1970] Zobrist, A. L. Feature Extraction and Representation for Pattern Recognition and the Game of Go, Ph.D. Dissertation, University of Wisconsin, 1970. |
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