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#人工智能 研究員、電子遊戲設計師 Demis Hassabis,在 2010 年與友人創立了研究公司 #DeepMind,並開始研究在玩遊戲上更勝人類的人工智能。DeepMind 訓練的 AI 程式 #AlphaGo 在 2016 年擊敗頂尖棋士李世乭,使 DeepMind 和 Hassabis 聲名大噪。Hassabis 在「新科學人」專訪中表示,他們希望能從根本上理解並人工再造「智能」(Intelligence),以助我們了解世界、影響世界,其中之一就是加快科學發現的步伐。
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【AlphaGo 並無超越人類】
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首先,這篇所講的都是使用Leela Zero的圍棋引擎,
只是加載各種不同的圍棋AI權重,
LeelaZero下載引擎位置:
https://github.com/leela-zero/leela-zero/releases/tag/v0.16
有GPU的請下載leela-zero-0.16-win64.zip
沒有的...本篇所用的任何圍棋軟體你應該會用的很難過。
接著用Lizzie加載
https://github.com/featurecat/lizzie/releases/tag/0.6
有GPU的請下載Lizzie.0.6.Windows.x64.GPU.zip
然後他很好心的把leela-zero載好了,
你只要把他裡面的network.gz刪掉,
然後把以下的AI權重改名成network.gz即可,
最後再雙擊Lizzie.jar應該就能運行了。
1. Leelz Zero
請使用Leela Zero的時候,
務必要記得幫忙跑譜,
務必要記得幫忙跑譜,
務必要記得幫忙跑譜,
很重要所以要說三次,
只使用而不跑譜,對Leela Zero是殺雞取卵,
Leela Zero需要大家的跑譜才是他進步的泉源,
跑譜的方法也很簡單,
剛才下載完Leela Zero之後,
https://github.com/leela-zero/leela-zero/releases/tag/v0.16
找到裡面autogtp.exe,
點擊兩下之後,他可能會和你說一些權限信任問題,
確認之後,就會開始跑譜啦!
接著,如何更新Leela Zero?
只要打開Leela Zero的官方網站,
https://zero.sjeng.org/
看左邊那一排,
下載最上方那個就對了,
以圖片來說就是204 05d10f27那個,按藍色的超連結就可以下載。
下載完之後記得改名成network.gz並取代掉Lizzie裡面那個network.gz,
然後雙擊Lizzie.jar就可以運行了。
2. ELF Open Go
臉書的AI,今天2/13剛出了一個新版本v2,
https://reurl.cc/n7EXX
之前v1也有下載位置
https://reurl.cc/6NEeV
v2目前仍不確定是否比v1強
3. 金毛 Phoenix Go
金毛是由騰訊微信團隊開發,
雖然他們野狐版本很強,
不過開源免費版本已經快一年沒更新了,
再加上這個需要使用專用引擎,比較麻煩,
實力也比不上目前AI開源的第一梯隊,
就不放上下載位置了。
4. Minigo
Minigo由Google Tensorflow團隊所開發,
目前跑了好幾個版本,
比較強的兩個如下,
v15 20b 990
https://reurl.cc/Dmd7Q
v16 40b 1144
https://reurl.cc/Nqp95
v代表第幾個版本,990和1144代表第幾號權重,
而這兩個分別是該輪最強的權重,
強度大概差不多。
結論:目前第一梯隊大概是Leela Zero的204號權重05d10f27
以及Minigo的v15 990和v16 1144,
而ELF的v2還有待對戰驗證,
目前2/13做一個小小的整理。
2/14更新
ELF v2也是目前第一梯隊,
所以Leela Zero 和ELF v2應該是現在最強的,
Minigo的v15 990和v16 1144稍微弱一點,不過還是有輸有贏,
都算是第一梯隊的。
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 150.117.252.77
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/GO/M.1550068280.A.77C.html
題外話是Leela Chess Zero應該已經比西洋棋的Alpha Zero還強了,
Stockfish輸給AlphaZero那個版本已經是非常落後的版本了,
再加上Deepmind跑西洋棋的AlphaZero不到一天而已。
所以只有比v0高150分,
如你所見,LeelaZero官方測試就是v1和v2沒差多少
我自己個人覺得各大AI目前和Master差不多,
原因就是就算拿各大AI打Master的自戰譜,
大概還能發現Master哪裡下的不好,
Zero就發現不了了。
這樣複盤出來的結果比較不會有漏算,
沒有萬元顯卡就看自己的預算了,
最低的話應該也要至少這5年的顯卡比較妥當,
桌電CPU至少近5年的i3,
筆電CPU至少近5年的i5。
不過這方面我沒試過,沒有經驗,
但是有朋友成功過就是了,
所以你可以問問商家怎麼做比較好。
現在顯卡有預算的話當然N卡 2060起跳,
如果沒預算,那就可能要從2手N卡顯卡下手,
但這個沒有過經驗的話,最好找個懂的朋友來問問,
不然被坑的機會很大。
而A卡雖然物美價廉,但有很多小bug,
如果不是對電腦很熟悉的,就別買A卡了。
這一代5XX的我不清楚,
上一代的4XX通常沒問題,
但vega問題就多了。
如果沒有顯示卡,通常是用CPU裡面的顯示晶片,但不是每個CPU都有。
藍色是AI算最多變化圖(playout),也是最推薦的選點,
綠色是AI暫時覺得還可以的選點,以後也有可能拉回來重複驗算,
紅色是AI暫時覺得很差的選點,
上方的數字是勝率,
下方的數字是算了幾個變化圖(playout)。
sabaki應該主要還是拿來對弈而已。
他們對引擎以及權重都有修改,
所以才能適應讓3子,
但是這種引擎權重分先很弱。
※ 編輯: HeterCompute (150.117.252.77), 03/16/2019 22:17:02
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