AI人工智能(调包侠)速成之路十四(中国象棋AI网络机器人:AI技术综合应用实现)
AlphaGo战胜人类围棋冠军已经好几年过去了,这个话题已经不热了,国内介绍这个项目原理的技术文章也非常多。遗憾的是国内并没有出现几个类似的成功案例,这个问题值得玩味。是不是在实践的路上有很多隐形的关键问题没有公开出来,就算把AlphaGo的源码公开,我们拿过来也做不出一个成功的应用呢?
学以致用,为了做出一个能用的强化学习模型必须动手实践。首先得有一台训练用的机器,专用的强化学习工作站太贵,本人只好网购了一台专门配置玩游戏的电脑,主要就是需要英伟达的显卡。丐中丐版的2080Ti加上酷睿i9其他一切从简,全部配置下来不到两万RMB。AlphaZero的报道里面有围棋,国际象棋,日本将棋,可惜还没有中国象棋,可能老外都不会下吧,正好可以选这个项目来练手。想起小时候老爸教我象棋的时候,总是不用心,经验套路也都不去记,只是凭着自己的感觉走,总想着不要被别人发现自己的小心机......,多年过去了象棋一直走的不好,也一直下不过老爸;现在好了,我人是练不出来了,但我会写代码啊,我把机器练出来帮我。
硬件准备
软件准备
AI人工智能(调包侠)速成之路九(AlphaZero代码实战1:强化学习介绍)
AI人工智能(调包侠)速成之路十(AlphaZero代码实战2:蒙特卡洛树搜索)
AI人工智能(调包侠)速成之路十一(AlphaZero代码实战3:神经网络实现)
AI人工智能(调包侠)速成之路十二(AlphaZero代码实战4:人机对战实现)
AI人工智能(调包侠)速成之路十三(AlphaZero代码实战5:AI自对弈训练)
万事俱备只欠动手
测试了一下棋力,确实很厉害。反正我是下不过了,自己做出了一个超过自己单项智力的软件我是应该高兴呢,还是高兴呢?
接下来做什么呢,年轻人不讲武德,找个“大师”去虐虐?
不讲武德
初出茅庐
腾讯天天象棋 评测升级
消灭一切有机生物
”超过全国99.89%的棋友“目前止步到这里了,主要的问题是每步限时一分半钟就要出结果计算量不够,有时候得到的步数不是最优的。另外15分钟一局的总限时也会造成80个回合以后时间用尽了超时判负。现在是贫穷限制了想象力。要有更好的结果需要提升硬件,还需要继续自对弈训练模型。不知道能不能遇到富贵闲人赞助一笔资金,让这个不讲武德的年轻人完成目标。。。
王者象棋 通关
2021年2月贴吧上看到目前网上最专业的象棋等级评测 https://ke.wechess.cn/ (象棋微学堂 王者象棋)。用上面强化学习训练出来的中国象棋AI初级版对弈评测,6个等级全部顺利通关(家冠、村冠、镇冠、县冠、市冠、省冠)。
王者象棋 评测升级
经验总结
通关的过程比较顺利,程序用50个线程同时做蒙特卡洛树搜索,开始的时候每走一步棋每个线程递归搜索300次。中途遇到输棋的情况就把循环次数增大再继续评测(没有什么级别是循环次数后面加个零不能解决的,如果真的不能解决那就加两个零...)。
最后通关省冠的时候用的是50个线程,每一步棋递归搜索6000次。每一次递归搜索相当于是从当前局面一直考虑到棋局结束的时候,然后把每个中间局面都打分递归累计到当前局面的树节点上,50*6000等于30万。也就是说每走一步棋就进行了30万次的模拟对弈,然后选出得分最高的一个着法。可以看出来思考的深度和广度精确度都是超过人类棋手极限的,真正是”一力降十会“。
就像人脑做加减乘除肯定被电脑碾压一样。随着芯片计算能力的数量级提高,可以预见不久的将来所有棋类项目人类棋手都会被AI碾压(棋院的老头退休后,年轻人估计不会再去接力了)。就像手机里面自带的计算器小工具一样,有谁会觉得自己的心算能力超强要去跟计算器比比看呢?
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