1.发展历程
围棋AI的发展史可以追溯到20世纪60年代，当时最早的围棋AI研究集中在日本。下棋的计算机程序开始出现，但它们的水平很低，无法与人类棋手竞争。
在20世纪70年代和80年代，围棋AI的研究取得了一些进展。首先，研究人员开始使用更复杂的搜索算法，如Alpha-Beta剪枝，以改进计算机程序的下棋水平。然而，由于围棋的复杂性和搜索空间的巨大，围棋AI仍然无法与顶级人类棋手匹敌。
进入21世纪后，围棋AI的发展迎来了重大突破。2006年，IBM的Deep Blue在国际象棋领域击败了世界冠军卡斯帕罗夫，这也启发了研究人员使用深度学习技术来提升围棋AI的水平。
2016年，Google的AlphaGo在与世界冠军李世石的五番棋比赛中4比1取胜，这是围棋AI历史上的一次重大突破。AlphaGo使用了深度神经网络和蒙特卡洛树搜索算法，大大提高了其下棋水平。
之后，围棋AI的发展迅速。2017年，AlphaGo Zero在不使用人类棋谱的情况下，仅通过自我博弈训练，就达到了超越AlphaGo的水平。2018年，DeepMind推出了AlphaZero，它能够自我学习和超越多种棋类游戏，包括围棋、国际象棋和日本将棋。
围棋AI的发展不仅在围棋领域取得了巨大成功，还对其他领域的人工智能研究产生了深远影响。围棋AI的成功证明了深度学习和强化学习等技术的潜力，也加速了人工智能的发展和应用。
2.实现思路
1.围棋棋盘表示
class GoBoard:
def __init__(self, size=19):
self.size = size
self.board = [[0] * size for _ in range(size)] # 0: empty, 1: black, 2: white
def place_stone(self, x, y, player):
if self.board[x][y] == 0:
self.board[x][y] = player
return True
return False
def get_legal_moves(self):
moves = []
for i in range(self.size):
for j in range(self.size):
if self.board[i][j] == 0:
moves.append((i, j))
return moves
def is_game_over(self):
# 这里可以添加判断游戏结束的逻辑
return False
2.蒙特卡洛树搜索MCTS
MCTS是一种用于决策的算法，特别适合围棋这种复杂的游戏。MCTS通过模拟大量的随机对局来评估每个可能的走法。
import random
class Node:
def __init__(self, parent=None, move=None, board=None):
self.parent = parent
self.move = move
self.board = board
self.children = []
self.wins = 0
self.visits = 0
self.untried_moves = board.get_legal_moves()
def select_child(self):
# 使用UCT算法选择子节点
s = sorted(self.children, key=lambda c: c.wins / c.visits + sqrt(2 * log(self.visits) / c.visits))[-1]
return s
def expand(self):
move = self.untried_moves.pop()
new_board = self.board.copy()
new_board.place_stone(*move, self.board.current_player)
child_node = Node(parent=self, move=move, board=new_board)
self.children.append(child_node)
return child_node
def update(self, result):
self.visits += 1
self.wins += result
def simulate(self):
# 随机模拟对局
current_board = self.board.copy()
while not current_board.is_game_over():
moves = current_board.get_legal_moves()
if not moves:
break
move = random.choice(moves)
current_board.place_stone(*move, current_board.current_player)
return current_board.get_result()
def copy(self):
new_board = GoBoard(self.size)
new_board.board = [row[:] for row in self.board]
return new_board
def get_result(self):
# 这里可以添加计算胜负的逻辑
return 0
3.MCTS主循环(包括选择、扩展、模拟和反向传播)
from math import sqrt, log
def mcts(root, iterations):
for _ in range(iterations):
node = root
# 选择
while node.untried_moves == [] and node.children != []:
node = node.select_child()
# 扩展
if node.untried_moves != []:
node = node.expand()
# 模拟
result = node.simulate()
# 反向传播
while node is not None:
node.update(result)
node = node.parent
return sorted(root.children, key=lambda c: c.visits)[-1].move
4.主程序
def main():
board = GoBoard()
current_player = 1 # 1: black, 2: white
while not board.is_game_over():
if current_player == 1:
# AI的回合
root = Node(board=board)
move = mcts(root, 1000) # 1000次模拟
board.place_stone(*move, current_player)
else:
# 玩家的回合
x, y = map(int, input("Enter your move (x y): ").split())
board.place_stone(x, y, current_player)
current_player = 3 - current_player # 切换玩家
print("Game over")
if __name__ == "__main__":
main()
3.解释
棋盘表示：GoBoard类表示围棋棋盘，提供了放置棋子、获取合法走法、判断游戏是否结束等功能。MCTS节点：Node类表示MCTS树中的一个节点，包含了父节点、走法、棋盘状态、子节点、胜利次数、访问次数等信息。MCTS算法：mcts函数实现了MCTS的主循环，包括选择、扩展、模拟和反向传播四个步骤。主程序：main函数实现了简单的围棋对局，AI使用MCTS算法进行决策，玩家通过输入坐标来下棋。
4.优化思路
神经网络模型设计
升级步骤概览
定义神经网络模型：输入棋盘状态，输出策略（走法概率）和值（胜率评估）。修改MCTS：用神经网络指导搜索过程（替代随机模拟）。训练神经网络：通过自我对弈生成数据，进行监督学习和强化学习。整合完整系统：将神经网络与MCTS结合。
1. 神经网络模型设计（使用PyTorch）
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class GoNet(nn.Module):
def __init__(self, input_channels=5, board_size=19):
super(GoNet, self).__init__()
# 输入通道：当前玩家棋子、对手棋子、气、历史状态等（这里简化为3通道）
self.conv1 = nn.Conv2d(input_channels, 64, kernel_size=3, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1)
self.conv3 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1)
# 策略头（预测走法概率）
self.policy_conv = nn.Conv2d(64, 2, kernel_size=1)
self.policy_fc = nn.Linear(2 * board_size**2, board_size**2)
# 价值头（预测胜率）
self.value_conv = nn.Conv2d(64, 1, kernel_size=1)
self.value_fc1 = nn.Linear(board_size**2, 64)
self.value_fc2 = nn.Linear(64, 1)
def forward(self, x):
# 输入x形状: [batch, channels, height, width]
x = F.relu(self.conv1(x))
x = F.relu(self.conv2(x))
x = F.relu(self.conv3(x))
# 策略输出
p = F.relu(self.policy_conv(x))
p = p.view(p.size(0), -1) # 展平
p = self.policy_fc(p)
p = F.softmax(p, dim=1) # 走法概率分布
# 价值输出
v = F.relu(self.value_conv(x))
v = v.view(v.size(0), -1)
v = F.relu(self.value_fc1(v))
v = torch.tanh(self.value_fc2(v)) # 范围[-1, 1]，表示当前玩家胜率
return p, v
2. 修改MCTS节点（神经网络指导搜索）
class NeuralNode(Node):
def __init__(self, parent=None, move=None, board=None, net=None):
super().__init__(parent, move, board)
self.net = net # 神经网络模型
self.policy = None # 策略概率
self.value = None # 价值评估
def expand(self):
# 使用神经网络预测策略概率
if self.policy is None:
board_tensor = self._board_to_tensor()
with torch.no_grad():
policy_probs, value = self.net(board_tensor)
self.policy = policy_probs.cpu().numpy().flatten()
self.value = value.item()
# 按策略概率选择未尝试的走法
legal_moves = self.untried_moves
move_probs = [self.policy[move[0]*self.board.size + move[1]] for move in legal_moves]
total = sum(move_probs)
if total == 0: # 防止除零
move_probs = [1/len(legal_moves)] * len(legal_moves)
else:
move_probs = [p/total for p in move_probs]
# 选择概率最高的走法扩展
idx = np.argmax(move_probs)
move = legal_moves.pop(idx)
new_board = self.board.copy()
new_board.place_stone(*move, self.board.current_player)
child = NeuralNode(parent=self, move=move, board=new_board, net=self.net)
self.children.append(child)
return child
def _board_to_tensor(self):
# 将棋盘转换为神经网络的输入张量
# 这里简化为3通道：当前玩家、对手、空点
board_tensor = np.zeros((3, self.board.size, self.board.size))
for i in range(self.board.size):
for j in range(self.board.size):
if self.board.board[i][j] == self.board.current_player:
board_tensor[0][i][j] = 1
elif self.board.board[i][j] != 0:
board_tensor[1][i][j] = 1
else:
board_tensor[2][i][j] = 1
return torch.FloatTensor(board_tensor).unsqueeze(0) # 添加batch维度
3. 修改MCTS主循环
def neural_mcts(root, iterations, c_puct=1.0):
for _ in range(iterations):
node = root
# 选择阶段（使用PUCT算法）
while node.children:
# PUCT公式：argmax(Q + U)
puct_scores = [
(child.wins / child.visits) + c_puct * child.policy * sqrt(node.visits) / (child.visits + 1)
for child in node.children
]
node = node.children[np.argmax(puct_scores)]
# 扩展和评估
if not node.board.is_game_over():
node.expand()
# 反向传播价值评估（而非模拟结果）
value = node.value if node.value is not None else 0
while node is not None:
node.visits += 1
node.wins += value
node = node.parent
return max(root.children, key=lambda c: c.visits).move
4. 训练神经网络
监督学习（使用人类棋谱）
def train_supervised(net, dataset, epochs=10):
optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)
for epoch in range(epochs):
for board_state, policy_target, value_target in dataset:
optimizer.zero_grad()
policy_pred, value_pred = net(board_state)
loss_policy = F.cross_entropy(policy_pred, policy_target)
loss_value = F.mse_loss(value_pred, value_target)
total_loss = loss_policy + loss_value
total_loss.backward()
optimizer.step()
强化学习（自我对弈）
def self_play(net, num_games=100):
for _ in range(num_games):
board = GoBoard()
memory = []
while not board.is_game_over():
root = NeuralNode(board=board, net=net)
move = neural_mcts(root, iterations=200)
board.place_stone(*move, board.current_player)
# 保存训练数据（状态、MCTS策略、胜负结果）
memory.append((root._board_to_tensor(), root.policy, 0))
# 根据最终胜负更新value标签
result = board.get_result()
for data in memory:
data[2] = result
train_supervised(net, memory)
5. 完整系统整合
def main():
# 初始化神经网络
net = GoNet()
# 加载预训练权重（如果有）
# net.load_state_dict(torch.load("go_net.pth"))
# 自我对弈训练
self_play(net, num_games=1000)
# 与AI对弈
board = GoBoard()
while not board.is_game_over():
root = NeuralNode(board=board, net=net)
move = neural_mcts(root, iterations=200)
board.place_stone(*move, board.current_player)
print(f"AI placed at {move}")
# 玩家输入...