第180章 围棋软件的工作原理
元霄有把握说服江展宏。
考古发现者挖掘出来的东西,如果没有人知道怎么使用,那就是废弃物。
不知道为什么,元霄认为江展宏不会那么轻易放弃自己的发现。
果然沉默几分钟后,电话那头的江展宏答应了。
他立即动身来里伦威尔市。
挂断电话,柯杰这才凑了过来:“元老师,不如你和我们说说这围棋软件的大概构想吧。”
天知道这几天他是怎么煎熬的。
一个能够指导棋手下棋的软件程序,谁都想要。
就好比看书看到精彩的地方,结果作者不更新了。
柯杰对于元霄,那是心痒难搔。
学生们也有兴趣,毕竟大家都喜欢新鲜的事物。
元霄干脆坐下来,让卓越摆弄电脑。
“任何的棋类,规矩之下,大部分都是考验计算力的。”元霄开始说明。
扑克牌、哪怕是斗地主之类,想要打好,也需要计算。
象棋跳跳棋五子棋等等。
包括围棋,除了相应的一些技巧外,其实都是对计算力的考验。
柯杰认可:“这也是目前计算机界,认为围棋软件很难开发的缘故。”
之所以难,是围棋可选择的点太多了。
一个19路棋盘,横竖各是19条线,一共361个点。
也就是说,第一步走哪里,理论上有361个可能。
而第二步,则是360种可能。
如此类推。
“我刚刚查的资料,”苏辰逸将电脑屏幕扳过来,“比如象棋的软件,其实用的就是穷尽法。
简单地说,把所有可能全部计算清楚。”
开局一步棋,已经预测到了结果,当然就不会输了。
这就是计算机比人脑厉害的地方。
“但是围棋不行,”柯杰补充,“想要穷尽所有可能,那是天文数字。”
“对,”元霄也很高兴,“所以,我们不能使用这一类的算法。”
这里就需要蒙特卡洛算法。
这个算法,其实就是一个抽样样本的计算。
举个例子,要从一箱苹果里面,找出最大的。
正常人的做法,就是拿出一个苹果,和另外一个比较,留下大的。
这样一直淘汰,到最后剩余的苹果,就是最大的。
那么,这样处理的结果,取决于箱子里面的苹果有多少。
越多的话,得出来的结果就越准确。
从这方面看,和围棋的下棋思路很接近。
柯杰明白了。
高手下围棋,也是根据当前的形势,模拟推算下面的几步,取最优的方案。
“也就是说,”柯杰捏着下巴,“不需要把所有可能算完,只是选取一些重要的来进行分析。”
“对,这就是围棋软件程序的核心要点。”元霄竖起了手指。
计算机对每一步棋,都是这么分析。
当然,分析的点肯定不是百位千位这个数量的。
苏辰逸也听明白了:“那问题的关键,在于哪些点需要分析,哪些可以直接淘汰掉。”
元霄很满意,小辰逸果然给力。
方旭尧不甘示弱,毕竟是全国智商最高的人:“有点像剪枝的行为。”
“没错,”和聪明人说话就是省事,元霄笑眯眯的,“就是剪枝。”
一颗盆景,树干分支出去,有很多树枝。
元霄要做的,就是把没有必要的剪去,留下有用的。
通过这样的手段,压缩计算的范围和量,从而让程序能够顺利进行下去。
柯杰点头:“概念的置换,得到当前局面的最优解,而不是整盘棋的最终解。”
这两者是天差地别的。
但是,只要从开始,计算机下的每一部,都是当前的最优解,累积起来,也就成了整盘棋的最优解。
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看看,这随便弄几下,就把柯杰给震出惊了。
可惜的是,学生们大部分对元霄都不感冒。
这就是收集傲世指数困难的地方。
看来只有等成品问世,对他们才能收割一波。
任务有坑啊。
柯杰兴趣很浓:“那么问题在于,如何筛选出这样的点。”
“所以,我们需要对算法进行加成。”元霄解释。
围棋棋盘上的一个点,可以用数值表示它的状态。
比如有白棋是1,有黑棋是-1,没有棋就是0。
这是最基础的。
如此一来,就可以对整个棋盘361个点,建立数学数值。
然后,程序就可以对这群数值进行反复的运算。
元霄画出一个概念图:“第一个我们需要的是,可以称为策略神经网络。”
策略神经网络的作用,是判断当前局势下,下一步棋下在哪里最合适。
元霄认为,这里的选点,可以参考人类棋手的棋谱。
模仿人类棋手的思考模式,快速将一些低概率的点淘汰掉。
柯杰叹了口气:“看来,到时候我还要提供目前为止所有人类的对局棋谱了。”
理论上而言,棋谱数量越多,策略神经网络的成熟度也越高。
“这一点,我们让计算机自主学习。”元霄支出其中的关键。
反复推演学习的结果,将会使策略神经网络更加强大,选点更为准确。
“而要做到这一步,还需要另外一个神经网络的结合。”元霄写下一个公式。
价值神经网络。
其作用是能够计算出,每个选点的胜率。
每一步都进行这样的估值判断,直到棋局的结束,得到最精准的胜率数值。
而同样,这东西也可以自己学习。
总结起来其实很简单。
就是模拟人类下棋的思维。
首先判断在哪些地方可以下,每个地方的胜率是多少。
然后对这些选点进行集中计算,推演出最后的结果。
每一步都这么执行。
那么得到的每一手,自然就是最佳的下法。
如果说一开始柯杰觉得元霄说的是天方夜谭。
到了现在,他感觉这东西并不是完全不可能实现的了。
他咽下口水:“如此一来的话,那不是一开始的时候,计算机就已经锁定了结果。”
必胜的结果。
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“这只是大概的概念,实际我们还需要一步步来,”元霄放下笔,“柯院长,到时候和围棋软件的对弈,还需要你来。”
柯杰表示责无旁贷。
苏辰逸、卓越、方旭尧几个都听懂了。
夏晚晴黎沐岚之流,当然是不知所云。
尤其是夏晚晴,她表示很鄙视。
花脑袋去开发这玩意有啥用。
老师也真是的,有时间和我一起不香么。
计算机的世界,果然蕴含宅的属性。
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不知道为什么,元霄认为江展宏不会那么轻易放弃自己的发现。
果然沉默几分钟后,电话那头的江展宏答应了。
他立即动身来里伦威尔市。
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元霄干脆坐下来,让卓越摆弄电脑。
“任何的棋类,规矩之下,大部分都是考验计算力的。”元霄开始说明。
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包括围棋,除了相应的一些技巧外,其实都是对计算力的考验。
柯杰认可:“这也是目前计算机界,认为围棋软件很难开发的缘故。”
之所以难,是围棋可选择的点太多了。
一个19路棋盘,横竖各是19条线,一共361个点。
也就是说,第一步走哪里,理论上有361个可能。
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如此类推。
“我刚刚查的资料,”苏辰逸将电脑屏幕扳过来,“比如象棋的软件,其实用的就是穷尽法。
简单地说,把所有可能全部计算清楚。”
开局一步棋,已经预测到了结果,当然就不会输了。
这就是计算机比人脑厉害的地方。
“但是围棋不行,”柯杰补充,“想要穷尽所有可能,那是天文数字。”
“对,”元霄也很高兴,“所以,我们不能使用这一类的算法。”
这里就需要蒙特卡洛算法。
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举个例子,要从一箱苹果里面,找出最大的。
正常人的做法,就是拿出一个苹果,和另外一个比较,留下大的。
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那么,这样处理的结果,取决于箱子里面的苹果有多少。
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柯杰明白了。
高手下围棋,也是根据当前的形势,模拟推算下面的几步,取最优的方案。
“也就是说,”柯杰捏着下巴,“不需要把所有可能算完,只是选取一些重要的来进行分析。”
“对,这就是围棋软件程序的核心要点。”元霄竖起了手指。
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当然,分析的点肯定不是百位千位这个数量的。
苏辰逸也听明白了:“那问题的关键,在于哪些点需要分析,哪些可以直接淘汰掉。”
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一颗盆景,树干分支出去,有很多树枝。
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“所以,我们需要对算法进行加成。”元霄解释。
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比如有白棋是1,有黑棋是-1,没有棋就是0。
这是最基础的。
如此一来,就可以对整个棋盘361个点,建立数学数值。
然后,程序就可以对这群数值进行反复的运算。
元霄画出一个概念图:“第一个我们需要的是,可以称为策略神经网络。”
策略神经网络的作用,是判断当前局势下,下一步棋下在哪里最合适。
元霄认为,这里的选点,可以参考人类棋手的棋谱。
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柯杰叹了口气:“看来,到时候我还要提供目前为止所有人类的对局棋谱了。”
理论上而言,棋谱数量越多,策略神经网络的成熟度也越高。
“这一点,我们让计算机自主学习。”元霄支出其中的关键。
反复推演学习的结果,将会使策略神经网络更加强大,选点更为准确。
“而要做到这一步,还需要另外一个神经网络的结合。”元霄写下一个公式。
价值神经网络。
其作用是能够计算出,每个选点的胜率。
每一步都进行这样的估值判断,直到棋局的结束,得到最精准的胜率数值。
而同样,这东西也可以自己学习。
总结起来其实很简单。
就是模拟人类下棋的思维。
首先判断在哪些地方可以下,每个地方的胜率是多少。
然后对这些选点进行集中计算,推演出最后的结果。
每一步都这么执行。
那么得到的每一手,自然就是最佳的下法。
如果说一开始柯杰觉得元霄说的是天方夜谭。
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