自学围棋的AlphaGo Zero，你也可以造一个优质

遥想当年，AlphaGo的Master版本，在完胜柯洁九段之后不久，就被后辈AlphaGo Zero (简称狗零) 击溃了。

从一只完全不懂围棋的AI，到打败Master，狗零只用了21天。

而且，它不需要用人类知识来喂养，成为顶尖棋手全靠自学。

如果能培育这样一只AI，即便自己不会下棋，也可以很骄傲吧。

于是，来自巴黎的少年Dylan Djian (简称小笛) ，就照着狗零的论文去实现了一下。

他给自己的AI棋手起名SuperGo，也提供了代码 (传送门见文底) 。

除此之外，还有教程——

一个身子两个头

智能体分成三个部分：

一是特征提取器 (Feature Extractor) ，二是策略网络 (Policy Network) ，三是价值网络(Value Network) 。

于是，狗零也被亲切地称为“双头怪”。特征提取器是身子，其他两个网络是脑子。

特征提取器

特征提取模型，是个残差网络 (ResNet) ，就是给普通CNN加上了跳层连接 (Skip Connection) ， 让梯度的传播更加通畅。

跳跃的样子，写成代码就是：

1class BasicBlock(nn.Module):

2 """

3 Basic residual block with 2 convolutions and a skip connection

4 before the last ReLU activation.

5 """

6

7 def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None):

8 super(BasicBlock, self).__init__()

9

10 self.conv1 = nn.Conv2d(inplanes, planes, kernel_size=3,

11 stride=stride, padding=1, bias=False)

12 self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes)

13

14 self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3,

15 stride=stride, padding=1, bias=False)

16 self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes)

17

18

19 def forward(self, x):

20 residual = x

21

22 out = self.conv1(x)

23 out = F.relu(self.bn1(out))

24

25 out = self.conv2(out)

26 out = self.bn2(out)

27

28 out += residual

29 out = F.relu(out)

30

31 return out

然后，把它加到特征提取模型里面去：

1class Extractor(nn.Module):

2 def __init__(self, inplanes, outplanes):

3 super(Extractor, self).__init__()

4 self.conv1 = nn.Conv2d(inplanes, outplanes, stride=1,

5 kernel_size=3, padding=1, bias=False)

6 self.bn1 = nn.BatchNorm2d(outplanes)

7

8 for block in range(BLOCKS):

9 setattr(self, "res{}".format(block), \

10 BasicBlock(outplanes, outplanes))

11

12

13 def forward(self, x):

14 x = F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))

15 for block in range(BLOCKS - 1):

16 x = getattr(self, "res{}".format(block))(x)

17

18 feature_maps = getattr(self, "res{}".format(BLOCKS - 1))(x)

19 return feature_maps

策略网络

策略网络就是普通的CNN了，里面有个批量标准化 (Batch Normalization) ，还有一个全连接层，输出概率分布。

1class PolicyNet(nn.Module):

2 def __init__(self, inplanes, outplanes):

3 super(PolicyNet, self).__init__()

4 self.outplanes = outplanes

5 self.conv = nn.Conv2d(inplanes, 1, kernel_size=1)

6 self.bn = nn.BatchNorm2d(1)

7 self.logsoftmax = nn.LogSoftmax(dim=1)

8 self.fc = nn.Linear(outplanes - 1, outplanes)

9

10

11 def forward(self, x):

12 x = F.relu(self.bn(self.conv(x)))

13 x = x.view(-1, self.outplanes - 1)

14 x = self.fc(x)

15 probas = self.logsoftmax(x).exp()

16

17 return probas

价值网络

这个网络稍微复杂一点。除了标配之外，还要再多加一个全连接层。最后，用双曲正切 (Hyperbolic Tangent) 算出 (-1,1) 之间的数值，来表示当前状态下的赢面多大。

代码长这样——

1class ValueNet(nn.Module):

2 def __init__(self, inplanes, outplanes):

3 super(ValueNet, self).__init__()

4 self.outplanes = outplanes

5 self.conv = nn.Conv2d(inplanes, 1, kernel_size=1)

6 self.bn = nn.BatchNorm2d(1)

7 self.fc1 = nn.Linear(outplanes - 1, 256)

8 self.fc2 = nn.Linear(256, 1)

9

10

11 def forward(self, x):

12 x = F.relu(self.bn(self.conv(x)))

13 x = x.view(-1, self.outplanes - 1)

14 x = F.relu(self.fc1(x))

15 winning = F.tanh(self.fc2(x))

16 return winning

未雨绸缪的树

狗零，还有一个很重要的组成部分，就是蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 。

它可以让AI棋手提前找出，胜率最高的落子点。

在模拟器里，模拟对方的下一手，以及再下一手，给出应对之策，所以提前的远不止是一步。

节点 (Node)

树上的每一个节点，都代表一种不同的局势，有不同的统计数据：

每个节点被经过的次数n，总动作值w，经过这一点的先验概率p，平均动作值q (q=w/n) ，还有从别处来到这个节点走的那一步，以及从这个节点出发、所有可能的下一步。

1class Node:

2 def __init__(self, parent=None, proba=None, move=None):

3 self.p = proba

4 self.n = 0

5 self.w = 0

6 self.q = 0

7 self.children = []

8 self.parent = parent

9 self.move = move

部署 (Rollout)

第一步是PUCT (多项式上置信树) 算法，选择能让PUCT函数 (下图) 的某个变体 (Variant) 最大化，的走法。

 写成代码的话——

1def select(nodes, c_puct=C_PUCT):

2 " Optimized version of the selection based of the PUCT formula "

3

4 total_count = 0

5 for i in range(nodes.shape[0]):

6 total_count += nodes[i][1]

7

8 action_scores = np.zeros(nodes.shape[0])

9 for i in range(nodes.shape[0]):

10 action_scores[i] = nodes[i][0] + c_puct * nodes[i][2] * \

11 (np.sqrt(total_count) / (1 + nodes[i][1]))

12

13 equals = np.where(action_scores == np.max(action_scores))[0]

14 if equals.shape[0] > 0:

15 return np.random.choice(equals)

16 return equals[0]

结束 (Ending)

选择在不停地进行，直至到达一个叶节点 (Leaf Node) ，而这个节点还没有往下生枝。

1def is_leaf(self):

2 """ Check whether a node is a leaf or not """

3

4 return len(self.children) == 0

到了叶节点，那里的一个随机状态就会被评估，得出所有“下一步”的概率。

所有被禁的落子点，概率会变成零，然后重新把总概率归为1。

然后，这个叶节点就会生出枝节 (都是可以落子的位置，概率不为零的那些) 。代码如下——

1def expand(self, probas):

2 self.children = [Node(parent=self, move=idx, proba=probas[idx]) \

3 for idx in range(probas.shape[0]) if probas[idx] > 0]

更新一下

枝节生好之后，这个叶节点和它的妈妈们，身上的统计数据都会更新，用的是下面这两串代码。

1def update(self, v):

2 """ Update the node statistics after a rollout """

3

4 self.w = self.w + v

5 self.q = self.w / self.n if self.n > 0 else 0

1while current_node.parent:

2 current_node.update(v)

3 current_node = current_node.parent

选择落子点

模拟器搭好了，每个可能的“下一步”，都有了自己的统计数据。

按照这些数据，算法会选择其中一步，真要落子的地方。

选择有两种，一就是选择被模拟的次数最多的点。试用于测试和实战。

另外一种，随机 (Stochastically) 选择，把节点被经过的次数转换成概率分布，用的是以下代码——

1 total = np.sum(action_scores)

2 probas = action_scores / total

3 move = np.random.choice(action_scores.shape[0], p=probas)

后者适用于训练，让AlphaGo探索更多可能的选择。

三位一体的修炼

狗零的修炼分为三个过程，是异步的。

一是自对弈 (Self-Play) ，用来生成数据。

1def self_play():

2 while True:

3 new_player, checkpoint = load_player()

4 if new_player:

5 player = new_player

6

7 ## Create the self-play match queue of processes

8 results = create_matches(player, cores=PARALLEL_SELF_PLAY,

9 match_number=SELF_PLAY_MATCH)

10 for _ in range(SELF_PLAY_MATCH):

11 result = results.get()

12 db.insert({

13 "game": result,

14 "id": game_id

15 })

16 game_id += 1

二是训练 (Training) ，拿新鲜生成的数据，来改进当前的神经网络。

1def train():

2 criterion = AlphaLoss()

3 dataset = SelfPlayDataset()

4 player, checkpoint = load_player(current_time, loaded_version)

5 optimizer = create_optimizer(player, lr,

6 param=checkpoint['optimizer'])

7 best_player = deepcopy(player)

8 dataloader = DataLoader(dataset, collate_fn=collate_fn, \

9 batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)

10

11 while True:

12 for batch_idx, (state, move, winner) in enumerate(dataloader):

13

14 ## Evaluate a copy of the current network

15 if total_ite % TRAIN_STEPS == 0:

16 pending_player = deepcopy(player)

17 result = evaluate(pending_player, best_player)

18

19 if result:

20 best_player = pending_player

21

22 example = {

23 'state': state,

24 'winner': winner,

25 'move' : move

26 }

27 optimizer.zero_grad()

28 winner, probas = pending_player.predict(example['state'])

29

30 loss = criterion(winner, example['winner'], \

31 probas, example['move'])

32 loss.backward()

33 optimizer.step()

34

35 ## Fetch new games

36 if total_ite % REFRESH_TICK == 0:

37 last_id = fetch_new_games(collection, dataset, last_id)

训练用的损失函数表示如下：

1class AlphaLoss(torch.nn.Module):

2 def __init__(self):

3 super(AlphaLoss, self).__init__()

4

5 def forward(self, pred_winner, winner, pred_probas, probas):

6 value_error = (winner - pred_winner) ** 2

7 policy_error = torch.sum((-probas *

8 (1e-6 + pred_probas).log()), 1)

9 total_error = (value_error.view(-1) + policy_error).mean()

10 return total_error

三是评估 (Evaluation) ，看训练过的智能体，比起正在生成数据的智能体，是不是更优秀了 (最优秀者回到第一步，继续生成数据) 。

1def evaluate(player, new_player):

2 results = play(player, opponent=new_player)

3 black_wins = 0

4 white_wins = 0

5

6 for result in results:

7 if result[0] == 1:

8 white_wins += 1

9 elif result[0] == 0:

10 black_wins += 1

11

12 ## Check if the trained player (black) is better than

13 ## the current best player depending on the threshold

14 if black_wins >= EVAL_THRESH * len(results):

15 return True

16 return False

第三部分很重要，要不断选出最优的网络，来不断生成高质量的数据，才能提升AI的棋艺。

三个环节周而复始，才能养成强大的棋手。

有志于AI围棋的各位，也可以试一试这个PyTorch实现。

本来摘自量子位，原作 Dylan Djian。

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教程原文传送门：

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AlphaGo Zero论文传送门：

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