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楼主: lu01

惊现一款比利时免费围棋AI“丽拉” 接近职业水准

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发表于 2017-2-24 17:55 | 显示全部楼层
猫大师好厉害,把我们外行说得一愣一愣的。

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是呀,就连龙围棋平台是什么我都不知道。  发表于 2017-2-24 18:12
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 楼主| 发表于 2017-2-24 19:20 | 显示全部楼层

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非常感谢,还没用过。马上过去看看。  发表于 2017-2-24 19:32
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发表于 2017-2-24 21:37 | 显示全部楼层
里拉基本是目前普通人,能接触到的最好的人工智能围棋软件。

技术基本和alphago已经完全相同了。蒙特卡罗之上又引进了价值网络。强于zen6等的技术。

分析功能最强,同时不像zen6,有步数限制。想分析多少步,分析多少步。

平台支持度最好,win/mac/linux三大主流平台均支持。甚至连古老的winxp都支持啊。

硬件支持度最好,是个独立显卡,都能加速,不分A/N卡。用的是opencl 1.1。此技术,三平台,A/N通用。

可以通过命令行的引擎测试。基本是个独立显卡都比CPU快很多。

几年以前的显卡,也比cpu快不少。

引擎自带的测试例子:

benchmarking
------------
Leela contains a number of internal benchmarks that can be used
to judge the speed (and resulting strength) of a system:

- CPU, integer operations: type "benchmark".

Reference score, Intel Core i5-6600 = ~4600 g/s

- CPU and GPU, floating point: type "netbench". The first result is
from the GPU (when using OpenCL) or the CPU (regular version), the second
result is always from the CPU.

Reference score, Intel Core i5-6600 =  ~30 p/s (first/predictions)
Reference score, AMD Radeon R9 390 =  ~602 p/s (first/predictions)
Reference score, NVIDIA GTX 1080 =    ~735 p/s (first/predictions)

Reference score, Intel Core i5-6600 = ~305 p/s (second/evaluations)

这个功能也不错,大家自己测试,就对引擎在本机的性能有了解了。

稍微有点不同意原力猫的结论,leela其实不需要太好的显卡,就可以gpu加速了。对显卡要求高的是RN。

RN的优点是开源,但要自己编译啥的,同时对显卡要求高,基本不是最新最好N卡,可以不用考虑了。一般人不太容易上手。同时程序稳定度不咋地,各种参数啥的,其实挺麻烦。

RN可能适合自己想做个对弈软件的,不过没那个打算,leela就基本是平民alphago了,还是免费的。没盗版道德风险。

个人观点,leela自带界面比龙界面强太多了。龙界面,就是有中文啊。除此之外,是个毛啊。

基本是这样,如果,就是想用软件在奕城等平台混个9等,Leela当然也可以,但比zen,银星之类,并无太大优势。

比如,zen等用非常长的时间来测试,比如你设定个3k,这个大致应该是3k水平,不能太离谱。leela也有这样的功能,但作者肯定不可能像商用的zen等,反复测试这个功能,基本就是随便减少点运算量。所以,这类功能,leela当然也有,但逻辑上应该没商用的zen,银星等靠谱啊。

当然了,像alphago,极大可能未必会测试到底如果才能让引擎弱到3k,1d等水平啊。

但分析功能和技术,使用方便程度,leela无敌,不夸张的说,用leela分析master对局,其它分析和其相比,比如zen,银星,等,zen等就是搞笑了。

这么说,RN等是开源的,对想研究程序的有用。
zen6,银星等,就基本可以看成一个个人游戏。考虑的优化地方不同,比如,要求是个机器就能用,在指定的时间内表现也不能太离谱,等等。

比如,假如找个非常慢和古老的机器,时间限制为几十秒之内,zen等可能表现比leela好,这个就是说用zen等打个段位等相对方便的原因。

或者小孩子,初学者,啥的,要跟计算机对弈,那zen等,有点优势。比如设个1段啥的,可能水平就未必太离谱,但Leela,这个功能,就未必测试过太多了。

但如果允许大家都计算一个比较大的步数,比如百万以上,那一定是leela强了。

同时,商用版的zen最多算100万步,同时对支持线程数目有限制,如果打段位考虑,双路e5,根本不会比高频i7强,同时显卡啥的,根本没用。分析功能也是有限制,只能看个选点,根本看不到引擎的思考过程。

而leela不同,你只要机器不是差的离谱,就表现比zen等不差。如果说分析,目前其他和Leela比,是个玩笑啊。

一句话,免费大众alaphago。各种机器都能用。分析最强,没有之一。除非能看到后台数据,可能都不一定比真的alphago弱。
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发表于 2017-2-24 21:47 | 显示全部楼层
今天用笔记本(820M的显卡),干掉了台式机(750显卡),都用LEELA
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发表于 2017-2-24 21:57 | 显示全部楼层
leela用两种方式,一种纯CPU,一种GPU加速,要看看到底运行的是哪个,可通过引擎自带的测试,确定本机那种方式运行最好啊。很方便。程序功能是一样的,如果机器性能不好,只要多给时间,总能得到相对好的结果啊。这点比目前其他的人机对弈软件,好太多了。

弱机器能用,就是慢。
强机器,也能充分发挥啊。

相对来说,其他软件,就是弱机用不了,强机用不上了啊。
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发表于 2017-2-24 22:03 | 显示全部楼层
leela支持DPI Scaling,说界面分辨率不高的,可设置一下,再看看。
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发表于 2017-2-24 22:08 | 显示全部楼层
其实,如果不说啥配置,不说多长时间,不了解引擎工作方式,基本可以认为就是娱乐测试啊。

leela的可玩度,确实最高啊,唯一缺陷,就是不开源啊。否则,是人都能山寨一个,而且原理上,未必比alphago弱啊。

人机对弈啥的,有啥高大上技术含量啊,未必比开发个手机游戏强哪里去啊。
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发表于 2017-2-24 22:19 | 显示全部楼层
其实,俺个人真心觉得,如果从人工智能讲,现在alpago等有一点点技术含量。

但如果真从围棋本身来说,alpago等远不如深蓝的时代。一点技术含量都没有啊。根本没啥了不起啊。
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发表于 2017-2-25 17:53 | 显示全部楼层
lyowoa 发表于 2017-2-24 15:01
上来就让我14个子,自信满满的赶脚啊

上来就让我16个子,想分先下怎么设置呢?

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发表于 2017-2-25 18:22 | 显示全部楼层
菜单,file选newgame,然后各种设置,棋盘大小,贴目,规则,参数等,然后随便下。

默认开始是newratedgame,就是类似闯关测试啥的。默认认为你棋力30k,9路让5个,19路让一堆。这个大小也能设置。

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发表于 2017-2-25 19:51 | 显示全部楼层
这几天和这厮下了多下了几盘(我的电脑是i5 6400+ GTX 750Ti 运行GPU版 ,机器设为30秒,蒙特卡洛算法等级不限)感觉小问题还是不少:
1: 不顾大龙死活乱脱先,而且有意思的是明明原本双活的棋由于它脱先被我杀了,它目数差了很多,但它还是没发现,竟然胜率判断自己很高。
2:不识回旋征子,到最后才发现被吃,损了一大堆
3:官子阶段有时乱撞气导致子被吃,空被破
4:最后的小官子阶段放着简单的被双叫吃不补,去收单官
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发表于 2017-2-25 21:27 | 显示全部楼层
引入神经网络是有可能出现一些问题的。用分析模式让leela算的时间尽量长一些,应该可以某种程度的改善。

这个以前罗洗河未必一定清楚原理,但随口一句话,就说到点子上了。就是罗说,狗李大战时,大家认为或者谷歌提供的信息让大家认为是,AlphaGo是学习人类的棋谱,罗就说,要是不好招的也学去了呢。神经网络中学的走火入魔的术语,就是过拟合。

其实我们人也一样,学一些知识下棋,正常是有帮助的。但学太多了,也会出现看了某某的棋谱,以为涨一段,一下,发现,掉两子的情况啊。

alphago其实没啥,就是因为引入神经网络,并且有很多针对的优化,训练了一个比较靠谱的网络。

其实alphago就是神经网络训练这块比其他软件强。要是谷歌把训练好的神经网络公开提供,估计大家水平都是master了。这个就是谷歌硬件好,同时玩神经网络的人多,才能玩的。

其实alphago也就是神经网络的训练这块比较靠谱。

这东西技术含量也就那样了,没啥大不了的,核心算法都最少几十年前,就有了,不过现在硬件强了,可以训练了,以前路子都知道,硬件慢,训练不了。

以人工智能本身的想解决问题的难度看,围棋比星际争霸之类的游戏容易多了。

目前就是这块大家有差距。其他的,也就是个小游戏软件了,没啥技术含量了。

训练的本质就是比如下数量及其巨大的对局,同时从中学习,只要不发疯,能多少吸取点,肯定强的一趟糊涂啊。

就比如现在十几岁,就能有世界冠军,说到底,也就是网上下的多了,训练量够。就显得强了。比如柯杰等,也就是靠网棋练的啊。

不过,人练的量跟机器数量上没法比,就是了。

就是填鸭式。只要鸭子填不死,只管填啊。
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发表于 2017-2-25 21:37 | 显示全部楼层
其实围棋本身的训练,不是啥技术含量高的东西,以前为啥没人搞,没钱途啊。搞神经网络啥忽悠,没人觉得高大上。但深蓝早搞了,就只好搞个alphago忽悠了。

就是有人说啊,搞神经网络的科学家,最少2000个,最多不超过20个,搞围棋,还不是相对好的啊。本来是觉得这忽悠不了对少人啊,现在好像发现,也能忽悠几个啊。

那些所谓强的,就去搞啥语音,图像识别,自动驾驶的,好歹知道的人多,能忽悠的人多罢了。

就是我们下围棋的,以为这如何如何啊。要不懂围棋的人,围棋,五子棋,下那个的厉害点,其实没啥印象的。
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发表于 2017-2-25 22:16 | 显示全部楼层
等ZEN7
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发表于 2017-2-26 19:26 | 显示全部楼层
原力猫 发表于 2017-2-25 19:51
这几天和这厮下了多下了几盘(我的电脑是i5 6400+ GTX 750Ti 运行GPU版 ,机器设为30秒,蒙特卡洛算法等级 ...

感觉没有ZEN6严谨
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