돌바람님도 눈팅하시는 것 같으니깐 재미있는 정보 하나 올림

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돌바람님도 눈팅하시는 것 같으니깐 재미있는 정보 하나 올림

ZS(1.231) 2018.01.18 21:53:11

조회 896 추천 10 댓글 18

일본 바둑 인공지능 개발자들 게시판에서 본 내용인데,

거기서 몬테카를로 트리 서치를 완전히 들어내고

정책망과 가치망, 그리고 미니맥스 알고리즘만 가지고 인공지능을 만들어본 실험이 있음.

내 차례의 후보수 = 상위 8자리 / 그 이후의 후보수 = 상위 4자리

와 수읽기 깊이 = 6 단계 만으로 KGS 4d 급 정도의 기력을 보인다는 테스트 결과가 있음.

근데 놀라운건 한 수 착수하는데 드는 시간이 1초 내외였다는거...

나도 곧 가치망의 소유자 정보를 이용해서 미니맥스 알고리즘 돌리는거 연구해볼 생각인데

돌바람도 한번 연구해보면 좋은 성과가 나올 것 같음.

* 해당 글 링크: http://524.teacup.com/yss/bbs/?page=10&

* 원문과 번역

minimax 探索囲碁プログラム投稿者：HiraBot 投稿日：2017年 5月19日(金)14時09分35秒

minimax 탐색 바둑 프로그램 [투고자] HiraBot [투고일] 2017년 5월 19일 (금) 14시 09분 35초

value net と policy net を使用して minimax 探索囲碁プログラムを作成しました

가치망과 정책망을 사용해서 미니맥스 탐색 바둑 프로그램을 작성했습니다

枝刈はαβ枝刈のみ、中間評価関数は value net に policy net の確率を加味しました

가지치기(pruning)는 알파베타 가지치기 뿐, 중간 평가 함수는 가치망에 정책망의 확률을 가미했습니다

minimax と policy net only(KGS 2d - DcnnRasPi) との自己対戦結果は下記の通りです

미니맥스 프로그램과 정책망 전용 인공지능(KGS 2d - DcnnRasPi 계정)과의 자기 대결 결과는 다음과 같습니다.

maxdepth=1, root 8手読み 558勝 442敗勝率55.8% +40elo

최대 탐색 깊이=1, 루트 8수 읽음 : 558승 442패 승률 55.8% +40elo

maxdepth=2, root 8手他4手読み 351勝 150敗勝率70.1% +148elo

최대 탐색 깊이=2, 루트 8수 읽음, 나머지 4수 읽음 : 351승 150패 승률 70.1% +148elo

maxdepth=3, root 8手他4手読み 406勝 116敗勝率77.8% +218elo

최대 탐색 깊이=3, 루트 8수 읽음, 나머지 4수 읽음 : 408승 116패 승률77.8% +218elo

maxdepth=4, root 8手他4手読み 670勝 78敗勝率89.6% +374elo

최대 탐색 깊이=4, 루트 8수 읽음, 나머지 4수 읽음 : 670승 78패 승률89.6% +374elo

maxdepth=5, root 8手他4手読み 490勝 57敗勝率89.6% +374elo

최대 탐색 깊이=5, 루트 8수 읽음, 나머지 4수 읽음 : 490승 57패 승률89.6% +374elo

maxdepth=6, root 8手他4手読み 520勝 20敗勝率96.3% +556elo

최대 탐색 깊이=6, 루트 8수 읽음, 나머지 4수 읽음 : 520승 20패 승률96.3% +556elo

読み深さが偶数の方が奇数より良いです（相手が打った処で判定した方が良い）

수읽기 깊이가 짝수인 쪽이 홀수보다 좋습니다 (상대가 둔 시점에서 판정하는 쪽이 좋다)

プログラム実行時間は maxdepth=6 にて 1手 1秒前後です（i7-4790k + GTX1060）

프로그램 실행 시간은 maxdepth=6 에서 1수 1초 전후입니다 (i7-4790k + GTX1060)

maxdepth=6 で KGS 2d に対して +556Elo ですから KGS 4d 程度と思われます

maxdepth=6 으로 KGS 2d 에 대해 +556Elo 이니 KGS 4d 정도라고 생각됩니다.

1秒の考慮時間で 4d ならあと一歩で実用になるような気がします

1초의 고려시간으로 4d 이라면 한 걸음 더 나아가면 실제로 사용할 수 있을 듯한 기분이 듭니다.

本テストに使用した negamax() 関数は下記 URL からダウンロード出来ます

본 테스트에 사용한 negamax() 함수는 아래 URL에서 다운로드할 수 있습니다.

http://kiyoshifk.dip.jp/kiyoshifk/apk/negamax.zip

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