OpenGo是Facebook AI Research團隊（FAIR）所開發的計算機圍棋軟體。
基本介紹
- 外文名：OpenGo
- 本質：計算機圍棋軟體
簡介,成績,對計算機,對人,相關連結,
簡介
ELF OpenGo是FacebookAI Research團隊（FAIR）依照DeepMind在科學期刊《自然》上對於AlphaGo Zero所發表的論文《Mastering the game of Go without human knowledge》與AlphaZero的論文《Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm》所實做出的開源計算機圍棋程式，也就是不使用人類棋譜與累積的圍棋知識，僅實做圍棋規則，使用單一類神經網路從自我對弈中學習（不像AlphaGo以人類角度思考，設計了Policy Network與Value Network）。
訓練網路使用20 blocks x 224 filters，在2000個GPU下訓練兩周，相較AlphaGo Zero使用的20 blocks x 256 filters版本略小一些（AlphaGo Zero另外還有40 blocks x 256 filters）。
由於Facebook所擁有的計算資源，產生出高品質的訓練網路數據與對局棋譜，許多基於相同算法或是AlphaGo相關論文內容的圍棋軟體都積極測試ELF OpenGo所提供的訓練數據。
成績
對計算機
Leela Zero是少數有公開代碼並公開訓練網路數據的圍棋軟體，且仍然有志願者持續投入資源計算演化，故經常被當作其他圍棋軟體的基準。由Facebook自行測試，ELF OpenGo與Leela Zero對戰的成績為198:2。
CGOS
志願者在CGOS上使用Leela Zero的程式引擎以及由ELF OpenGo公開的訓練網路轉換成Leela Zero格式的訓練網路（即Hash值62b5417b的訓練網路，賬號LZ_62b541_ELF_1600）進行對弈測試，但由於在CGOS上測試的不是ELF Go的程式引擎，不清楚ELF OpenGo的訓練數據在轉換後的影響。另外因CGOS上沒有較強的圍棋軟體參與對弈，需要較長盤數比較才能看出實際實力的落點。
截至2018年5月30日，對弈已經超過1000盤，BayesElo分數約3770分。
對人
Facebook與韓國棋院合作，以中國規則與韓國的世界頂尖棋手對弈（貼目7.5目），在計算機每步限制50秒（使用單機單張NVIDIA Tesla V100），人類不限時間的前提下，每個人至少下兩局，達到14:0的成績，對弈對手包括金志錫、申真諝、朴永訓以及崔哲瀚。
相關連結
- AlphaGo Zero，所引用論文的計算機圍棋軟體。
- Darkforest，上一代Facebook所開發的計算機圍棋軟體。
- Leela Zero，另外一套也是依照AlphaGo Zero所實做的開源計算機圍棋軟體，在ELF OpenGo測試時被當作比較基準。
- 計算機圍棋
- 圍棋軟體
