深挖围棋AI技术：alphaGo在下一盘什么棋？（上）

【编者按】作者李理，出门问问NLP工程师。本文原标题：AlphaGo的棋局，与人工智能有关，与人生无关。

之前我们说了MCTS回避了局面估值的问题，但是人类下围棋显然不是这样的，所以真正要下好围棋，如此从模仿人类的角度来说，这个问题是绕不过去的。人类是怎么学习出不同局面的细微区别的呢？当然不能由人来提取特征或者需要人来编写估值函数，否则还是回到之前的老路上了。我们的机器能自动学习而不需要领域的专家手工编写特征或者规则来实现估值函数呢？

眼下最火热的深度学习也许可以给我们一条路径（当然可能还有其它路径，但深度学习目前看起来解决feature的自动学习是最promising的方法之一）。

在机器学习流行之前，都是基于规则的系统，因此做语音的需要了解语音学，做NLP的需要很多语言学知识，做深蓝需要很多国际象棋大师。

而到后来统计方法成为主流之后，领域知识就不再那么重要，但是我们还是需要一些领域知识或者经验来提取合适的feature，feature的好坏往往决定了机器学习算法的成败。对于NLP来说，feature还相对比较好提取，因为语言本身就是高度的抽象；而对于Speech或者Image来说，我们人类自己也很难描述我们是怎么提取feature的。比如我们识别一只猫，我们隐隐约约觉得猫有两个眼睛一个鼻子有个长尾巴，而且它们之间有一定的空间约束关系，比如两种眼睛到鼻子的距离可能差不多。但怎么用像素来定义”眼睛“呢？如果仔细想一下就会发现很难。当然我们有很多特征提取的方法，比如提取边缘轮廓等等。

但是人类学习似乎不需要这么复杂，我们只要给几张猫的照片给人看，他就能学习到什么是猫。人似乎能自动”学习“出feature来，你给他看了几张猫的照片，然后问题猫有什么特征，他可能会隐隐预约的告诉你猫有什么特征，甚至是猫特有的特征，这些特征豹子或者老虎没有。

深度学习为什么最近这么火，其中一个重要的原因就是不需要（太多）提取feature。

从机器学习的使用者来说，我们以前做的大部分事情是feature engineering，然后调一些参数，一般是为了防止过拟合。而有了深度学习之后，如果我们不需要实现一个CNN或者LSTM，那么我们似乎什么也不用干。

CNN最早是Yann Lecun提出用来解决图像识别的问题的一种深度神经网络。由Yann LeCun提出，通过卷积来发现位置无关的feature，而且这些feature的参数是相同的，从而与全连接的神经网络相比大大减少了参数的数量。

CNN深度神经网络

因此CNN非常适合围棋这种feature很难提取问题，比如图像识别。用CNN来尝试围棋的局面评估似乎也是很自然的想法。

之前也分析过了，围棋搜索如果不到游戏结束，深的局面并不比浅的容易评估，所以我们不需要展开搜索树，而可以直接评估一个局面下不同走法的好坏。这样做的好处是很容易获得训练数据。我们有大量人类围棋高手的对局（海量中等水平的对局），每一个局面下“好”的走法直接就能够从高手对局库里得到，认为他们的对局都是“好”的走法。但是要得到一个局面的“绝对”得分却很难，因为我们只知道一盘对局最终的结果。一盘游戏最终的胜负可能是因为布局就下得很好，也可能是因为最后的官子阶段下得好，中间具体某个局面的好坏是很难判断的（当然强化学习试图解决这个问题，但是还是很难的，下面在讨论AlphaGo的时候会有涉及）。对于一个局面，如果能知道这个局面下最好的走法（或者几个走法），那么我们对弈时就直接选择这个走法（当然这个最好的走法可能得分也很差，比如败局已定的情况下怎么走都是输）。

所以大部分研究都是用CNN来预测一个局面下最好的走法。【预测走法比估值一个局面容易，如果我们能够准确估值局面，那么最佳走法就是从走之后的局面中选择对自己最有利的走法。或者用我们做问答系统常用的比喻，预测走法是搜索引擎，局面评估是问答系统。搜索引擎只要把好的排前面就行了（甚至不一定要求排在第一，排在第一页也就差不多了），而问答不仅要把好的排前面，而且还要知道这个最“好”的结果是否足够“好”，因为排序的好是相对“好”，问答的好必须是绝对的“好”，是唯一正确答案】。

最早用CNN（当然还有用其它机器学习方法）来预测走法是2003年Van Der Werf等人的工作，他们用了很多手工构造的feature和预处理方法，他们取得了25%的预测准确率。没有细看论文，在2006年Deep Learning火之前，所以估计网络的层次很浅。

之后在2008年，这个时候Deep的神经网络已经逐渐流行了。Sutskever & Nair用来2层的CNN，第一层有15个7*7的filter，第二层用了5*5的filter，最后用了一个softmax层，输出19*19，表示每个可能走法的概率（当然需要后处理去掉不合法或者不合理的走法，比如违反棋规的打劫局面立即提回，或者在自己的眼里下棋）。他们得到了34%的预测准确率。不过有一点问题就是他们出来使用当前局面，还用了上一步走法（这个走子导致了当前局面，也就是对手的上一步走子），这个可能是有问题的，因为实际对局时对手的水平是不能确定的，用这个feature当然能提高“数字”上的准确率，但是对于下棋水平是否有负面影响是很难说的。

到了2015年，计算机的计算能力更强，深度神经网络的层次也越来越深，在围棋领域也能看到这种趋势。Clark & Storkey使用了8层的CNN，用的特征包括最原始的棋子（用了3个feature plane，表示361个点是黑棋/白棋/空白），ko（劫）的约束，一个group（块）的气。包括使用很多trick来保证symmetries（因为围棋的局面旋转90/180/270/360度后以及做180度的镜像之后应该是一样的）。他们在GoGoD数据上的预测准确率达到了41.1%，在KGS数据上的准确率达到44.4%。GoGoD上大部分是职业选手的对局，而KGS数据有很多业余高手的对局。

光是预测准确率，并不能说明下棋的水平。因此Maddison等人的工作把Move Prediction用到了实际的对弈当中。

（编辑：应用网_丽江站长网）

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