现在,随时、随地、随心情,你都能和国际顶级围棋AI对战交流一局了。
最近,Facebook的围棋AI ELF OpenGo全面开源,下载ELF OpenGo最终版本模型,人人都能与ELF OpenGo下棋。
对了,不要被ELF OpenGo“超能力”般的棋艺惊叹到,不仅是你,连韩国棋院的专业围棋选手也被打败了。在与金志锡,申真谞,朴永训及崔哲瀚四位专业棋手对战时,ELF OpenGo以20:0的成绩大赢特赢。
甚至围棋AI界小有名气的前辈Leela Zero,也以18:980的成绩被ELF OpenGo远远甩在身后。
今天,Facebook公布了ELF OpenGo的研究论文,复现了AlphaGo Zero和AlphaZero,还详细揭秘了ELF OpenGo的训练细节,附带了一系列开源地址。
在今天刚发布的论文ELF OpenGo: An Analysis and Open Reimplementation of AlphaZero中,Facebook研究人员全面披露了ELF OpenGo的训练过程。
ELF OpenGo是去年诞生的。当时,Facebook改进了自己面向游戏的机器学习框架ELF,在上面重新实现了DeepMind的AlphaGoZero及AlphaZero的算法,得到了这个围棋AI ELF OpenGo。
论文显示,训练过程大部分遵循了AlphaZero的训练过程。
和AlphaZero用5000个自我对弈的TPU和64个训练TPU不同,整个训练过程共用了2000块英伟达GPU,型号均为英伟达Tesla V100 GPU,内存为16GB,总共训练了15天。
研究人员还应用了ELF OpenGo,完成了另外三方面突破。
一方面,为ELF OpenGo训练处一个棋艺超越人类的模型。
研究人员开发了一个类似AlphaZero的软件,在上面用2000块GPU连续训练了9天后,这个20个区块的模型的表现已经超过了人类水平。
随后,研究人员提供了一些预训练模型、代码和2000万局自我对弈的训练轨迹数据集进行训练。
第二方面,研究人员提供了模型在训练过程中的行为分析:
第三方面,研究人员进行了Mextensive ablation实验,学习AlphaZero风格算法的属性,对比了ELF OpenGo与AlphaGo Zero与AlphaZero的训练过程。
研究人员发现,对于最终模型而言,对局中加倍rollout水平大约提升200 ELO,AI的发挥会受到模型容量的限制。
目前,ELF OpenGo的论文、模型、实现代码、自我对弈数据集和与人类对弈记录等已经全部开放,地址可到文末寻找。
这篇论文来自Facebook人工智能研究所(FAIR),一作国内机器学习圈里一个熟悉的名字,田渊栋。
田渊栋从卡内基梅隆大学(CMU)毕业后,田渊栋奔赴谷歌无人车项目组,随后跳槽转向Facebook人工智能研究所。Facebook围棋AI Darkforest的相关研究,负责人和论文一作也是田渊栋。
田渊栋也一直活跃在知乎,是人工智能、深度学习话题的优秀回答者,是知乎er心中的大神。
去年,田渊栋回顾自己近几年的工作感悟和学习生涯的文章《博士五年之后五年的总结》,曾成为圈内的爆款文章,不少网友再次被圈粉,大呼醍醐灌顶。
论文二作Jerry Ma也同样为华裔,其Facebook介绍显示,2018年,Jerry Ma刚刚本科毕业,获得哈佛大学经济学和古典文学学士双学位。目前担任Facebook研究工程负责人。
年纪不大,责任不小。
GitHub地址: https://github.com/pytorch/ELF
论文地址 : https://arxiv.org/abs/1902.04522v1
Facebook博客介绍: https://ai.facebook.com/blog/open-sourcing-new-elf-opengo-bot-and-go-research/
ELF OpenGo官网: https://facebook.ai/developers/tools/elf-opengo
另外,如果你自带Windows系统的电脑,还可以下载这个软件,在线下棋。下载地址:
https://dl.fbaipublicfiles.com/elfopengo/play/play_opengo_v2.zip
— 完 —