谷歌AlphaGo

alphago智能圍棋軟件是李世石vs.AlphaGo圍棋世紀(jì)之戰(zhàn)中的一個智能程序，很多人都在找這款應(yīng)用的下載，雖然圍棋水平不怎么樣，但是能和alphago對戰(zhàn)一局還是很不錯的哦！

alphago智能圍棋軟件能下載嗎？

alphago目前還不能提供給普通用戶下載使用，人家要170多個GPU，上千個CPU才能運(yùn)行，現(xiàn)在最便宜的泰坦也上萬RMB了，下載了你的八核小電腦也運(yùn)行不起來，去攢個200W美刀的集群還差不多……

AlphaGo的兩大功能：

MCTS(Monte Carlo Tree Search)

MCTS之于圍棋就像Alpha-Beta搜索之于象棋，是核心的算法，而比賽時的搜索速度至關(guān)重要。就像深藍(lán)當(dāng)年戰(zhàn)勝時，超級計(jì)算機(jī)的運(yùn)算速度是制勝的關(guān)鍵因素之一。

MCTS的4個步驟：Selection，Expansion，Evaluation(rollout)和Backup

MCTS的并行搜索：

(1) Leaf Parallelisation

最簡單的是Leaf Parallelisation，一個葉子用多個線程進(jìn)行多次Simulation，完全不改變之前的算法，把原來的一次Simulation的統(tǒng)計(jì)量用多次來代替，這樣理論上應(yīng)該準(zhǔn)確不少。但這種并行的問題是需要等待最慢的那個結(jié)束才能更新統(tǒng)計(jì)量；而且搜索的路徑數(shù)沒有增多。

(2) Root Parallelisation

多個線程各自搜索各自的UCT樹，最后投票

(3) Tree Parallelisation

這是真正的并行搜索，用多個線程同時搜索UCT樹。當(dāng)然統(tǒng)計(jì)量的更新需要考慮多線程的問題，比如要加鎖。

另外一個問題就是多個線程很可能同時走一樣的路徑（因?yàn)榇蠹叶歼x擇目前看起來Promising的孩子），一種方法就是臨時的修改virtual loss，比如線程1在搜索孩子a，那么就給它的Q(v)減一個很大的數(shù)，這樣其它線程就不太可能選擇它了。當(dāng)然線程1搜索完了之后要記得改回來。

A Lock-free Multithreaded Monte-Carlo Tree Search Algorithm》使用了一種lock-free的算法，這種方法比加鎖的方法要快很多，AlphaGo也用了這個方法。

Segal研究了為什么多機(jī)的MCTS算法很難，并且實(shí)驗(yàn)得出結(jié)論使用virtual loss的多線程版本能比較完美的scale到64個線程(當(dāng)然這是單機(jī)一個進(jìn)程的多線程程序）。AlphaGo的Rollout是用CPU集群來加速的，但是其它的三個步驟是在一臺機(jī)器完成的，這個就是最大的瓶頸。

DCNN(Deep Convolutional Neural Network)

（使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的Policy Network和Value Network）

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的時間一般很長，即使用GPU，一般也是用天來計(jì)算。Google使用GPU Cluster來訓(xùn)練，從論文中看，訓(xùn)練時間最長的Value Network也只是用50個GPU訓(xùn)練了一周。

給定一個輸入，用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測，基本運(yùn)算是矩陣向量運(yùn)算和卷積，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大量的參數(shù)，用CPU來運(yùn)算也是比較慢的。所以一般也是用GPU來加速，而AlphaGo是用GPU的cluster來加速的。

玩家觀點(diǎn)：

1.大概也就是二十年前，IBM的deepblue戰(zhàn)勝了當(dāng)時國際象棋界的棋王，一時成為焦點(diǎn)，再后來我上小學(xué)的時候，看到這個故事出現(xiàn)在了小學(xué)課本里。那時候，就在想這IBM是何許人也，畢竟連霍金老爺子都用IBM的電腦，不過等我接觸電腦接觸互聯(lián)網(wǎng)的時候，IBM卻成了陌生詞匯。不知道以后的中小學(xué)課本是否會將谷歌的這次戰(zhàn)勝圍棋大師的事例寫入課本。不過，鑒于tg和谷歌的關(guān)系，估計(jì)不太靠譜。

2. 就在這個新聞之前不久，我還看過類似的東西，大意就是圍棋比國際象棋還要難下，對于人工智能的考驗(yàn)還要大，國際象棋也包括中國象棋，棋盤上的棋子是越下越少的，而圍棋則不然，圍棋棋盤上棋子越下越多，越到后面，牽一發(fā)動全身…

3圍棋棋局本身不敢妄議了，只是因?yàn)榻舆B被邀請，也就來答一答。

4如果答不符題，請點(diǎn)沒有幫助