用几个权重分析AZ的对战谱

hred9D

katago1.34,40B-s238,最初首位计算是Q11，与LZ270的154k的计算量选点相同，胜率46%左右。高计算量后，算出了AGZ的150二路飞，胜率达到51%以上，但是，随着计算量的增加，katago首选点的胜率下降到48-49%之间，虽然仍然是首选点。当然随着katago计算量变化和胜率波动，L18点的变化图也是不一样的。
159手，katago40B-s238可以初始计算选出，LZ270选点不同，但在前三个选点之中
160手，katago先左边交换后再白3切断，吻合度是存在的。LZ270首选点不同，但选点也排在第二位。

个人感觉，龟兔赛跑，民间的AI随着训练局数的增加和引擎的改进，还是在追赶上AGZ的过程中。。。

R141

hred9D 发表于 2020-4-5 17:34
katago1.34,40B-s238,最初首位计算是Q11，与LZ270的154k的计算量选点相同，胜率46%左右。高计算量后，算出 ...

个人觉得KataGo可能已经达到了AGZ，哪怕是棋力相近的AI，对战时也可能出现被对方发现盲点而被击败的情况，甚至是相对弱很多AI，也可能击中强AI的盲点，如果能够大致理解AGZ的棋谱，在棋局并非自己所下的情况下，如果只有少数几手可能有问题，棋力可能就差不多了，
AGZ的计算量相当高，与之相比，开源AI如果能分析出AGZ的招数，哪怕是用了比较高的计算量(可能也只是AGZ的零头），也是可以接受的。
个人觉得少数盲点的存在是可以接受的，同时也不能否认在某些局面下，KataGo等AI相较于AGZ有更高见解的可能性。
根据楼主之前的分析，LeelaZero大概有5000分了，从LeelaZero的训练量上看，这个分数很合理，从另一个角度看，MiniGo V17有足够的训练量和一些新的技术，个人觉得MiniGo V17在打上征子补丁后，应该达到或者超过了Master的水准，也就是达到了4850分，LeelaZero相对于MiniGoV17,是要强上一些的，由此看，认为LeelaZero差不多有5000分也是说得通的，根据KataGo对LeelaZero的胜率，认为KataGo达到甚至超过5200分，应该也是比较合理的。

hred9D

elo评分不太好估算。katago有后来居上的感觉，LZ有点上不去的情况，应该说，对AGZ的棋谱，关键手数的分析和理解还是重要的。
吻合度分析中，民间AI还是可以达到70%以上了，但是胜率波动很大的手数（哪怕只有几手棋不能理解）是不是重点和盲点呢？为什么民间引擎和权重都不能理解这几手棋？是不是与AGZ的关键差距？也是拉开elo的关键？比如148,204，截图是204手

hred9D

AlphaGo Zero通过与自己不断挑战来进行提升，不依赖人类数据。此前版本则是通过分析海量棋谱数据进行学习。AlphaGo打败李世石用了3000万盘比赛作为训练数据，而AlphaGo Zero仅用了490万盘比赛数据。经过3天的训练，AlphaGo Zero以100：0的战绩完胜AlphaGo。并且只用了1台机器和4个TPU，而李世石版AlphaGo则用了48个TPU。
谷歌论文是公布了，应该有最关键的部分有所隐瞒吧？不然硬件需求下降不来的。

R141

个人认为，如果某一手下下去之后胜率暴涨，通常就是确实的盲点，也就是差距，当然也有少数情况是下到这一手深入计算后才发现了妙手，所以胜率上升。这是一种情况。
你说的这两个点都是胜率下降的情况，个人认为这种情况下不能排除KataGo对这些招法不认同的可能性，这两手棋，KataGo对于148有自认为胜率较高的选点，同时也对AGZ的选点有一定的计算，对于204手，虽然没有立即下出，但在变化图中也下到了，不能认为KataGo完全没有理解，当然，不能否认的是，这些地方也可能确实存在一些差距。

首先我个人认为AGZ也难免存在盲点，假如让AGZ分析KataGo的棋谱，也可能出现类似的情况，在自身作为对局一方的同时，也难免出现盲点，更何况是直接分析其他AI的棋局，一个局面有盲点可以说是这个局面有差距，但不能代表AGZ因此就在其他局面下也更优秀，因为只是分析AGZ的棋谱，所以我们只能看到一方面，当然我这种说法也可能是错误的，我个人觉得这样想是合情合理的。

一个AI，如果原来分析不出盲点，后来能分析出来了，可以说是变强了，但我个人觉得，一个AI，并不需要完全分析出AGZ的棋谱，才能说是达到，如果对于AGZ下出来的局面能完全理解，尤其是在相对较低的算力下，棋力应该已经高出一些了。

elo等级分虽然不能特别精确的估算，但还是可以大概指出一个高度。毕竟AI的强弱，本质上还是要由胜率而定。盲点虽然可以用于判断，但是AI的强弱并不是一个绝对的数值，存在风格上的相互克制，而如果只是通过能不能看出一个盲点判断，个人觉得显得过于绝对了。

哪怕认为LeelaZero是4900分，KataGo 20B有84%的胜率（288elo),也超过了AGZ的5185分，更何况还有30B和40B，这种估算我认为比较保守了。

另外，KataGo不退让的风格可能也是选点不同的原因之一。AGZ有明显的退让，如果让AGZ分析KataGo的棋谱，也会出现退让和不退让的分歧，有些选点也会分析不出来，但是这些点显然不能作为判断水平的依据。

R141

hred9D 发表于 2020-4-5 20:35
AlphaGo Zero通过与自己不断挑战来进行提升，不依赖人类数据。此前版本则是通过分析海量棋谱数据进行学习。 ...

谷歌关键参数肯定是有所隐瞒的，LeelaZero早期训练效率也不高，不过KataGo在效率上有了极大的进步，这点是肯定的，另外像是MiniGo也拥有谷歌的TPU资源，训练是很充足的.

hred9D

R141 发表于 2020-4-5 20:44
个人认为，如果某一手下下去之后胜率暴涨，通常就是确实的盲点，也就是差距，当然也有少数情况是下到这一手 ...

如果对于AGZ下出来的局面能完全理解，尤其是在相对较低的算力下，棋力应该已经高出一些了。

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对，民间AI的确进步很大了，AGZ两个小时的棋，4个TPU训练的权重，爱好者配置相对而言，低到渣的电脑，使用民间的引擎和权重，很短的分析时间，能够理解到前3手棋，较高的吻合度，的确相当不容易了！也可以说不管多么强大的TPU，你也得按棋理下棋吧！

nan

看了两位讨论，我获益匪浅。我的配置是单卡GTX2060，纯人是K级水平。现在KataGo已经有一个强度序列，足够让其他AI对号入座。

这个系列管中窥豹，按现在的AI水平来说，展现出的解读差异，只有个别盲点。我把用KataGo-40b-s238，首位计算量100k的分析谱上传，有需要的棋友可以下载看看。感谢KataGo无私的贡献，让普通棋迷们有了这么强大的AI。谢谢楼上几位棋友捧场、指点！

阳光清爽海滩

hred9D 发表于 2020-4-5 20:35
AlphaGo Zero通过与自己不断挑战来进行提升，不依赖人类数据。此前版本则是通过分析海量棋谱数据进行学习。 ...

核心技术不可能告诉你，民间这些捣鼓AI算法的高手，他们能想到的问题人家早就碰到而且还更多，只是人家费脑力解决了当然不会告诉你。我们只能在正确的路上慢慢摸索。

epls9

阳光清爽海滩 发表于 2020-4-9 17:16
核心技术不可能告诉你，民间这些捣鼓AI算法的高手，他们能想到的问题人家早就碰到而且还更多，只是人家费 ...

你想多了。绝艺星阵都有针对围棋的优化，但AZ没有。AZ的一切都是建立在通用的指导基础上，不可能针对围棋搞那么多优化。KataGo的设计在效率上比AlphaZero高得多，即在围棋层面比AlphaZero优秀得多（多很多，几十甚至几千倍）。KataGo作者所属以及提供计算资源的企业Jane Street也不是什么野鸡公司。AZ作为DeepMind的实验和KataGo作为Jane Street的实验本质上没太大区别，无非是DM团队更大，实际上DM是不可能花大量的时间去做针对性优化的。有时候别把所谓“核心技术”看得那么神秘比较好，计算机科学方面所谓秘密的“核心技术”本世纪初以后就已经基本不存在了。AI方面现在大概没有什么核心技术是堆算力拼不出来的，如果有，不发表论文被别人抢先发现，或者技术牛人跳槽，亏的远比捂着亏得多。（我就是做人工神经网络研究的）

秦秦

问一下大家：民用AI什么时候可以赶上甚至超过AlphaGo Zero？

天行者

秦秦 发表于 2020-4-11 09:36
问一下大家：民用AI什么时候可以赶上甚至超过AlphaGo Zero？

就是现在，就在当今。katago 40B基本上已经追赶或者已经超越。关键是作者的出发点就是要做一款民用的AI。
但超越不超越其实没有任何意义，这也不是所有做AI的追求的目的！
谁也替代不了AlphaGo带给人类智慧的启迪，谁也代替不了Alpha围棋在这个领域的绝对领袖的地位！

hred9D

一个趣味测试，LZ6B,最初级的棋力，rtx2060s以首位计算量100k，来分析Game_020的吻合度，结果，黑棋怎么输的都不知道，最后居然以为黑棋胜率70%以上，与katago s238完全相反。当然除了布局黑棋勉强吻合度63%，中盘和官子，吻合度都没有超过60分！其中。白棋第150手，大方向居然与AGZ的一致，第150手排在第2位？！





100k首位计算量

nan

天行者 发表于 2020-4-1 17:20
现在的katago已经升级到1.35版本，针对芈式飞刀也做了策略性针对，不存在中刀的问题了！赶快升级吧！

很久没来论坛了，感谢指点！

nan

hred9D 发表于 2020-4-13 23:01
一个趣味测试，LZ6B,最初级的棋力，rtx2060s以首位计算量100k，来分析Game_020的吻合度，结果，黑棋怎么输 ...

是的，对胜率曲线的描绘，不精确但是很可靠的反映了权重强度。感谢老朋友捧场！