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囲碁AI実装時のつまづきポイント

Last updated at 2019-07-22Posted at 2019-07-22

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自己紹介

田口優
囲碁打てます
機械学習初学者

Twitter : hookbook_
Github : hookbook

はじめに

囲碁AIに関する書籍はたくさんあるが、
サンプルプログラムの先、自分で実装しようとした際に躓きがち（つまづいた）

1. 学習データ（棋譜）の集め方

###yenw/computer-go-dataset
トップアマ（ネット碁9段）、プロ、AlphaGo自己対局まで

###9路・13路盤棋譜
囲碁対局アプリ（囲碁クエスト）のランキング上位者の棋譜

2. 棋譜ファイルの変換〜囲碁特徴量生成

囲碁の棋譜は通常、SGF(Smart Game Format)形式で保存される

3.0.10]ST[0]FF[4]GM[1]SZ[19]PB[DeepZEN]PW[DolBaram]KM[6.5]RE[W+1.5]US[新浪囲棋]OT[3x30 Byo-yomi]TM[40] EV[韓国日本最強AI5番棋1局]RO[1]DT[2018-01-15];B[pd];W[dp];B[dc];W[qp];B[cn];W[ce];B[fq];W[ed];B[ec];W[fd];B[gc];W[eo];B[cq];W[gd];

　（中略）
W[nq];B[pj];W[qc];B[kg];W[ii];B[il];W[lj];B[ml];W[hl];B[kn];W[km];B[mn];W[lo];B[nf];W[mj];B[ki];W[kl];B[ol];W[jl]C[306手白1.5目勝])

データセットとして使えるように変換してあげる必要がある

P218

RocAlphaGoのコンバータで変換できる

Rochester-NRT/RocAlphaGo

初期AlphaGoのKeras再現実装
wikiが充実しているので、ひととおりみるとよさそう

04. Neural Networks and Training

ヘルプ確認

python -m AlphaGo.preprocessing.game_converter --help

SGF → HDF5

python -m AlphaGo.preprocessing.game_converter --features all --directory tests --recurse -o debug_feature_planes.hdf5

DataFrameとして使うなら

pd.read_hdf('debug_feature_planes.hdf5','df')

他のライブラリの実装例

###ymgaq/Pyaq
Pythonのみで実装された教育目的の囲碁プログラム

###ymgaq/AQ
個人開発の強豪AI（C++）、隠しオプション（--make_learn）で出力可能

3. 最初の一歩

9路盤データで、シンプルな教師あり学習を試すのが簡単そう
（AlphaGoのポリシーネットワーク相当）

だけどまだ試していない

4. 作成したAIと対局・bot公開

対局用のGUIとしてGoGUI、Sabaki等がある

GTP（Go Text Protocol）でやりとりするため、GTPに対応した実装とする必要がある

棋譜変換で紹介したリポジトリも対応済みなので参考に

Rochester-NRT/RocAlphaGo
ymgaq/Pyaq
ymgaq/AQ

bot公開できる対局サイト例
GTP準拠していれば比較的簡単に公開できる（らしい）