计算机围棋 - 维基百科，自由的百科全书

  此條目介紹的是可下围棋的電腦程式。关于通过網際網路下棋，请见「網路圍棋」。

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计算机围棋是人工智能（AI）的一个领域，该领域致力于开发出可以下围棋的电脑程式。围棋是棋盘游戏的一种，有很古老的历史。

最先電腦圍棋也試圖用類似處理西洋棋的演算法——alpha-beta 剪枝法，即一般認為的暴力搜尋法，但成長非常慢。1986年，應昌期懸賞100萬美金，徵求可以打敗人類的圍棋軟體，並以15年為期限，但沒有任何人拿走獎金。到了20世紀末，這類程式表現最好的是陳志行製作的手談，其宣稱可以接近業餘初段，至少與低段職業差距9子以上，其他如GNU Go更是只有業餘5~10級左右。

代表：

• 手談 (圍棋軟體)
• GNU Go

Crazy Stone首次引進了蒙地卡羅搜尋樹，其原理是用蒙地卡羅法快速的把棋局下至終局，然後藉此判斷局勢，用這個方法，電腦圍棋得到飛快性的成長，並突破了業餘初段的壁障。這時代表現最好的是Zen，在AlphaGo出現的前一年，Zen的平行運算版本可以達到與職業棋士差距3~4子的水平。

這時期開始，開始出現了UEC杯等電腦圍棋比賽。在其中發生一個插曲，2010年時，黃士傑的Erica在2010電腦奧林匹亞獲得19路圍棋的冠軍，隔年又在UEC盃拿下亞軍，這在當時引起許多注目，因為Erica是單機程式，而其對手都是使用大型電腦，這也使得他獲得DeepMind公司的邀請。

代表程式：

• Zen
• Crazy Stone
• 石子旋風
• Fuego

深度學習原本主要應用是圖像分析，利用電腦模擬神經元，可以訓練電腦有類似人類「直覺」的反應，2014年左右，Google DeepMind和facebook等公司意識這可能可以用在處理電腦圍棋。最直接的想法是輸入人類的圍棋棋譜，並在程式中設定圍棋規則，以及各棋譜的最後勝負，利用監督學習讓電腦得到「棋感」，電腦因而可以給出特定局面下有哪些可能的行棋方法，後來這個方法在AlphaGo的論文中被稱為「走子網路」。2015年左右，DeepMind的大衛·席爾瓦意識到，其實圍棋的形勢判斷也可以交由神經網路決定，「價值網路」因此誕生。接著DeepMind團隊再使用強化學習——大眾媒體稱之為左右互搏——增強兩種神經網路，在大約三千萬盤的左右互搏後，超越了職業選手水平，這使得DeepMind最終贏得這項與facebook的競賽。

2016年1月27日，《自然》發表了Google DeepMind开发AlphaGo 的論文，于2015年10月，在未讓子的挑戰中，以5:0戰績，擊敗歐洲圍棋冠軍——職業圍棋二段樊麾。這是電腦程式首次在公平比賽中擊敗職業棋手。2016年3月，AlphaGo在韓國首爾以4:1擊敗棋士李世乭。^[1][2] 2017年5月，AlphaGo在中国乌镇围棋峰会的三局比赛中以3:0击败^[3]当时世界排名第一^[4][5]的中国棋手柯洁。

代表程式：

• AlphaGo
• AlphaGo Zero
• CGI
• Darkforest（Facebook最終失敗的計畫）
• DeepZenGo
• ELF OpenGo
• KataGo
• Leela
• Leela Zero
• PhoenixGo
• SAI
• 絕藝

圍棋給程式設計師們帶來了許多人工智能領域裡的挑戰。當如IBM深藍那樣的超級電腦，已經能夠擊敗世界上最好的西洋棋棋手的同時；卻有不少人能擊敗圍棋軟體。可見，要編寫出超越初級水平的電腦圍棋程式，是極其困難的一回事。

围棋的棋盘很大（19×19），因此通常被认为是难以编写围棋程序的一个重要原因。

与其它棋盘游戏相比，围棋的着法几乎不受规则限制。中国象棋第一步有42种选择，国际象棋有20种选择，但围棋有361种选择。有些着法较常见，有些几乎从未走过（例如第一步下在边线上），但所有着法都有可能。

象棋（以及大部分棋盘游戏如西洋跳棋和双陆棋）棋局过程中，棋子数逐渐减少，使游戏简化。但是，围棋中每下一子，都可能有其戰略意義，使得單純分析戰術並不管用，会使局势变得更复杂。

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第一個電腦圍棋競賽是由USENIX贊助，在1984年到1988年間舉行。

宏碁電腦公司與應昌棋圍棋基金會從1986年開始，聯合舉辦電腦圍棋競賽，獲得冠軍的程式，可以挑戰職業棋士，獲勝獎金美金一百萬元。有效期至2000年。

1. ^ David Silver, Aja Huang, Chris J. Maddison, Arthur Guez, Laurent Sifre, George van den Driessche, Julian Schrittwieser, Ioannis Antonoglou, Veda Panneershelvam, Marc Lanctot, Sander Dieleman, Dominik Grewe, John Nham, Nal Kalchbrenner, Ilya Sutskever, Timothy Lillicrap, Madeleine Leach, Koray Kavukcuoglu, Thore Graepel & Demis Hassabis. 深度神经网络加树形检索可以下围棋了. 2016-01-27 [2016-01-29]. （原始内容存档于2019-09-24） （英语）. 
2. ^ 开明. 面对谷歌围棋AI，人类最后的智力骄傲即将崩塌. 2016-01-28 [2016-01-29]. （原始内容存档于2016-01-28）. 
3. ^ Google’s AlphaGo Continues Dominance With Second Win in China. 2017-05-25 [2017-05-27]. （原始内容存档于2017-05-27）. 
4. ^ 柯洁迎19岁生日 雄踞人类世界排名第一已两年. May 2017 [2017-05-27]. （原始内容存档于2017-08-11） （中文）. 
5. ^ World's Go Player Ratings. 24 May 2017 [2017-05-27]. （原始内容存档于2017-04-01）. 

1. AI-oriented survey of Go（页面存档备份，存于互联网档案馆）
2. Monte-Carlo Go, presented by Markus Enzenberger, Computer Go Seminar, University of Alberta, April 2004
3. Monte-Carlo Go（页面存档备份，存于互联网档案馆）, written by B. Bouzy and B. Helmstetter from Scientific Literature Digital Library
4. Static analysis of life and death in the game of Go（页面存档备份，存于互联网档案馆）, written by Ken Chen & Zhixing Chen, 20 February 1999
5. Co-Evolving a Go-Playing Neural Network（页面存档备份，存于互联网档案馆）, written by Alex Lubberts & Risto Miikkulainen, 2001

• 圍棋#围棋软件与人工智能
• 電腦象棋
• 電腦將棋
• 围棋程序列表
• 圍碁文字協議

維基教科書中的相關電子教程：Computer Go

• Online Computer Go bibliography.
• Computer Go（页面存档备份，存于互联网档案馆） and Computer Go Programming（页面存档备份，存于互联网档案馆） pages at Sensei's Library（页面存档备份，存于互联网档案馆）
• computer-go mailing list
• The Computer Go Room on the Kiseido Go Server（页面存档备份，存于互联网档案馆） (KGS) for online discussion and running "bots"
• Playing with Shannon: a forum about computer go programming

• Information on the Go Text Protocol（页面存档备份，存于互联网档案馆） commonly used for interfacing Go playing engines with graphical clients and internet servers
• Kinger, Tim and Mechner, David. An Architecture for Computer Go (1996年)
• Published articles about computer go on Ideosphere（页面存档备份，存于互联网档案馆） gives current estimate of whether a Go program will be best player in the world
• XS4All Internet B.V.（页面存档备份，存于互联网档案馆）
• Minimalism in Ubiquitous Interface Design（页面存档备份，存于互联网档案馆） by Wren and Reynolds describes a simple computer vision system for playing Go

• Go++ by Michael Reiss
• Handtalk（页面存档备份，存于互联网档案馆）, developed in China by Zhixing Chen
• The Many Faces of Go（页面存档备份，存于互联网档案馆） by David Fotland
• KCC（页面存档备份，存于互联网档案馆） Igo, from Korea (sold as Silver Star in Japan)
• Go Intellect（页面存档备份，存于互联网档案馆） by Ken Chen
• GNU Go （页面存档备份，存于互联网档案馆）, the strongest open source Go program
• Smart Go（页面存档备份，存于互联网档案馆） by Anders Kierulf, inventor of the Smart Game Format
• Free Go Software（页面存档备份，存于互联网档案馆）
• GoKnot, a Windows solution open for developing
• MIni GO Solver
• AYA by Hiroshi Yamashita
• CrazyStone（页面存档备份，存于互联网档案馆） by Rémi Coulom
• GNU Go, the strongest open source Go program
• Go++ by Michael Reiss (sold as Strongest Go or Tuyoi Igo in Japan)
• Go Intellect by Ken Chen
• Handtalk/Goemate, developed in China by Zhixing Chen (sold as Shudan Taikyoku in Japan)
• Haruka by Ryuichi Kawa (sold as Saikouhou in Japan)
• Indigo by Bruno Bouzy
• Katsunari by Shin-ichi Sei
• KCC Igo, from North Korea (sold as Silver Star or Ginsei Igo in Japan)
• The Many Faces of Go（页面存档备份，存于互联网档案馆） by David Fotland (sold as AI Igo in Japan)
• MoGo by Sylvain Gelly
• Smart Go（页面存档备份，存于互联网档案馆） by Anders Kierulf, inventor of the Smart Game Format
• Leela及Leela Zero

• Comprehensive list of past computer go events（页面存档备份，存于互联网档案馆）
• All systems Go by David A. Mechner, discusses the game where professional go player Janice Kim won a game against program Handtalk after giving a 25-stone handicap.
• Two Representative Computer Go Games（页面存档备份，存于互联网档案馆）, an article about two computer go games, the one with two computers players, and the other, a 29-stone handicap human-computer game