• 2018yuli

    接上回: https://www.v2ex.com/t/1250176

    计划等啥时候能战胜皮卡鱼了,和其他几个相关功能一起,建个 mini 群,我先闹,下班回家再试着调几次,论证想法。

    之前有老哥说五子棋先手必胜、规则简单,适合入门。听劝,五子棋跑通后,我继续尝试让循环 transformer 模型挑战中国象棋。

    对战

    目前模型迭代到了 v18 (从 v11 开始,v1~7 是五子棋)。模型文件 7.5M 比五子棋大了 10 倍,60w 参数量了(我 cpu 训练,再大就撑不住了),在线上实测和人类对战时,表现像极了一个刚学会下棋的新手

    - 过度防守: 警惕性过高,“老帅”被稍微一吓(甚至不是绝杀)就急着满场跑,像极了我打王者被举报到封号这件事。

    - 重度贪吃: 极其喜欢吃子,可能是我在静态评估函数里给“吃子/子力价值”的评分权重设高了,导致模型为了眼前的利益频繁放弃战略卡位。

    实测

    我让 v18 对战 Pikafish depth 1 (皮卡鱼 1 层深度),喜提 0 胜 10 负,胜率 0%:

    • 选取 5 个不同起点交换先后手,执红输 5 局,执黑输 5 局。

    • 无一和棋,全部被推平将死 ╰(艹皿艹 )。

    • 平均坚持 37.1 个半招(最短的一局 9 个半招就暴毙了,最长坚持到了 76 个半招)。

    附上一张当前的对局切片(我不会发图):```
    你执红 · 模型评分 · 已走 26 半招
    A B C D E F G H I

    9 車────馬────象────士────· ────士────象────· ────·
    │ │ │ │ │ │ │ │ │
    8 · ────· ────· ────· ────將────· ────· ────· ────·
    │ │ │ │ │ │ │ │ │
    7 · ────· ────砲────· ────車────· ────· ────· ────·
    │ │ │ │ │ │ │ │ │
    6 卒────· ────卒────· ────· ────· ────卒────· ────卒
    │ │ │ │ │ │ │ │ │
    5 · ────· ────· ────· ────车────· ────· ────· ────·
    楚 河 汉 界

    4 · ────· ────· ────· ────炮────· ────· ────· ────·
    │ │ │ │ │ │ │ │ │
    3 兵────· ────兵────· ────兵────· ────兵────· ────兵
    │ │ │ │ │ │ │ │ │
    2 · ────· ────· ────· ────· ────· ────· ────· ────·
    │ │ │ │ │ │ │ │ │
    1 车────· ────· ────· ────· ────· ────砲────· ────·
    │ │ │ │ │ │ │ │ │
    0 · ────马────相────仕────帅────仕────· ────· ────·

    点击棋子 → 点击落点 · 绿色为可落点
    ```感觉,至少要能战胜皮卡鱼,下班回来继续大战皮卡鱼。

    主楼
  • AsukaShen

    成了踢我,帮你测试

    #1
  • 2018yuli

    ok

    #2
  • 0r2

    皮卡鱼是目前最强的引擎吧?

    #3
  • 2018yuli

    对皮卡鱼是中国象棋天花板这事没概念,只知道用它的 Level 3 算分。本想着降维打击去杀个 Level 1 问题不大。结果欢乐送了...

    #4
  • albert990624

    老哥的测试环境是什么呢?这里的 eval 是准确的么?皮卡鱼引擎基本上这最近几年最强的中国象棋引擎了

    #5
  • 2018yuli

    误会了老哥。皮卡鱼底层确实可以,输出不同维度的审局指标( eval )

    我用的 2015 年的老 i5 笔记本电脑,然后 GPT 给我做的标注训练数据集(我承认,pro 额度在疯狂燃烧)。最后用这批带有解释的数据......这样出来的模型,能换性格 ‘保守、平衡、进攻’(目前三种),能说理由哈。

    #6
  • 2018yuli

    eval 参数,其实是让 GPT 盲猜的一套固定权重

    #7
  • imdoge-v2ex

    先别皮卡鱼……有以前的名手甚至巫师水平了没

    #8
  • imdoge-v2ex

    隔壁 Katago 的新 tf3 网络是用神经网络架构系列的,11 层、宽度 768 的 Transformer 网络,也许可以参考

    #9
  • 2018yuli

    🤝!老哥太专业了,KataGo 的 tf3 新网络很有参考价值(虽然我其实看不懂哈)。我这就试下象棋巫师。感谢大佬指路!

    #10
  • gigishy

    @2018yuli 先把将族三的石壁老人干掉?这个可不是人工智能,纯粹基础算法。

    #11

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