13、AlphaGo：将多种技术融合打造超强围棋AI

异步汪仔

于 2025-11-22 15:50:12 发布

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分类专栏：深度学习征服围棋文章标签： AlphaGo 深度神经网络策略网络

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AlphaGo：将多种技术融合打造超强围棋AI

1. AlphaGo的震撼登场

2016年，DeepMind的围棋机器人AlphaGo在与李世石的第二局比赛中，第37手棋惊爆了围棋界。这步棋违背了传统的围棋理论，当时的评论员、拥有近千场顶级赛事经验的职业棋手迈克尔·雷德蒙德（Michael Redmond）在直播中都惊得瞪大了眼睛，他甚至从演示棋盘上拿起棋子，环顾四周，似乎要确认AlphaGo这步棋是否正确。李世石，这位过去十年在全球围棋界占据主导地位的棋手，在落子前花了12分钟研究棋盘。

这步棋是“肩冲”，在传统围棋理论中，当白子在四线时，这种走法会让白棋形成的厚势封锁过多的地盘，看起来有些业余。但就是这步看似业余的棋，让AlphaGo在五局比赛中赢了四局。此后一年，从顶级职业棋手到普通俱乐部棋手，都开始尝试AlphaGo的走法。

2. AlphaGo的技术组成

AlphaGo是将经典树搜索、机器学习和强化学习等多种技术巧妙结合的产物。它主要由以下几个部分组成：
1. 策略网络训练 ：训练两个深度卷积神经网络（策略网络）用于落子预测。一个网络架构更深，预测结果更准确，称为强策略网络；另一个网络更小，评估速度更快，称为快策略网络。
2. 自对弈强化学习 ：以强策略网络为起点进行自对弈，通过强化学习进一步提升其性能。
3. 价值网络训练 ：利用强策略网络自对弈产生的经验数据训练价值网络。
4. 结合策略和价值网络的树搜索 ：在树搜索中使用快策略网络引导下一步，并结合价值网络的输出，选择最优落子。

2.1 训练深度神经网络

AlphaGo使用三个神经网络：两个策略网络（快策略网络和强策略网络）和一个价值网络。它们在概念上相互关联，下面分别介绍它们的作用和架构。

2.1.1 各网络的作用

快策略网络 ：其大小与之前训练的网络相当，目的不是成为最准确的落子预测器，而是能够快速预测落子，用于树搜索中的快速模拟。
强策略网络 ：优化目标是准确性，是一个比快策略网络更深的卷积网络，在预测围棋落子方面的性能可以是快策略网络的两倍以上。它首先在人类棋局数据上进行训练，然后通过自对弈和强化学习进一步提升。
价值网络 ：利用强策略网络自对弈产生的新数据集进行训练，学习一个价值函数，用于评估棋局位置的价值。

2.1.2 网络架构

强策略网络 ：是一个13层的卷积网络，所有层产生19×19的滤波器。第一层卷积层的内核大小为5，其余层的内核大小为3。最后一层使用softmax激活函数，有一个输出滤波器，前12层使用ReLU激活函数，每层有192个输出滤波器。
价值网络 ：是一个16层的卷积网络，前12层与强策略网络完全相同。第13层是一个额外的卷积层，结构与第2 - 12层相同。第14层是一个内核大小为1的卷积层，有一个输出滤波器。网络顶部有两个全连接层，一个有256个输出和ReLU激活函数，最后一个有一个输出和tanh激活函数。

以下是使用Keras定义这两个网络的代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Flatten
from keras.layers.convolutional import Conv2D

def alphago_model(input_shape, is_policy_net=False,
                  num_filters=192,
                  first_kernel_size=5,
                  other_kernel_size=3):
    model = Sequential()
    model.add(
        Conv2D(num_filters, first_kernel_size, input_shape=input_shape,
               padding='same',
               data_format='channels_first', activation='relu'))
    for i in range(2, 12):
        model.add(
            Conv2D(num_filters, other_kernel_size, padding='same',
                   data_format='channels_first', activation='relu'))

    if is_policy_net:
        model.add(
            Conv2D(filters=1, kernel_size=1, padding='same',
                   data_format='channels_first', activation='softmax'))
        model.add(Flatten())
        return model
    else:
        model.add(
            Conv2D(num_filters, other_kernel_size, padding='same',
                   data_format='channels_first', activation='relu'))
        model.add(
            Conv2D(filters=1, kernel_size=1, padding='same',
                   data_format='channels_first', activation='relu'))
        model.add(Flatten())
        model.add(Dense(256, activation='relu'))
        model.add(Dense(1, activation='tanh'))
        return model

2.2 AlphaGo棋盘编码器

AlphaGo的棋盘编码器比之前的编码器更复杂，但也是之前编码器的自然延续。策略网络的AlphaGo棋盘编码器有48个特征平面，价值网络在此基础上增加一个平面。这些特征平面由11个概念组成，其中一些之前已经使用过，另一些是新的。

特征名称	平面数量	描述
棋子颜色	3	三个特征平面分别表示当前玩家、对手和棋盘上的空点的棋子颜色
全1平面	1	一个完全填充值为1的特征平面
全0平面	1	一个完全填充值为0的特征平面
合理性	1	如果落子合法且不填满当前玩家的眼，则该平面上的落子值为1，否则为0
落子步数	8	这组八个二进制平面表示落子是多少步之前下的
气数	8	该落子所属的棋子串的气数，分为八个二进制平面
落子后的气数	8	如果落子，会产生多少气
提子数量	8	这步落子会提掉多少对手的棋子
自征子数量	8	如果落子，自己有多少棋子会被征吃
征子捕获	1	这颗棋子能否被征吃
征子逃脱	1	这颗棋子能否逃脱所有可能的征吃
当前玩家颜色	1	如果当前玩家是黑子，该平面填充1；如果是白子，填充0

以下是初始化AlphaGo棋盘编码器的代码：

class AlphaGoEncoder(Encoder):
    def __init__(self, board_size, use_player_plane=False):
        self.board_width, self.board_height = board_size
        self.use_player_plane = use_player_plane
        self.num_planes = 48 + use_player_plane

2.3 训练AlphaGo风格的策略网络

训练AlphaGo策略网络的第一步与之前介绍的流程相同：指定棋盘编码器和代理，加载围棋数据，并使用这些数据训练代理。

以下是训练AlphaGo强策略网络的具体步骤和代码：
1. 加载数据 ：

from dlgo.data.parallel_processor import GoDataProcessor
from dlgo.encoders.alphago import AlphaGoEncoder
from dlgo.agent.predict import DeepLearningAgent
from dlgo.networks.alphago import alphago_model
from keras.callbacks import ModelCheckpoint
import h5py

rows, cols = 19, 19
num_classes = rows * cols
num_games = 10000
encoder = AlphaGoEncoder()
processor = GoDataProcessor(encoder=encoder.name())
generator = processor.load_go_data('train', num_games, use_generator=True)
test_generator = processor.load_go_data('test', num_games, use_generator=True)

创建策略网络 ：

input_shape = (encoder.num_planes, rows, cols)
alphago_sl_policy = alphago_model(input_shape, is_policy_net=True)
alphago_sl_policy.compile('sgd', 'categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

训练并保存策略网络 ：

epochs = 200
batch_size = 128
alphago_sl_policy.fit_generator(
    generator=generator.generate(batch_size, num_classes),
    epochs=epochs,
    steps_per_epoch=generator.get_num_samples() / batch_size,
    validation_data=test_generator.generate(batch_size, num_classes),
    validation_steps=test_generator.get_num_samples() / batch_size,
    callbacks=[ModelCheckpoint('alphago_sl_policy_{epoch}.h5')]
)
alphago_sl_agent = DeepLearningAgent(alphago_sl_policy, encoder)
with h5py.File('alphago_sl_policy.h5', 'w') as sl_agent_out:
    alphago_sl_agent.serialize(sl_agent_out)

为了简化，在本章中可以将 alphago_sl_agent 作为快策略网络，在下一节中，将以此为起点进行强化学习。

3. 基于策略网络的自对弈强化学习

在训练了相对较强的策略代理 alphago_sl_agent 后，可以使用它进行自对弈，通过策略梯度算法进一步提升其性能。

3.1 加载策略网络

首先，将训练好的策略网络加载两次，一次作为新的强化学习代理 alphago_rl_agent ，另一次作为其对手。

from dlgo.agent.pg import PolicyAgent
from dlgo.agent.predict import load_prediction_agent
from dlgo.encoders.alphago import AlphaGoEncoder
from dlgo.rl.simulate import experience_simulation
import h5py

encoder = AlphaGoEncoder()
sl_agent = load_prediction_agent(h5py.File('alphago_sl_policy.h5'))
sl_opponent = load_prediction_agent(h5py.File('alphago_sl_policy.h5'))
alphago_rl_agent = PolicyAgent(sl_agent.model, encoder)
opponent = PolicyAgent(sl_opponent.model, encoder)

3.2 进行自对弈并生成经验数据

使用这两个代理进行自对弈，并存储产生的经验数据，用于训练 alphago_rl_agent 。

num_games = 1000
experience = experience_simulation(num_games, alphago_rl_agent, opponent)
alphago_rl_agent.train(experience)
with h5py.File('alphago_rl_policy.h5', 'w') as rl_agent_out:
    alphago_rl_agent.serialize(rl_agent_out)
with h5py.File('alphago_rl_experience.h5', 'w') as exp_out:
    experience.serialize(exp_out)

当AlphaGo在2016年登场时，最强的开源围棋机器人Pachi大约处于业余2段水平。仅仅让强化学习代理 alphago_rl_agent 选择下一步，就使AlphaGo对Pachi的胜率达到了令人印象深刻的85%。这表明自对弈相对于仅使用深度神经网络进行监督学习有显著的性能提升。

4. 从自对弈数据中推导价值网络

AlphaGo网络训练过程的最后一步是使用自对弈产生的经验数据训练价值网络。

4.1 初始化价值网络

from dlgo.networks.alphago import alphago_model
from dlgo.encoders.alphago import AlphaGoEncoder
from dlgo.rl import ValueAgent, load_experience
import h5py

rows, cols = 19, 19
encoder = AlphaGoEncoder()
input_shape = (encoder.num_planes, rows, cols)
alphago_value_network = alphago_model(input_shape)
alphago_value = ValueAgent(alphago_value_network, encoder)

4.2 训练并保存价值网络

experience = load_experience(h5py.File('alphago_rl_experience.h5', 'r'))
alphago_value.train(experience)
with h5py.File('alphago_value.h5', 'w') as value_agent_out:
    alphago_value.serialize(value_agent_out)

此时，如果能够获得快策略网络、强策略网络和价值网络的参数，并在树搜索算法中正确使用这三个深度网络，就可以得到一个具有超人类水平的围棋机器人。

5. 结合策略和价值网络的树搜索

5.1 改进蒙特卡罗模拟

在传统的蒙特卡罗树搜索中，通过随机选择子节点来遍历游戏树，而AlphaGo使用策略网络来引导模拟，提高了模拟的效率。

以下是使用快策略网络进行模拟的代码：

def policy_rollout(game_state, fast_policy):
    next_player = game_state.next_player()
    while not game_state.is_over():
        move_probabilities = fast_policy.predict(game_state)
        greedy_move = max(move_probabilities)
        game_state = game_state.apply_move(greedy_move)
    winner = game_state.winner()
    return 1 if winner == next_player else -1

此外，当到达树的叶节点需要扩展时，可以询问强策略网络获取好的落子。每个节点可以跟踪这些概率，使得根据策略更强的落子更有可能被选择。最后，价值网络用于评估叶节点的价值，通过将模拟结果与价值网络的输出进行加权平均，得到更准确的评估。

5.2 结合价值函数的树搜索

在AlphaGo的搜索树中，每个节点存储Q值（动作价值）、访问计数和先验概率。选择动作时，通过最大化Q值和效用函数的和来进行。当到达叶节点时，使用强策略网络计算子节点的先验概率，并通过结合策略模拟和价值网络评估叶节点的价值。

以下是定义AlphaGo树节点的代码：

import numpy as np
from dlgo.agent.base import Agent
from dlgo.goboard_fast import Move
from dlgo import kerasutil
import operator

class AlphaGoNode:
    def __init__(self, parent=None, probability=1.0):
        self.parent = parent
        self.children = {}
        self.visit_count = 0
        self.q_value = 0
        self.prior_value = probability
        self.u_value = probability

5.3 实现AlphaGo的搜索算法

以下是实现AlphaGo搜索算法的主要代码：

class AlphaGoMCTS(Agent):
    def __init__(self, policy_agent, fast_policy_agent, value_agent,
                 lambda_value=0.5, num_simulations=1000,
                 depth=50, rollout_limit=100):
        self.policy = policy_agent
        self.rollout_policy = fast_policy_agent
        self.value = value_agent
        self.lambda_value = lambda_value
        self.num_simulations = num_simulations
        self.depth = depth
        self.rollout_limit = rollout_limit
        self.root = AlphaGoNode()

    def select_move(self, game_state):
        for simulation in range(self.num_simulations):
            current_state = game_state
            node = self.root
            for depth in range(self.depth):
                if not node.children:
                    if current_state.is_over():
                        break
                    moves, probabilities = self.policy_probabilities(current_state)
                    node.expand_children(moves, probabilities)
                move, node = node.select_child()
                current_state = current_state.apply_move(move)
            value = self.value.predict(current_state)
            rollout = self.policy_rollout(current_state)
            weighted_value = (1 - self.lambda_value) * value + \
                             self.lambda_value * rollout
            node.update_values(weighted_value)

        move = max(self.root.children, key=lambda move:
                   self.root.children.get(move).visit_count)
        self.root = AlphaGoNode()
        if move in self.root.children:
            self.root = self.root.children[move]
            self.root.parent = None
        return move

    def policy_probabilities(self, game_state):
        encoder = self.policy._encoder
        outputs = self.policy.predict(game_state)
        legal_moves = game_state.legal_moves()
        if not legal_moves:
            return [], []
        encoded_points = [encoder.encode_point(move.point) for move in
                          legal_moves if move.point]
        legal_outputs = outputs[encoded_points]
        normalized_outputs = legal_outputs / np.sum(legal_outputs)
        return legal_moves, normalized_outputs

    def policy_rollout(self, game_state):
        for step in range(self.rollout_limit):
            if game_state.is_over():
                break
            move_probabilities = self.rollout_policy.predict(game_state)
            encoder = self.rollout_policy.encoder
            valid_moves = [m for idx, m in enumerate(move_probabilities)
                           if Move(encoder.decode_point_index(idx)) in
                              game_state.legal_moves()]
            max_index, max_value = max(enumerate(valid_moves),
                                       key=operator.itemgetter(1))
            max_point = encoder.decode_point_index(max_index)
            greedy_move = Move(max_point)
            if greedy_move in game_state.legal_moves():
                game_state = game_state.apply_move(greedy_move)
        next_player = game_state.next_player
        winner = game_state.winner()
        if winner is not None:
            return 1 if winner == next_player else -1
        else:
            return 0

以下是使用三个深度神经网络初始化AlphaGo代理的代码：

from dlgo.agent import load_prediction_agent, load_policy_agent, AlphaGoMCTS
from dlgo.rl import load_value_agent
import h5py

fast_policy = load_prediction_agent(h5py.File('alphago_sl_policy.h5', 'r'))
strong_policy = load_policy_agent(h5py.File('alphago_rl_policy.h5', 'r'))
value = load_value_agent(h5py.File('alphago_value.h5', 'r'))
alphago = AlphaGoMCTS(strong_policy, fast_policy, value)

这个代理可以像之前开发的其他代理一样使用，例如可以为其注册HTTP和GTP前端，与人类或其他机器人对弈，甚至可以在在线围棋服务器上运行。

6. 训练自己的AlphaGo的实际考虑

要让AlphaGo达到超人类的围棋水平，不仅需要确保训练好三个深度神经网络，还需要保证树搜索中的模拟运行足够快，避免长时间等待AlphaGo建议下一步落子。以下是一些建议：
1. 策略网络的监督学习 ：最初的训练步骤在KGS的160,000场比赛语料库上进行，相当于约3000万个游戏状态。DeepMind的AlphaGo团队总共进行了3.4亿次训练步骤。即使有最先进的GPU，训练过程也可能需要数月甚至数年。可以通过缩小网络规模、使用较小的训练集来获得满足要求的结果。
2. 自对弈 ：DeepMind在自对弈中生成了3000万个不同的局面，这远远超过了实际能够生成的数量。一般来说，尽量生成与监督学习中人类游戏局面数量相同的自对弈局面。
3. 快策略网络 ：由于快策略网络在模拟中经常使用，为了加速树搜索，确保其在开始时足够小。
4. 树搜索并行化 ：DeepMind通过并行化搜索，使用40个搜索线程，并使用多个GPU并行评估深度网络，多个CPU执行树搜索的其他部分，来加速搜索过程。可以通过减少模拟次数和搜索深度来提高游戏体验，虽然这可能无法达到超人类的性能，但至少系统变得可玩。

7. 总结

神经网络训练 ：为了使AlphaGo系统运行，需要训练三个深度神经网络：两个策略网络和一个价值网络。
策略网络作用 ：快策略网络用于树搜索中的快速模拟，评估叶节点的位置；强策略网络用于计算节点选择的先验概率。
价值网络作用 ：价值网络用于评估叶节点的位置，与策略模拟结果相结合。
落子选择 ：AlphaGo通过生成大量模拟，遍历游戏树，选择访问次数最多的节点作为下一步落子。
模拟过程 ：在模拟中，通过最大化Q值和效用函数的和选择节点；到达叶节点时，使用强策略网络扩展节点；叶节点通过结合价值网络和快策略模拟的输出进行评估；在算法的备份阶段，根据选择的动作更新访问计数、Q值和效用值。

通过以上步骤和技术，AlphaGo将多种技术融合，实现了超人类水平的围棋对弈。虽然训练和实现过程面临诸多挑战，但它为人工智能在复杂游戏中的应用提供了宝贵的经验。

8. 深入理解AlphaGo的技术原理

8.1 策略网络与价值网络的协同工作

在AlphaGo的系统中，策略网络和价值网络相互协作，共同提升了围棋决策的准确性。策略网络负责预测下一步的落子概率，而价值网络则评估当前局面的优劣。

在树搜索过程中，快策略网络为模拟提供快速的落子建议，使得可以在短时间内进行大量的模拟。强策略网络则在节点扩展时，为每个可能的落子提供先验概率，帮助确定哪些落子更值得探索。价值网络则在叶节点评估时，提供对当前局面的价值估计，与策略模拟的结果进行加权平均，得到更准确的局面评估。

8.2 树搜索算法的优化

AlphaGo的树搜索算法在传统蒙特卡罗树搜索的基础上进行了优化。通过使用策略网络和价值网络，减少了随机选择的盲目性，提高了搜索效率。

在选择节点时，通过最大化Q值和效用函数的和，平衡了探索和利用的关系。在开始时，由于访问计数较低，先验概率的影响较大，使得算法更倾向于探索新的节点。随着访问计数的增加，Q值的影响逐渐增大，算法更倾向于利用已经发现的好的节点。

8.3 强化学习的作用

强化学习在AlphaGo的训练过程中起到了关键作用。通过自对弈，强策略网络不断与自身进行对抗，学习到更优的落子策略。这种自我学习的过程使得AlphaGo能够超越人类的经验，发现一些传统围棋理论中未曾考虑到的落子方式。

同时，自对弈产生的经验数据也用于训练价值网络，使得价值网络能够更准确地评估局面的优劣。

9. AlphaGo技术的应用与拓展

9.1 在其他领域的应用

AlphaGo所采用的技术不仅在围棋领域取得了巨大成功，还可以应用于其他复杂的决策问题。例如，在金融领域，可以用于投资决策；在医疗领域，可以用于疾病诊断和治疗方案的选择；在交通领域，可以用于交通流量的优化等。

这些应用的核心思想都是通过训练神经网络，结合树搜索算法，在大量的可能决策中找到最优解。

9.2 技术的拓展与改进

虽然AlphaGo已经达到了超人类的水平，但仍然有许多可以改进的地方。例如，可以进一步优化神经网络的架构，提高其学习能力和泛化能力；可以改进树搜索算法，提高搜索效率和准确性；可以引入更多的领域知识，辅助决策过程等。

此外，还可以将AlphaGo的技术与其他人工智能技术相结合，如深度学习、强化学习、遗传算法等，创造出更强大的智能系统。

10. 未来展望

10.1 人工智能在游戏领域的发展

AlphaGo的成功标志着人工智能在复杂游戏领域取得了重大突破。未来，人工智能将在更多的游戏中展现出强大的实力，如象棋、国际象棋、星际争霸等。

随着技术的不断进步，人工智能将能够学习到更复杂的游戏策略，与人类玩家进行更激烈的对抗。这不仅将推动游戏产业的发展，还将为人工智能的研究提供更多的挑战和机遇。

10.2 人工智能在其他领域的影响

除了游戏领域，人工智能还将对其他领域产生深远的影响。例如，在医疗领域，人工智能可以帮助医生更准确地诊断疾病，制定更个性化的治疗方案；在交通领域，人工智能可以优化交通流量，减少拥堵和事故；在教育领域，人工智能可以为学生提供个性化的学习方案，提高学习效率等。

然而，人工智能的发展也带来了一些挑战，如就业问题、隐私问题、伦理问题等。因此，在推动人工智能发展的同时，也需要关注这些问题，制定相应的政策和法规，确保人工智能的发展符合人类的利益。

11. 总结与回顾

11.1 核心技术总结

神经网络训练 ：训练了三个深度神经网络，包括快策略网络、强策略网络和价值网络，分别用于快速模拟、先验概率计算和局面评估。
自对弈强化学习 ：通过自对弈，强策略网络不断提升自身性能，同时产生的经验数据用于训练价值网络。
树搜索算法 ：结合策略网络和价值网络，优化了传统的蒙特卡罗树搜索算法，提高了搜索效率和决策准确性。

11.2 实际应用与挑战

AlphaGo的技术在围棋领域取得了超人类的水平，同时也为其他领域的决策问题提供了借鉴。然而，训练和实现过程面临着计算资源、时间成本等挑战。在实际应用中，需要根据具体情况进行调整和优化。

11.3 未来发展方向

未来，人工智能将在游戏和其他领域继续发展，带来更多的机遇和挑战。需要不断探索和创新，解决技术和社会层面的问题，推动人工智能的健康发展。

12. 附录：关键代码汇总

12.1 深度神经网络定义

from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Flatten
from keras.layers.convolutional import Conv2D

def alphago_model(input_shape, is_policy_net=False,
                  num_filters=192,
                  first_kernel_size=5,
                  other_kernel_size=3):
    model = Sequential()
    model.add(
        Conv2D(num_filters, first_kernel_size, input_shape=input_shape,
               padding='same',
               data_format='channels_first', activation='relu'))
    for i in range(2, 12):
        model.add(
            Conv2D(num_filters, other_kernel_size, padding='same',
                   data_format='channels_first', activation='relu'))

    if is_policy_net:
        model.add(
            Conv2D(filters=1, kernel_size=1, padding='same',
                   data_format='channels_first', activation='softmax'))
        model.add(Flatten())
        return model
    else:
        model.add(
            Conv2D(num_filters, other_kernel_size, padding='same',
                   data_format='channels_first', activation='relu'))
        model.add(
            Conv2D(filters=1, kernel_size=1, padding='same',
                   data_format='channels_first', activation='relu'))
        model.add(Flatten())
        model.add(Dense(256, activation='relu'))
        model.add(Dense(1, activation='tanh'))
        return model

12.2 AlphaGo棋盘编码器

class AlphaGoEncoder(Encoder):
    def __init__(self, board_size, use_player_plane=False):
        self.board_width, self.board_height = board_size
        self.use_player_plane = use_player_plane
        self.num_planes = 48 + use_player_plane

12.3 策略网络训练

from dlgo.data.parallel_processor import GoDataProcessor
from dlgo.encoders.alphago import AlphaGoEncoder
from dlgo.agent.predict import DeepLearningAgent
from dlgo.networks.alphago import alphago_model
from keras.callbacks import ModelCheckpoint
import h5py

rows, cols = 19, 19
num_classes = rows * cols
num_games = 10000
encoder = AlphaGoEncoder()
processor = GoDataProcessor(encoder=encoder.name())
generator = processor.load_go_data('train', num_games, use_generator=True)
test_generator = processor.load_go_data('test', num_games, use_generator=True)

input_shape = (encoder.num_planes, rows, cols)
alphago_sl_policy = alphago_model(input_shape, is_policy_net=True)
alphago_sl_policy.compile('sgd', 'categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

epochs = 200
batch_size = 128
alphago_sl_policy.fit_generator(
    generator=generator.generate(batch_size, num_classes),
    epochs=epochs,
    steps_per_epoch=generator.get_num_samples() / batch_size,
    validation_data=test_generator.generate(batch_size, num_classes),
    validation_steps=test_generator.get_num_samples() / batch_size,
    callbacks=[ModelCheckpoint('alphago_sl_policy_{epoch}.h5')]
)
alphago_sl_agent = DeepLearningAgent(alphago_sl_policy, encoder)
with h5py.File('alphago_sl_policy.h5', 'w') as sl_agent_out:
    alphago_sl_agent.serialize(sl_agent_out)

12.4 自对弈强化学习

from dlgo.agent.pg import PolicyAgent
from dlgo.agent.predict import load_prediction_agent
from dlgo.encoders.alphago import AlphaGoEncoder
from dlgo.rl.simulate import experience_simulation
import h5py

encoder = AlphaGoEncoder()
sl_agent = load_prediction_agent(h5py.File('alphago_sl_policy.h5'))
sl_opponent = load_prediction_agent(h5py.File('alphago_sl_policy.h5'))
alphago_rl_agent = PolicyAgent(sl_agent.model, encoder)
opponent = PolicyAgent(sl_opponent.model, encoder)

num_games = 1000
experience = experience_simulation(num_games, alphago_rl_agent, opponent)
alphago_rl_agent.train(experience)
with h5py.File('alphago_rl_policy.h5', 'w') as rl_agent_out:
    alphago_rl_agent.serialize(rl_agent_out)
with h5py.File('alphago_rl_experience.h5', 'w') as exp_out:
    experience.serialize(exp_out)

12.5 价值网络训练

from dlgo.networks.alphago import alphago_model
from dlgo.encoders.alphago import AlphaGoEncoder
from dlgo.rl import ValueAgent, load_experience
import h5py

rows, cols = 19, 19
encoder = AlphaGoEncoder()
input_shape = (encoder.num_planes, rows, cols)
alphago_value_network = alphago_model(input_shape)
alphago_value = ValueAgent(alphago_value_network, encoder)

experience = load_experience(h5py.File('alphago_rl_experience.h5', 'r'))
alphago_value.train(experience)
with h5py.File('alphago_value.h5', 'w') as value_agent_out:
    alphago_value.serialize(value_agent_out)

12.6 树搜索算法实现

import numpy as np
from dlgo.agent.base import Agent
from dlgo.goboard_fast import Move
from dlgo import kerasutil
import operator

class AlphaGoNode:
    def __init__(self, parent=None, probability=1.0):
        self.parent = parent
        self.children = {}
        self.visit_count = 0
        self.q_value = 0
        self.prior_value = probability
        self.u_value = probability

    def select_child(self):
        return max(self.children.items(),
                   key=lambda child: child[1].q_value + \
                   child[1].u_value)

    def expand_children(self, moves, probabilities):
        for move, prob in zip(moves, probabilities):
            if move not in self.children:
                self.children[move] = AlphaGoNode(probability=prob)

    def update_values(self, leaf_value):
        if self.parent is not None:
            self.parent.update_values(leaf_value)
        self.visit_count += 1
        self.q_value += leaf_value / self.visit_count
        if self.parent is not None:
            c_u = 5
            self.u_value = c_u * np.sqrt(self.parent.visit_count) * \
                           self.prior_value / (1 + self.visit_count)


class AlphaGoMCTS(Agent):
    def __init__(self, policy_agent, fast_policy_agent, value_agent,
                 lambda_value=0.5, num_simulations=1000,
                 depth=50, rollout_limit=100):
        self.policy = policy_agent
        self.rollout_policy = fast_policy_agent
        self.value = value_agent
        self.lambda_value = lambda_value
        self.num_simulations = num_simulations
        self.depth = depth
        self.rollout_limit = rollout_limit
        self.root = AlphaGoNode()

    def select_move(self, game_state):
        for simulation in range(self.num_simulations):
            current_state = game_state
            node = self.root
            for depth in range(self.depth):
                if not node.children:
                    if current_state.is_over():
                        break
                    moves, probabilities = self.policy_probabilities(current_state)
                    node.expand_children(moves, probabilities)
                move, node = node.select_child()
                current_state = current_state.apply_move(move)
            value = self.value.predict(current_state)
            rollout = self.policy_rollout(current_state)
            weighted_value = (1 - self.lambda_value) * value + \
                             self.lambda_value * rollout
            node.update_values(weighted_value)

        move = max(self.root.children, key=lambda move:
                   self.root.children.get(move).visit_count)
        self.root = AlphaGoNode()
        if move in self.root.children:
            self.root = self.root.children[move]
            self.root.parent = None
        return move

    def policy_probabilities(self, game_state):
        encoder = self.policy._encoder
        outputs = self.policy.predict(game_state)
        legal_moves = game_state.legal_moves()
        if not legal_moves:
            return [], []
        encoded_points = [encoder.encode_point(move.point) for move in
                          legal_moves if move.point]
        legal_outputs = outputs[encoded_points]
        normalized_outputs = legal_outputs / np.sum(legal_outputs)
        return legal_moves, normalized_outputs

    def policy_rollout(self, game_state):
        for step in range(self.rollout_limit):
            if game_state.is_over():
                break
            move_probabilities = self.rollout_policy.predict(game_state)
            encoder = self.rollout_policy.encoder
            valid_moves = [m for idx, m in enumerate(move_probabilities)
                           if Move(encoder.decode_point_index(idx)) in
                              game_state.legal_moves()]
            max_index, max_value = max(enumerate(valid_moves),
                                       key=operator.itemgetter(1))
            max_point = encoder.decode_point_index(max_index)
            greedy_move = Move(max_point)
            if greedy_move in game_state.legal_moves():
                game_state = game_state.apply_move(greedy_move)
        next_player = game_state.next_player
        winner = game_state.winner()
        if winner is not None:
            return 1 if winner == next_player else -1
        else:
            return 0

12.7 AlphaGo代理初始化

from dlgo.agent import load_prediction_agent, load_policy_agent, AlphaGoMCTS
from dlgo.rl import load_value_agent
import h5py

fast_policy = load_prediction_agent(h5py.File('alphago_sl_policy.h5', 'r'))
strong_policy = load_policy_agent(h5py.File('alphago_rl_policy.h5', 'r'))
value = load_value_agent(h5py.File('alphago_value.h5', 'r'))
alphago = AlphaGoMCTS(strong_policy, fast_policy, value)

13. 流程图总结

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A(训练策略网络):::process --> B(自对弈强化学习):::process
    B --> C(训练价值网络):::process
    C --> D(树搜索落子选择):::process
    D --> E(输出落子决策):::process
    A -.-> F(快策略网络):::process
    A --> G(强策略网络):::process
    G --> B
    B --> H(强化后的强策略网络):::process
    H --> C
    F --> D
    H --> D
    C --> I(价值网络):::process
    I --> D

这个流程图展示了AlphaGo从训练到落子决策的整个过程，包括策略网络训练、自对弈强化学习、价值网络训练和树搜索落子选择等关键步骤。各个网络在不同阶段发挥作用，协同完成围棋决策任务。

通过深入研究AlphaGo的技术原理和实现细节，我们可以更好地理解人工智能在复杂决策问题中的应用，同时也为未来的研究和发展提供了有益的参考。