alphagomoku

1. 简介

如名所示，本项目意欲用alphago[1]所采用的的算法来建造一个下五子棋的AI。
一为学习，二主要是不想用启发式+搜索，因为获得好的启发式很难，且不自由。
实际上，已有很多五子棋AI[2]很厉害，相关算法可以参考这儿[3]或这儿[4]。
目前采用新方法的一些尝试[5]还没有达到期望。

2. 流程

就像alphago[1]，我们也想采用类似的方式：

• 1. 用监督学习训练策略网络
• 2. 在前面的基础上，通过self-play来增强策略网络和训练一个值网络
• 3. 用MCTS结合它们

为了更快的训练，我们先采用9x9的棋盘，待有成功的经验后再移到更大的棋盘上去。
对于监督学习，首先是收集数据。
我们的数据采集自gomocup前几名AI对弈记录。
你可以在这儿[6]下载，它们是经过对称旋转变换的。
数据集的每一行前81(9x9)个数是棋盘描述，0表示空，1表示黑子，2表示白子，
后面的数是表示每个位置被访问的次数和赢的次数。

3. 代码

主要的文件有:

main.py          #GUI，提供人机对弈界面和其它一些功能入口(通过按键)
game.py          #一局游戏，由2个AI和1个棋盘组成，可以有或没有GUI
board.py         #棋盘状态
strategy.py      #策略(AI)基类
strategy_dnn.py  #使用dnn作决策的AI
dnn*.py          #不同结构的DCNN，从本身运行可训练或强化, 用到tensorflow
 mcts.py          #TODO MCTS，使用NN记录统计信息
 mcts1.py         #单线程MCTS，使用Tree记录统计信息
 dfs.py           #另一个AI，来自[7]
server.py        #用于和gomocup的其它AI切磋，因为gomocup manager[8]
                 #是个Windows程序，而我们的程序主要跑在Linux上，
                 #所以做了一次转发：
                 #gomocup manager <-> Windows stub[9] <-> server.py

4. 使用

为了跑起来，你需要在代码里改些配置，主要是dnn.py里面一些目录位置。
监督学习: python dnn3.py
强化学习: python main.py, 再按F4
参与到gomocup manager: python server.py

5. 下一步想做的

• 1. 迁移到更大的棋盘
• 2. 有swap2规则的AI

6. 参考

[1]Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search
[2]Gomoku AI
[3]Gomoku Resources
[4]Carbon Gomoku
[5]Convolutional and Recurrent Neural Network for Gomoku
[6]Gomoku Dataset 9x9
[7]Gobang game with AI in 900 Lines
[8]Gomocup Manager
[9]Windows gomocup stub
[10]Human-level control through deep reinforcement learning
[11]MCTS

7. 踩过的坑

• 1. 监督学习所用的数据集会严重影响训练效果。
     之前我们用一个比较简单的启发式AI生成的数据集就连简单的规则都学不会，
     和人博弈时简直就是乱下
• 2. 用CNN描述棋盘状态，同样一些input features用不同形式喂给CNN，对结果影响不大
• 3. loss曲线和真正的效果感觉很奇怪
• 4. 直接和gomocup的其它AI对弈做强化学习实在是太慢，因为它们搜索一步
     都要很久，感觉self-play才是出路，要么能从很少的对弈中学习

8. 当前的问题

• 1. 当前监督学习得到的策略网络预测正确率只有35%，虽然和人玩还是能让人
     感到一些惊喜，但我想应该还要提高一些
• 2. self-play是这么做的: 让2个相同的AI(权值相同)对弈，其中一个
     不训练(权值保持不变)不探索，另一个用Actor-Critic做强化学习。
     现在的现象是做强化学习的AI的赢率会越来越低，
     value loss能收敛到很小，policy loss不收敛或基本稳定在一个较大的值上面。
     而偶尔能赢的时候恰好是value loss比较大的时候。
     

alphago做强化学习时候的minibatches是128， 而我们现在是1，是否因为这个影响巨大？
[DQN\[10\]][10]用了replay memory，如果一局终了时，把的所有状态带上reward后都放到
replay memory再采样是否有助于解决这个问题？ - 3. 单线程[MCTS\[11\]][11]太慢，不实用，得改成[APV-MCTS\[1\]][1]

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