CGI（英語：CGI Go Intelligence[2][1]）是由國立交通大學資訊工程學系吳毅成教授所帶領的團隊所開發的圍棋軟體。
CGICGI Logo |
| 原作者 | - 王永樂、何庭築（HappyGo）
- 廖挺富、何庭築（Amigo）
- 吳廸融、廖挺富、陳冠文、施仲晉、藍立呈、葉騉豪（CGI 1.0）
- 吳廸融、藍立呈、陳冠文、吳宏君、黃勁博、廖挺富（CGI 2.0）
- 吳廸融、陳冠文、吳宏君、賴東億、吳慈仁等（CGI 3.0）
- 吳毅成（專案指導人、指導教授）[1]
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| 開發者 | 國立交通大學資訊工程系電腦遊戲與智慧實驗室 |
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| 类型 | 圍棋軟體 |
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| 网站 | - www.facebook.com/NCTUCGI
- aigames.nctu.edu.tw/~icwu/aigames/CGI.html
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簡介 编辑
從2008年開始發展，一開始名稱為HappyGo，之後大幅改寫時改名為Amigo，但因Amigo與其他圍棋軟體名稱衝突，在後來改名時以實驗室的名字為基礎，改名為CGI並使用至今[1]。其中CGI為CGI Go Intelligence的递归缩写，指的是「CGI實驗室圍棋智慧」[2][1]。
於2017年年底與棋城合作，推出業餘七段棋力的對弈服務[3]。
演進 编辑
HappyGo 编辑
2008年到2011年的版本，以作者王永樂的暱稱Happy為名，僅支援9x9的棋盤[1]：
Amigo 编辑
2012年到2014年的版本，這個版本將蒙特卡洛树搜索（MCTS）的平行運算框架化，以便於用在其他軟體上[1]。這個版本雖然可以進行19x19棋盤對弈，但只是實做而沒有最佳化，所以非常的弱[1]：
- 實做蒙特卡洛树搜索（MCTS）的平行運算框架。
- 支援平行運算。
CGI 1.0 编辑
2015年一月到十二月的版本，除了採用了蒙特卡洛树搜索（MCTS）外，還包括了MM algorithm[2][1]：
- 利用很多人為定義的特性進行學習。
- 利用progressive bias、progressive widening以及動態貼目改善蒙特卡洛树搜索（MCTS）。
CGI 2.0 编辑
2015年十二月到2016年八月的版本，這個版本引入了深度卷积神经网络（DCNN）使得棋力大幅增強。在引入的初期採用Detlef Schmicker所提供的資料，在2016一月後採用自己訓練的資料[2][1]：
- 使用監督式學習策略神經網路（英語：Supervised Learning policy network），這個版本還沒有使用强化学习策略策略神經網路（英語：Reinforcement Learning policy network）以及價值神經網路（英語：Value Network）。
CGI 3.0 编辑
2016年八月後的版本，在這個版本因為AlphaGo論文的出現而有了巨大的改動，使得實力大幅進步，能在不讓子的對弈中與職業棋士較勁[2][1]：
- 引入監督式學習策略神經網路（英語：Supervised Learning policy network）
- 引入強化學習策略神經網路（英語：Reinforcement Learning policy network）
- 引入價值網路（英語：Value Network）[4]
- 改善蒙特卡洛树搜索（MCTS）內的快速走子（英語：Rollout）
- 支援分散式計算
CGI 4.0 编辑
2018年十二月的版本，這個版本能提供四十個穩定棋力等級之圍棋程式，最高棋力與ELF OpenGo棋力相當[5]。
成績 编辑
HappyGo 编辑
對電腦 编辑
Amigo 编辑
對電腦 编辑
CGI 1.0 编辑
對電腦 编辑
對人 编辑
賽事皆為IEEE CIG 2015：
CGI 2.0 编辑
對電腦 编辑
對人 编辑
賽事皆為IEEE WCCI 2016：
| 黑 | 白 | 讓子 | 貼目 | 結果 | 備註 |
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| CGI | 周平強（職業六段） | 2 | 0.5 | W+Res[9] | 七月24日 |
| CGI | 周俊勳（職業九段） | 2 | 0.5 | W+Res[9][2][1] | |
| 蔡尚榮（業餘六段） | CGI | 2 | 0.5 | B+Res[9] | 七月25日 |
| 張盛舒（業餘六段） | CGI | 2 | 0.5 | B+Res[9] | 七月25日 |
| CGI | 周平強（職業六段） | 2 | 0.5 | B+Res[9] | 七月25日 |
| 蔡尚榮（業餘6段） | CGI | 0 | 0.5 | W+Res[9] | 七月26日 |
| 張盛舒（業餘6段） | CGI | 2 | 0.5 | B+Res[9] | 七月26日 |
CGOS 编辑
在CGOS上，CGI1407_1_475_7c的BayesElo為3265分[10]。
CGI 3.0 编辑
對電腦 编辑
對人 编辑
賽事為FUZZ-IEEE 2017：
CGOS 编辑
在CGOS上，CGI1900_4c的BayesElo為3513分[10]。
參考文獻 编辑
- ^ 1.00 1.01 1.02 1.03 1.04 1.05 1.06 1.07 1.08 1.09 1.10 1.11 1.12 1.13 1.14 1.15 1.16 1.17 1.18 1.19 1.20 1.21 1.22 1.23 1.24 1.25 1.26 1.27 1.28 1.29 Introduction to Go Programs Developed at CGI Lab. [2019-12-30]. （原始内容于2020-02-11）.
- ^ 2.00 2.01 2.02 2.03 2.04 2.05 2.06 2.07 2.08 2.09 2.10 2.11 2.12 2.13 2.14 2.15 CGI Go Intelligence 介紹. 2017-11-02 [2017-12-22]. （原始内容于2019-02-15）.
- ^ 特價、界面、AI. 棋城. 2017-12-22 [2017-12-23]. （原始内容于2017-12-23）.
- ^ [1705.10701] Multi-Labelled Value Networks for Computer Go. 2017-05-30 [2017-12-22]. （原始内容于2017-12-23）.
- ^ . 2018-12-18 [2019-12-30]. （原始内容存档于2019-12-27）.
- ^ 6.0 6.1 6.2 6.3 Human vs. Computer Go Competition @ IEEE CIG 2015. [2017-12-23]. （原始内容于2017-07-07）.
- ^ First-day results. [2017-12-22]. （原始内容于2017-05-17）.
- ^ Second-day results. [2017-12-22]. （原始内容于2017-05-13）.
- ^ 9.0 9.1 9.2 9.3 9.4 9.5 9.6 Human vs. Computer Go Competition @ IEEE WCCI 2016. [2017-12-23]. （原始内容于2017-08-01）.
- ^ 10.0 10.1 19x19 All Time Ranks. [2018-01-10]. （原始内容于2018-01-17）.
- ^ 1日目大会結果. [2017-12-22]. （原始内容于2017-09-12）.
- ^ 2日目大会結果. [2017-12-22]. （原始内容于2017-09-22）.
- ^ 2017/08/17 台灣 CGI 勇奪首屆世界智能圍棋賽亞軍. 海峰棋院. 2017-08-17 [2017-12-22]. （原始内容于2017-12-22）.
- ^ 14.0 14.1 Machine Learning for Human Prediction and Application @ FUZZ-IEEE 2017. [2017-12-24]. （原始内容于2017-12-24）.
- ^ 15.0 15.1 吳, 宛縈. CGI圍棋程式達高段職業棋士水準 擊敗紅面棋王. 今日新聞. 2017-07-13 [2017-12-24]. （原始内容于2017-12-25） （中文（臺灣））.
相關連結 编辑
外部連結 编辑
- CGI的Facebook專頁，目前的官方資訊頁面。
- 官方网站。（英文）
圍棋軟體, 英語, intelligence, 是由國立交通大學資訊工程學系吳毅成教授所帶領的團隊所開發的圍棋軟體, cgicgi, logo原作者王永樂, 何庭築, happygo, 廖挺富, 何庭築, amigo, 吳廸融, 廖挺富, 陳冠文, 施仲晉, 藍立呈, 葉騉豪, 吳廸融, 藍立呈, 陳冠文, 吳宏君, 黃勁博, 廖挺富, 吳廸融, 陳冠文, 吳宏君, 賴東億, 吳慈仁等, 吳毅成, 專案指導人, 指導教授, 開發者國立交通大學資訊工程系電腦遊戲與智慧實驗室类型圍棋軟體网站www, facebook,. CGI 英語 CGI Go Intelligence 2 1 是由國立交通大學資訊工程學系吳毅成教授所帶領的團隊所開發的圍棋軟體 CGICGI Logo原作者王永樂 何庭築 HappyGo 廖挺富 何庭築 Amigo 吳廸融 廖挺富 陳冠文 施仲晉 藍立呈 葉騉豪 CGI 1 0 吳廸融 藍立呈 陳冠文 吳宏君 黃勁博 廖挺富 CGI 2 0 吳廸融 陳冠文 吳宏君 賴東億 吳慈仁等 CGI 3 0 吳毅成 專案指導人 指導教授 1 開發者國立交通大學資訊工程系電腦遊戲與智慧實驗室类型圍棋軟體网站www wbr facebook wbr com wbr NCTUCGI aigames wbr nctu wbr edu wbr tw wbr icwu wbr aigames wbr CGI wbr html 目录 1 簡介 2 演進 2 1 HappyGo 2 2 Amigo 2 3 CGI 1 0 2 4 CGI 2 0 2 5 CGI 3 0 2 6 CGI 4 0 3 成績 3 1 HappyGo 3 1 1 對電腦 3 2 Amigo 3 2 1 對電腦 3 3 CGI 1 0 3 3 1 對電腦 3 3 2 對人 3 4 CGI 2 0 3 4 1 對電腦 3 4 2 對人 3 4 3 CGOS 3 5 CGI 3 0 3 5 1 對電腦 3 5 2 對人 3 5 3 CGOS 4 參考文獻 5 相關連結 6 外部連結簡介 编辑從2008年開始發展 一開始名稱為HappyGo 之後大幅改寫時改名為Amigo 但因Amigo與其他圍棋軟體名稱衝突 在後來改名時以實驗室的名字為基礎 改名為CGI並使用至今 1 其中CGI為CGI Go Intelligence的递归缩写 指的是 CGI實驗室圍棋智慧 2 1 於2017年年底與棋城合作 推出業餘七段棋力的對弈服務 3 演進 编辑HappyGo 编辑 2008年到2011年的版本 以作者王永樂的暱稱Happy為名 僅支援9x9的棋盤 1 沒有任何機器學習的程式碼 是基於蒙特卡洛树搜索 MCTS 以及人類對圍棋的知識所寫成的程式 不支援任何平行運算 Amigo 编辑 2012年到2014年的版本 這個版本將蒙特卡洛树搜索 MCTS 的平行運算框架化 以便於用在其他軟體上 1 這個版本雖然可以進行19x19棋盤對弈 但只是實做而沒有最佳化 所以非常的弱 1 實做蒙特卡洛树搜索 MCTS 的平行運算框架 支援平行運算 CGI 1 0 编辑 2015年一月到十二月的版本 除了採用了蒙特卡洛树搜索 MCTS 外 還包括了MM algorithm 英语 MM algorithm 2 1 利用很多人為定義的特性進行學習 利用progressive bias progressive widening以及動態貼目改善蒙特卡洛树搜索 MCTS CGI 2 0 编辑 2015年十二月到2016年八月的版本 這個版本引入了深度卷积神经网络 DCNN 使得棋力大幅增強 在引入的初期採用Detlef Schmicker所提供的資料 在2016一月後採用自己訓練的資料 2 1 使用監督式學習策略神經網路 英語 Supervised Learning policy network 這個版本還沒有使用强化学习策略策略神經網路 英語 Reinforcement Learning policy network 以及價值神經網路 英語 Value Network CGI 3 0 编辑 2016年八月後的版本 在這個版本因為AlphaGo論文的出現而有了巨大的改動 使得實力大幅進步 能在不讓子的對弈中與職業棋士較勁 2 1 引入監督式學習策略神經網路 英語 Supervised Learning policy network 引入強化學習策略神經網路 英語 Reinforcement Learning policy network 引入價值網路 英語 Value Network 4 改善蒙特卡洛树搜索 MCTS 內的快速走子 英語 Rollout 支援分散式計算CGI 4 0 编辑 2018年十二月的版本 這個版本能提供四十個穩定棋力等級之圍棋程式 最高棋力與ELF OpenGo棋力相當 5 成績 编辑HappyGo 编辑 對電腦 编辑 2009年TAAI 9x9第四名 1 2010年ICGA 9x9第八名 1 2010年TAAI 9x9第二名 1 2011年TAAI 9x9第五名 1 2013年TCGA 9x9第二名 1 Amigo 编辑 對電腦 编辑 2013年ICGA 9x9第三名 1 2013年TCGA 9x9第三名 1 2014年TCGA 9x9第二名 1 2014年TAAI 9x9第二名 1 CGI 1 0 编辑 對電腦 编辑 2015年ICGA 9x9第三名 13x13第四名 19x19第四名 2 1 2015年TCGA 9x9第一名 13x13第一名 19x19第一名 2 1 對人 编辑 賽事皆為IEEE CIG 2015 黑 白 讓子 貼目 結果 備註CGI 俞俐均 職業一段 6 0 5 B Res 6 2 1 CGI Chi Chang 業餘5段 2 0 5 W Res 6 CGI 周俊勳 職業九段 6 6 5 W 5 5 6 2 1 CGI 張凱馨 職業五段 6 0 5 W Res 6 2 1 CGI 2 0 编辑 對電腦 编辑 2016年UEC杯世界電腦圍棋大會 初賽第一名 7 決賽第六名 8 2 1 對人 编辑 賽事皆為IEEE WCCI 2016 黑 白 讓子 貼目 結果 備註CGI 周平強 職業六段 2 0 5 W Res 9 七月24日CGI 周俊勳 職業九段 2 0 5 W Res 9 2 1 蔡尚榮 業餘六段 CGI 2 0 5 B Res 9 七月25日張盛舒 業餘六段 CGI 2 0 5 B Res 9 七月25日CGI 周平強 職業六段 2 0 5 B Res 9 七月25日蔡尚榮 業餘6段 CGI 0 0 5 W Res 9 七月26日張盛舒 業餘6段 CGI 2 0 5 B Res 9 七月26日CGOS 编辑 在CGOS上 CGI1407 1 475 7c的BayesElo為3265分 10 CGI 3 0 编辑 對電腦 编辑 2017年UEC杯世界電腦圍棋大會 初賽第六名 11 決賽第七名 12 2 1 2017年世界智能圍棋公開賽 初賽第一名 決賽第二名 13 2 1 對人 编辑 賽事為FUZZ IEEE 2017 黑 白 讓子 貼目 結果 備註CGI 周俊勳 職業九段 0 7 5 B Res 14 15 2 1 周俊勳 職業九段 CGI 0 7 5 W 2 5 14 15 2 1 CGOS 编辑 在CGOS上 CGI1900 4c的BayesElo為3513分 10 參考文獻 编辑 1 00 1 01 1 02 1 03 1 04 1 05 1 06 1 07 1 08 1 09 1 10 1 11 1 12 1 13 1 14 1 15 1 16 1 17 1 18 1 19 1 20 1 21 1 22 1 23 1 24 1 25 1 26 1 27 1 28 1 29 Introduction to Go Programs Developed at CGI Lab 2019 12 30 原始内容存档于2020 02 11 2 00 2 01 2 02 2 03 2 04 2 05 2 06 2 07 2 08 2 09 2 10 2 11 2 12 2 13 2 14 2 15 CGI Go Intelligence 介紹 2017 11 02 2017 12 22 原始内容存档于2019 02 15 特價 界面 AI 棋城 2017 12 22 2017 12 23 原始内容存档于2017 12 23 1705 10701 Multi Labelled Value Networks for Computer Go 2017 05 30 2017 12 22 原始内容存档于2017 12 23 圍棋終身學習系統 交大CGI計畫團隊之研究發表成果 2018 12 18 2019 12 30 原始内容存档于2019 12 27 6 0 6 1 6 2 6 3 Human vs Computer Go Competition IEEE CIG 2015 2017 12 23 原始内容存档于2017 07 07 First day results 2017 12 22 原始内容存档于2017 05 17 Second day results 2017 12 22 原始内容存档于2017 05 13 9 0 9 1 9 2 9 3 9 4 9 5 9 6 Human vs Computer Go Competition IEEE WCCI 2016 2017 12 23 原始内容存档于2017 08 01 10 0 10 1 19x19 All Time Ranks 2018 01 10 原始内容存档于2018 01 17 1日目大会結果 2017 12 22 原始内容存档于2017 09 12 2日目大会結果 2017 12 22 原始内容存档于2017 09 22 2017 08 17 台灣 CGI 勇奪首屆世界智能圍棋賽亞軍 海峰棋院 2017 08 17 2017 12 22 原始内容存档于2017 12 22 14 0 14 1 Machine Learning for Human Prediction and Application FUZZ IEEE 2017 2017 12 24 原始内容存档于2017 12 24 15 0 15 1 吳 宛縈 CGI圍棋程式達高段職業棋士水準 擊敗紅面棋王 今日新聞 2017 07 13 2017 12 24 原始内容存档于2017 12 25 中文 臺灣 相關連結 编辑AlphaGo 吳毅成 電腦圍棋外部連結 编辑CGI的Facebook專頁 目前的官方資訊頁面 官方网站 英文 取自 https zh wikipedia org w index php title CGI 圍棋軟體 amp oldid 78335199, 维基百科，wiki，书籍，书籍，图书馆，
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