Konkurrera med topp mänskliga spelare i det gamla spelet Go har varit ett långsiktigt mål för artificiell intelligens. Go's höga grenningsfaktor gör traditionella söktekniker ineffektiva, även på ledande hårdvara, och Go's utvärderingsfunktion kan ändras drastiskt med en sten förändring. Nya verk [Maddison et al. (2015) ; Clark & Storkey (2015) ] visar att sökning inte är absolut nödvändigt för maskin Go spelare. En ren mönstermatchning metod, baserad på en Deep Convolutional Neural Network (DCNN) som förutspår nästa drag, kan utföra såväl som Monte Carlo Tree Search (MCTS)-baserade öppen källkod Go motorer som Pachi [Baudis & Gailly (2012) ] om dess sökbudget är begränsad. Vi utökar denna idé i vår bot kallas mörkskog, som bygger på en DCNN utformad för långsiktiga förutsägelser. Mörkskog förbättrar vinsthastigheten avsevärt för mönstrade metoder mot MCTS-baserade metoder, även med lösare sökbudgetar. Mot mänskliga spelare, de nyaste versionerna, darkfores2, uppnå en stabil 3d-nivå på KGS Go Server som en rankad bot, en betydande förbättring på de uppskattade 4k-5k leden för DCNN rapporteras i Clark & Storkey (2015) baserat på spel mot andra maskinspelare. Att lägga MCTS till darkfores2 skapar en mycket starkare spelare som heter darkfmcts3: med 5000 rollouts, slår det Pachi med 10k rollouts i alla 250 spel; med 75k rollouts det uppnår en stabil 5d nivå i KGS-servern, i par med state-of-the-art Go AIs (t.ex. Zen, DolBaram, CrazyStone) utom AlphaGo [Silver et al. (2016) ]; med 110k rollouts, vann den 3: e plats i januari KGS Go Tournament.
Senare tillvägagångssätt som REF har infört fancier konvolutionella neurala nätverk som förlitar sig på långsiktiga förutsägelser för utökat spel.
Better Computer Go Player with Neural Network and Long-term Prediction
{'venue': 'ICLR 2016', 'journal': 'arXiv: Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}