圍棋人機對奕(5)﹍適合級位實力的 AI 引擎介紹

之前介紹過「可調整棋力的免費對奕軟體」，有 2 個適合級位的軟體，分別是英文、日文界面，如果想操作比較舒服的中文界面下棋，可使用「AI 引擎圖形界面軟體 Drago」，接著安裝本篇介紹的 4 個級位實力免費開源 AI 引擎，就能隨意挑選適合自己棋力的 AI 進行訓練。 本篇會說明這 4 個引擎大致的棋力、安裝方式，並比較其真實的棋力為何。

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(圖片出處: pixabay.com)

一、安裝 Drago

1. 準備動作 開始之前，請先安裝「AI 引擎圖形界面軟體 Drago」，本篇會使用有中文界面的 Drago，並在 Drago 上安裝本篇介紹的 4 個 AI 引擎：

• DariushGTP
• Aya
• GNU Go
• Fuego

2. 修改設定檔 安裝 Drago 的說明文章有提到，某些引擎在設定對奕時，無法選擇時間、規則(選項被反白)，此狀況需要透過修改系統設定檔來解決。 所以安裝完 Drago 後，請在 Drago 目錄下用文書處理軟體編輯這個檔案 engines.config，找到這 4 個引擎的區塊，並改成以下內容後存檔： [Aya] url = http://www32.ocn.ne.jp/~yss/index.html connection = arg:--mode gtp level = not.handled boardsize = not.required chinese.rules = not.required japanese.rules = not.required time.per.move = not.required total.time = not.required overtime = not.required [DariushGTP] url = http://ricoh51.free.fr/go/engine.htm connection = not.required level = arg:--level * boardsize = not.required chinese.rules = arg:--rules chinese japanese.rules = arg:--rules japanese time.per.move = not.required total.time = not.required overtime = not.required [Fuego] url = http://gnugo.baduk.org/ connection = not.required level = not.handled boardsize = not.required chinese.rules = gtp:go_param_rules japanese_scoring 0 japanese.rules = gtp:go_param_rules japanese_scoring 1 time.per.move = gtp:go_param timelimit * total.time = not.required overtime = not.required [Gnu Go] url = http://gnugo.baduk.org/ connection = arg:--mode gtp level = arg:--level * boardsize = not.required chinese.rules = arg:--chinese-rules japanese.rules = arg:--japanese-rules time.per.move = not.required total.time = not.required overtime = not.required 修改的原理該篇文章已有說明，簡單說就是將此檔案跟讀秒時間相關的設定字串 "not.handled" 置換成 "not.required"，在對奕設定畫面就能選擇讀秒方式了。

二、DariushGTP 8K

1. 介紹

• 官網：Dariush
• 棋力：根據 GTP engines 列表，顯示 DariushGTP 的棋力為 KGS 8k

Dariush 是一個圍棋免費對奕軟體，上一篇「可調整棋力的免費對奕軟體」第一個介紹的軟體，其使用的 AI 引擎稱為「DariushGTP」 。 因為該軟體提供了調整棋力的功能，所以 DariushGTP 也是少數兩個提供調整棋力參數的 AI 引擎之一。 2. 下載

• 下載頁面：GTP engines
• 下載連結：DarGTP.zip

解壓縮後產生檔案 DarGTP.exe，存放在自訂目錄即可。 3. 安裝引擎 在 Drago 「添加」引擎時，預設引擎清單中就有 DariushGTP。由於我們已經安裝了(不必開啟瀏覽器下載)，所以可以直接選「已安裝」→「確定」。 如上圖紅框，選擇剛剛解壓縮的 DarGTP.exe 路徑後：

• 系統會自動讀取設定檔中的參數，並顯示在「參數」欄位
• 系統會自動抓引擎名稱及版本，顯示為「Dariush」
• 按「確定」即完成添加引擎

前面介紹過，DariushGTP 是少數可以選擇棋力的 AI 引擎，從選單「對奕」→「開始人機對奕」，如上圖跳出的對奕設定畫面：

• 對奕引擎選擇「Dariush」
• 等級可調整 1~10 級

其他設定參數請依需求調整，按「確定」就可開始跟 AI 對奕了。

三、Aya 8K

1. 介紹

• 官網：Aya
• 棋力：官網作者自稱 Aya 的棋力應該是日本 7K，不過 Aya 在 KGS 上的機器人等級為 8K。

Aya 同樣是圍棋免費對奕軟體，上一篇「可調整棋力的免費對奕軟體」→「五、其他軟體」也有介紹過。Aya 是有圖形界面的，但該程式同時也可作為 AI 引擎使用。 2. 下載

• 下載連結：aya634e.zip
• 這網站年代比較久遠，這個下載連結並非 https 協定，會被 Chrome 擋掉，所以可以複製連結後，另開一個空白網頁，貼上連結後就能下載檔案

解壓縮後產生許多檔案，請存放在自訂目錄，其中 Aya.exe 之後會用到。 3. 安裝引擎 在 Drago 「添加」引擎時，預設引擎清單中就有 Aya。由於我們已經安裝好，可直接選「已安裝」→「確定」。 如上圖紅框，選擇剛剛的 Aya.exe 路徑後：

• 系統會自動讀取設定檔中的參數，並顯示在「參數」欄位
• 系統會自動抓引擎名稱及版本，顯示為「Aya 6.34」
• 按「確定」即完成添加引擎

之後進行人機對奕時，對奕引擎選擇「Aya 6.34」即可。

四、GNU Go 5K

1. 介紹

• 官網：GNU Go
• 棋力：根據 GTP engines 列表，顯示 GNU Go 的棋力為 KGS 5k

GNU Go 在各大圍棋對奕平台都很常看到依其引擎創建的 AI 機器人，跟 DariushGTP 一樣都可調整棋力，適合用來對奕訓練。 2. 下載

• 下載頁面：GNU Go
• 下載連結：gnugo-3.8.zip

解壓縮後產生許多檔案，請存放在自訂目錄，其中 gnugo.exe 之後會用到。 3. 安裝引擎 在 Drago 「添加」引擎時，預設引擎清單中就有 GNU Go 。由於我們已經安裝好，可直接選「已安裝」→「確定」。 如上圖紅框，選擇剛剛的 gnugo.exe 路徑後：

• 系統會自動讀取設定檔中的參數，並顯示在「參數」欄位
• 系統會自動抓引擎名稱及版本，顯示為「GNU Go 3.8」
• 按「確定」即完成添加引擎

之後進行人機對奕時，對奕引擎選擇「GNU Go 3.8」即可，並可選擇 AI 棋力等級。

五、Fuego 2K

1. 介紹

• 官網：Fuego
• 棋力：根據官網說明，Fuego 在 KGS 19x19 棋盤的棋力為 2K

如果這個引擎的棋力如宣稱的 KGS 2K，那將遙遙領先本篇其他所有引擎，我也很想驗證一下是否屬實。 2. 下載

• 下載頁面：Fuego Files
• 下載連結：fuego-1.1-4-install.exe

點擊執行檔進行安裝，請記住安裝目錄的路徑，安裝後的檔案 fuego.exe 之後會用到。 3. 安裝引擎 在 Drago 「添加」引擎時，預設引擎清單中就有 Fuego。由於我們已經安裝好，可直接選「已安裝」→「確定」。 如上圖紅框，選擇剛剛的 fuego.exe 路徑後：

• 這個引擎不需要參數，所以「參數」欄位空白
• 系統會自動抓引擎名稱及版本，顯示為「Fuego 1.1」
• 按「確定」即完成添加引擎

之後進行人機對奕時，對奕引擎選擇「Fuego 1.1」即可。

六、級位 AI 對戰紀錄

由於 4 個引擎的號稱棋力跨度不小，我想了解他們彼此之間的棋力強弱，研究之後使用了「GoGui」模擬 AI 對戰，10 局分勝負，過程細節之後會另寫一篇分享。 最終結果為：

• GNU Go：全勝，險勝 Fuego
• Fuego：2勝1負，與 GNU Go 皆大勝其他
• DariushGTP：1勝2負，大勝 Aya
• Aya：全敗

從以上結果大致可看出，GNU Go 略贏 Fuego 但差距不大，兩者棋力可能高於 DariushGTP 2~3 子，而 DariushGTP 也可能棋力高於 Aya 2~3 子

七、總結

有了對戰結果後，就能提供給圍棋級位棋友的對奕訓練推薦：

• 由於 DariushGTP 可以調整棋力，可以先從最低的等級 1 開始挑戰
• 等到能贏 DariushGTP 5~7 級時，可挑戰 Aya
• 接著再挑戰 DariushGTP 高等級
• 一開始無法贏 Fuego 的話，可以由 Fuego 讓 2~3 子練習，直到可以跟 Fuego 分先
• 最後挑戰 GNU Go 的高等級

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