圍棋人機對奕(6)﹍適合段位實力的 AI 引擎介紹

接續上一篇「適合級位實力的 AI 引擎」，本篇介紹 5 個適合段位實力的免費開源 AI 引擎。由於中、高段實力的機器人在各大對奕平台比較不多見，較難知道這些段位引擎的真實棋力 ，本篇依然會測試引擎間的強弱實力，以及說明如何安裝。

圍棋人機對奕系列文章：

(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 5 個 AI 引擎：

• Pachi
• AQ
• Ray
• Leela
• KataGo

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。本篇介紹的 Pachi、KataGo 有在預設引擎清單之中，所以可在檔案中找到對應的區塊，依照以下內容修改；另外 3 個引擎請直接新增內容，放在檔案最後面，改完後存檔： [Pachi] url = http://pachi.or.cz/ connection = not.required level = not.required boardsize = not.required chinese.rules = not.required japanese.rules = not.required time.per.move = not.required total.time = not.required overtime = not.required additional = arg:-d 0 [AQ] url = https://github.com/ymgaq/AQ connection = not.required level = not.required boardsize = not.required chinese.rules = not.required japanese.rules = not.required time.per.move = not.required total.time = not.required overtime = not.required [Ray] url = https://github.com/zakki/Ray/releases connection = not.required level = not.required boardsize = not.required chinese.rules = not.required japanese.rules = not.required time.per.move = not.required total.time = not.required overtime = not.required [Leela] url = https://www.sjeng.org/leela.html connection = arg:--gtp level = not.required boardsize = not.required chinese.rules = not.required japanese.rules = not.required time.per.move = not.required total.time = not.required overtime = not.required [KataGo 20-block] url = https://github.com/lightvector/KataGo connection = arg:gtp level = not.required boardsize = not.required chinese.rules = gtp:kata-set-rules chinese japanese.rules = gtp:kata-set-rules japanese time.per.move = not.required total.time = not.required overtime = not.required additional = arg:-model g170e-b20c256x2-s5303129600-d1228401921.bin.gz 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、Pachi 4D

1. 介紹

• 官網：Pachi
• 棋力：官網作者表示硬體在中等算力之下，棋力達 KGS 2D；若使用頂級硬體配備，棋力可達 KGS 4D

Pachi 是段位引擎中，少數作者有提供棋力判斷依據的引擎。由於一般家機不可能有實驗室般的硬體，那麼 Pachi 在我們電腦上的實力應該視為 2D 比較恰當。 2. 下載

• 下載頁面：GTP engines
• 下載連結：pachi-12.86-win64-avx.zip

這是最新版本的 Pachi，作者表示只要 CPU 不要太舊，那麼下載這個 avc 版本執行是沒問題的，否則的話下載另一個版本 pachi-12.86-win64-noavx.zip。 解壓縮後產生許多檔案，請存放在自訂目錄，其中 pachi.exe 之後會用到。 3. 安裝引擎 在 Drago 「添加」引擎時，請選擇預設引擎清單中的「Pachi」。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 pachi.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「Pachi 12.86」
• 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「Pachi 12.86」即可。

三、AQ 高段

1. 介紹

• 官網：AQ
• 棋力：高段

AQ 是由「日本棋院」官方合作開發的圍棋 AI 專案，意在開發世界最強的圍棋 AI，因此雖然官網找不到棋力資料，網路上也搜尋不到棋力的相關線索，但可以想像實力必定不弱，之後我們可以由實測結果來觀察其棋力。 2. 下載

• 下載頁面：AQ releases
• 下載連結：AQ-mini_win.zip

下載頁面有多種版本的檔案，但建議只下載 AQ-mini 的相關版本，這是 CPU 運算的版本。其他版本則是 GPU 運算，除了需要顯卡支援，還要研究 CUDA 的安裝，相當麻煩。 解壓縮後產生許多檔案，請存放在自訂目錄，其中 AQ.exe 之後會用到。 3. 安裝引擎 在 Drago 「添加」引擎時，請選擇我們加入預設引擎清單中的「AQ」。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 AQ.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「AQ 2.1.1」
• 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「AQ 2.1.1」即可。 4. 人機對奕 AQ 在 Drago 進行人機對奕時，如果設定了讀秒時限，AI 很容易想過頭時盡敗。所以有時限的情況下，AQ 建議改用「GoGui」安裝及對奕。

四、Ray 高段

1. 介紹

• 官網：Ray
• 棋力：弈城9D

從 Ray 官網只知道是日本開發的引擎，無法得知棋力為何。不過從網路上搜尋的資料「幾款棋力達到弈城9D的免費引擎」，提到的 RN 就是 Ray，看起來是有頂尖高段、職業水準的。 2. 下載

• 下載頁面：Ray releases
• 下載連結：Rn.zip

有多種版本可以下載，但不見得都能跟 Drago 相容，有可能抓不到版本號。我測試的這個版本 rn-4.20.4 檔案 Rn.zip 是沒問題的，不過棋力應該不是最強的，有興趣可以抓其他版本的 Rn.zip 測試。 解壓縮後產生許多檔案，請存放在自訂目錄，其中 ray.exe 之後會用到。 3. 安裝引擎 在 Drago 「添加」引擎時，請選擇我們加入預設引擎清單中的「Ray」。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 ray.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「Rayon 8.0.1+3.0」
• 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「Rayon 8.0.1+3.0」即可。 4. 人機對奕 Ray 在 Drago 進行人機對奕時，如果設定了讀秒時限，AI 很容易想過頭時盡敗：

• 有時限的情況下，Ray 建議改用「GoGui」安裝及對奕。
• 否則的話要參考官網說明，Drago 設定 Ray 引擎時，參數的欄位要填入 --const-time 5 代表一手 5 秒。而且每次想改讀秒時間都要修改引擎設定，比較麻煩。

五、Leela 9D

1. 介紹

• 官網：Leela
• 棋力：根據官網說明，如使用頂尖硬體設備，Leela 實力可超過 9 段

之前「可調整棋力的免費對奕軟體」介紹過 Leela，這是最強的免費圍棋對奕軟體。不過本篇使用的 Leela 引擎 LeelaGTP 是 CPU 版本，棋力應該會下降 2~3 子，不過仍可視為業餘頂尖高段。 除此之外，Leela 還有開發 Leela Zero 的版本，由於這類由 AlphaGo Zero 衍生的引擎不少，本篇取其中一個最頂尖的 KataGo 介紹就好，讓本篇介紹的多個引擎之間比較有鑑別度。 2. 下載

• 下載連結：Leela0110GTP.zip

解壓縮後產生許多檔案，請存放在自訂目錄，其中 Leela0110GTP.exe 是 CPU 版本，建議先使用這個版本，另一個 Leela0110GTP_OpenCL.exe 則硬體不一定有辦法支援。 3. 安裝引擎 在 Drago 「添加」引擎時，請選擇我們加入預設引擎清單中的「Leela」。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 Leela0110GTP.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「Leela 0.11.0」
• 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「Leela 0.11.0」即可。

六、KataGo 9P

1. 介紹

• 官網：KataGo
• 棋力：根據「KataGo Wiki」說明，KataGo 在 2019 的版本就已經超越人類，而最新的版本仍在進化中。

KataGo 是免費開源圍棋 AI 引擎中棋力最強的，在最強算力的硬體上執行可以輕鬆勝過人類最強的職業棋士。不過本篇使用的引擎是 CPU 版本，棋力會下降 2~3 子，但應該仍是樂勝其他 AI 引擎。 2. 下載

• 下載頁面：KataGo releases
• 下載連結：katago-v1.9.1-eigen-windows-x64.zip
• 權重檔案下載頁面：Networks for kata1
• 權重檔案下載連結：g170e-b20c256x2-s5303129600-d1228401921.bin.gz

KataGo 的版本眾多，為了省麻煩建議找 CPU 版本安裝，注意看檔名要有 "eigen"、"womdpws" 等字串比較保險。解壓縮後產生許多檔案，請存放在自訂目錄，其中 katago.exe 之後會用到。 KataGo 引擎還需要權重檔案，而權重檔案也需要匹配引擎版本。如果不想麻煩的話，上面的引擎版本跟權重檔案是能夠匹配執行的，不必太強的 CPU 就能順利執行。下載後可將檔名改短一點，例如 weight.gz，請存放在 katago.exe 的同一個路徑，並記住檔案名稱，之後會用到。 如果有時間調配出最強引擎版本+權重檔案，上面的「權重檔案下載頁面」有大量愛好者自行訓練後上傳的權重檔案，找 .gz 檔下載即可，或在頁面上找「Strongest confidently-rated network」這裡的檔案，這是官方推薦的最強權重檔。如果執行時報錯，顯示權重檔需要的引擎版本不對，請根據錯誤訊息找對應的引擎版本下載。 3. 安裝引擎 在 Drago 「添加」引擎時，預設引擎清單中就有 KataGo。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 katago.exe 路徑後：

• 系統會自動抓引擎名稱及版本，顯示為「KataGo 1.9.1」
• 系統會自動讀取設定檔中的參數，並顯示在「參數」欄位，但參數內容需要修改
• 點擊參數欄位最右邊的三點按鈕修改，內容改為 "-model weight.gz -config default_gtp.cfg"
• 如果前面權重檔案的名稱使用其他檔名的話，參數內容的 weight.gz 請改成自訂檔名
• 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「KataGo 1.9.1」即可。 4. GPU 版本 這是額外補充的部份，並非本篇之後段位引擎對戰的版本。雖然 KataGo 已經夠強了，但如果有獨立顯卡的話，KataGo 安裝 GPU 版本又會是另一個世界，可參考這篇「安裝Katago TRT版本步驟」的詳細說明，安裝 KataGo TensorRT 版本，並為系統安裝以下工具：

• CUDA
• cuDNN
• TensorRT(需要註冊)

七、段位 AI 對戰紀錄

這 5 個段位引擎的棋力只有 Pachi 比較有底，而 KataGo 的棋力太過夢幻無法預估上限，要對其餘棋力強弱進行猜測還滿困難的，我大概只能先預測這兩個引擎分別是墊底跟第一。 我使用了「GoGui」模擬 5 位 AI 進行循環圈對戰，10 局分勝負，過程細節之後會另寫一篇分享。 最終結果為：

• KataGo：全勝，險勝 Ray
• Ray：2勝1負1和，與 Leela 打成平手
• AQ ：2勝2負
• Leela：1勝2負1和
• Pachi：全敗

果不其然 Pachi 4D 的棋力在神仙打架中只能敬陪末座，KataGo 碾壓群雄也在預料之中。而 Ray 的棋力不太穩定，能夠小輸 KataGo，也能跟 Leela 打成平手。最後則是 AQ 出乎意料勝過 Leela。

八、總結

有了對戰結果後，就能提供給圍棋段位棋友的對奕訓練推薦：

• 有了段位實力後，可先挑戰 Pachi，也許先從讓子棋開始訓練
• 有業餘中、高段實力時，可挑戰 Leela，大概也是要先從讓子棋開始
• 然後才是挑戰 AQ、Ray

至於 KataGo 的話，這可不是可以挑戰的對象，但其超強棋力可以用來當作分析工具，會比對奕更有益處。之後也會再寫一篇利用圍棋 AI 引擎，幫助我們覆盤、分析著手等等，比較推薦的工具。

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