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Leela Zero – ein AlphaGo für den Hausgebrauch

Von | 27. Februar 2018 1 Kommentar

Im Oktober 2017 hat Google Deepmind das Nature-Paper zu Alphago Zero veröffentlicht, worüber auf dieser Website auch schon berichtet wurde. Seither arbeitet die Computer-Go Szene an Programmen, die Go allein durch Partien gegen sich selbst erlernen können. Der Entwickler von Leela, Gian-Carlo Pascutto, hat letzten November Leela Zero als Open-Source Projekt angestoßen, als ein für die Öffentlichkeit frei zugängliches Alphago Zero.

Das Hauptproblem bei Reimplementierungen von Googles Alphago ist die benötigte Rechenleistung für das Verstärkungslernen, also die Technik, durch Selbstspiel-Partien die eigene Spielstärke zu verbessern. Leela Zero löst dies durch Verteilen der Aufgabe über das Internet: Wer am Projekt mitwirken will, muss nur die Leela-Zero Software auf seinem Rechner, idealerweise mit leistungsfähiger Grafikkarte, installieren. Für Windows-Nutzer gibt es regelmäßige Release-ZIP-Archive, Linux- und Mac-Anwender benötigen eine Entwicklungsumgebung zum Selbst-Compilieren (Anleitungen dazu enthält die Webseite). Der beigefügte Client “autogtp.exe” lädt dann das stärkste aktuell bekannte neuronale Netzwerk vom Server, spielt mit diesem Partien gegen sich selbst und lädt diese dann auf den Server hoch. Der Server trainiert ständig das neuronale Netzwerk und testet (ebenfalls über die Clients), ob ein neu berechnetes Netzwerk tatsächlich besser ist als das aktuell stärkste Netzwerk. Wenn ein besseres Netzwerk gefunden wird, wird es für weitere Spiele an alle aktiven Clients verteilt .

Momentan besitzt Leela Zero keine grafische Benutzeroberfläche. Wer gerne selbst gegen das Programm spielen möchte, kann das jederzeit mit einem GTP-Client wie z.B. Sabaki. AutoGTP zeigt die aktuell gespielte Partie an, allerdings in einer Textkonsole, mit nur den Koordinaten der gespielten Züge.

Es wird aber auch vom Server eine Menge Information im Netz bereitgestellt und fortlaufend aktualisiert. Auf der Leela-Zero-Website wird der Status des verteilten Netzwerktrainings dargestellt, mit der Anzahl und aktuellen Erzeugungsrate der Trainingspartien, der Liste von aktuellen und früheren besten neuronalen Netzwerken, einer Liste von Test-Matches für neu trainierte Netzwerke und einer Grafik mit den errechneten Elo-Werten von sämtlichen getesteten neuronalen Netzwerken. Die Werte sind allerdings nicht vergleichbar mit menschlichen Elo-Zahlen, weil die Skala 0 als zufälliges Spiel definiert. Für Go-Spieler besonders interessant: Mit den Links “View (your) most recent selfplay training game” und “View most recent match win…” können aktuell erzeugte Go-Partien angezeigt werden.

Zur Zeit spielt Leela Zero auf starkem Amateur-Niveau, schon etwa so start wie Leela 0.11, das dürfte sich allerdings in wenigen Wochen ändern, so dass Leela Zero dann Leela überholt hat. Bisher sind die verwendeten neuronalen Netzwerke noch kleiner und damit wenig leistungsfähig als das von Deepmind. Der Plan des Projekts sieht vor, dass die Struktur des neuronalen Netzwerks schrittweise erweitert wird, wenn mit einer bestimmten Netzwerkgröße keine Verbesserung des Spiels mehr erreichbar ist – dies wurde bereits einmal durchgeführt. Die Projekt-Community ist sehr aktiv dabei, den Programmcode fortlaufend zu verbessern, was z. B. numerische Effizienz, Stärke des Suchalgorithmus und neue Features für das Programm und die Website angeht.

Leela Zero gewinnt gegen Leela auf einem Mac mit Sabaki

Bis Leela Zero zu den stärksten aktuellen Go-Programmen Zen und FineArt aufschließen kann, dürften noch mindestens mehrere Monate vergehen, doch im Unterschied zu diesen und natürlich Alphago selbst ist Leela Zero für jeden Go-Interessierten frei verfügbar …

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