कंप्यूटर गो: Difference between revisions

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This article is about आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में गो (गेम) का अध्ययन. For कंप्यूटर प्रोग्रामिंग लैंग्वेज, see गो (प्रोग्रामिंग लैंग्वेज).
Not to be confused with गो सॉफ्टवेयर.
Part of a series on
Go
Go board part.jpg
Game specifics
History and culture
Players and organizations
Computers and mathematics

कंप्यूटर गो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का क्षेत्र है जो कंप्यूटर प्रोग्राम बनाने के लिए समर्पित है तथा पारंपरिक विशेष प्रकार का बोर्ड गेम गो प्ले करता है। यह क्षेत्र स्पष्ट रूप से दो युगों में विभाजित है। 2015 से पूर्व उस समय के प्रोग्राम वीक थे। 1980 और 1990 के दशक के सर्वोत्तम प्रयासों से केवल ऐसे एआई उत्पन्न हुए जिन्हें प्रारंभिक व्यक्तियों द्वारा पराजित किया जा सकता था, और 2000 के दशक के प्रारम्भ के एआई सर्वोत्तम रूप से मध्यवर्ती स्तर के थे। एआई के पक्ष में 10+ स्टोन्स के हैंडीकैप्स होने पर भी प्रोफेशनल्स इन प्रोग्राम्स को डिफीट कर सकते हैं। अल्फा-बीटा मिनिमैक्स जैसे कई एल्गोरिदम, जो चेकर्स और चैस के लिए एआई के रूप में उत्तम प्रदर्शन करते थे, गो के 19x19 बोर्ड पर विफल हो गए, क्योंकि विचार करने के लिए अधिक ब्रांचिंग संभावनाएं थीं। उस समय की तकनीकों और हार्डवेयर के साथ ह्यूमन प्रोफेशनल क्वालिटी प्रोग्राम का निर्माण पहुंच से बाहर था। कुछ एआई शोधकर्ताओं ने अनुमान लगाया कि आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस के निर्माण के बिना प्रॉब्लम को सॉल्व नहीं किया जा सकता है।

गो एल्गोरिदम में मोंटे कार्लो ट्री सर्च के एप्लीकेशन ने 2000 के दशक के उत्तरार्ध में उल्लेखनीय संशोधन प्रदान किया, जिसके साथ प्रोग्राम अंततः एडवांस्ड ऐमटर के गो रैंक और रेटिंग्स को प्राप्त करने में सक्षम हुए। हाई-डैन के ऐमटर्स और प्रोफेशनल्स अभी भी इन प्रोग्रामों की वीकनेस का लाभ प्राप्त कर सकते हैं और निरंतर विजय प्राप्त कर सकते हैं, किन्तु कंप्यूटर का प्रदर्शन मध्यवर्ती (एकल-अंक क्यू) स्तर से उन्नत हो गया है। अधिक समय से अप्राप्य माने जाने वाले सर्वश्रेष्ठ ह्यूमन प्लेयर्स को बिना किसी हैंडीकैप के डिफीट करने के अपूर्ण लक्ष्य ने नए सिरे से रूचि उत्पन्न की। मुख्य इनसाइट मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के एप्लीकेशन सिद्ध हुए। डीपमाइंड, गूगल अधिग्रहण है जो एआई अनुसंधान के लिए समर्पित है, जिसने 2015 में अल्फ़ागो का उत्पादन किया और 2016 में संसार के समक्ष इसकी घोषणा की। अल्फ़ागो ने 2016 में नो-हैंडीकैप मैच में 9 डैन प्रोफेशनल ली सेडोल को डिफीट किया, तत्पश्चात 2017 में के जी को डिफीट किया, जो उस समय निरंतर दो वर्षों तक विश्व नंबर 1 रैंकिंग पर अधिकारी थे। जिस प्रकार 1995 में चेकर्स और 1997 में चैस मशीनों से पराजित हो गए थे, उसी प्रकार कंप्यूटर प्रोग्राम ने अंततः 2016-2017 में मानवता के ग्रेट गो चैंपियन को प्राप्त कर लिया था। डीपमाइंड ने अल्फ़ागो को सार्वजनिक उपयोग के लिए प्रस्तावित नहीं किया, किन्तु डीपमाइंड द्वारा अल्फ़ागो और उसके वेरिएंट का वर्णन करते हुए प्रस्तावित किए गए जर्नल लेखों के आधार पर विभिन्न प्रोग्राम बनाए गए हैं।

अवलोकन और इतिहास

प्रोफेशनल गो प्लेयर गेम को अंतर्ज्ञान, रचनात्मक और रणनीतिक विचार की आवश्यकता के रूप में देखते हैं।[1][2] इसे अधिक समय से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के क्षेत्र में समष्टि चैलेंज माना जाता रहा है और चैस के सादृश्य में इसे सॉल्व करना अत्यंत कठिन होता है।[3] इस क्षेत्र के कई व्यक्तियों का मानना ​​है कि गो को चैस के सादृश्य में मानवीय विचारों की प्रतिकृति करने वाले अधिक एलिमेंट्स की आवश्यकता होती है।[4] गणितज्ञ आई. जे. गुड ने 1965 में लिखा:[5]

कंप्यूटर पर गो?- कंप्यूटर को केवल लीगल गेम के अतिरिक्त गो का उचित गेम प्ले करने के लिए तथा प्रोग्राम करने के लिए, उत्तम रणनीति के सिद्धांतों को औपचारिक बनाना, या लर्निंग प्रोग्राम डिजाइन करना आवश्यक है। चैस के सादृश्य में सिद्धांत अधिक गुणात्मक और रहस्यमय हैं, और निर्णय पर अधिक निर्भर करते हैं। इसलिए मुझे लगता है कि चैस के सादृश्य में गो का उचित गेम प्ले करने के लिए कंप्यूटर को प्रोग्राम करना और भी कठिन होगा।

2015 से पूर्व, सर्वश्रेष्ठ गो प्रोग्राम केवल गो रैंक और रेटिंग स्तर तक पहुंचने में सफल रहे।[6][7] छोटे 9×9 बोर्ड पर, कंप्यूटर ने श्रेष्ठ प्रदर्शन किया, और कुछ प्रोग्राम प्रोफेशनल प्लेयर्स के विरुद्ध अपने 9×9 गेम का अंश प्राप्त करने में सफल रहे। अल्फ़ागो से पूर्व, कुछ शोधकर्ताओं ने आशय किया था कि कंप्यूटर गो में शीर्ष मनुष्यों को कभी डिफीट नहीं कर पाएंगे।[8]

प्रारंभिक दशक

प्रथम गो प्रोग्राम अल्बर्ट लिंडसे ज़ोब्रिस्ट द्वारा 1968 में पैटर्न रिकग्निशन पर उनकी थीसिस के अंश के रूप में लिखा गया था।[9] इसने क्षेत्र का अनुमान लगाने के लिए प्रभाव फ़ंक्शन (सांख्यिकी) और गो नियम को ज्ञात करने के लिए ज़ोब्रिस्ट हैशिंग को प्रारम्भ किया था।

अप्रैल 1981 में, जोनाथन के मिलन ने बाइट (पत्रिका) में लेख प्रकाशित किया, जिसमें 15x15 बोर्ड के साथ गो प्रोग्राम वैली पर विचार किया गया, जो KIM-1 माइक्रो कंप्यूटर के 1K रैम के भीतर फिट होता है।[10] ब्रूस एफ. वेबस्टर ने नवंबर 1984 में पत्रिका में लेख प्रकाशित किया था जिसमें मैकफोर्थ सोर्स सहित एप्पल मैकिंटोश के लिए लिखे गए गो प्रोग्राम पर विचार किया गया था।[11] गो के प्रोग्राम वीक थे; 1983 के लेख में अनुमान लगाया गया था कि वे अधिकतम 20 क्यू के समान थे, जो अनुभवहीन नोविस प्लेयर की रेटिंग है, और अधिकांशतः स्वयं को छोटे बोर्डों तक ही सीमित रखते थे।[12] हार्डवेयर में पर्याप्त संशोधन के पश्चात, 2003 में 19x19 आकार के बोर्ड पर इंटरनेट गो सर्वर (आईजीएस) पर प्ले करने वाले एआई की स्ट्रेंथ लगभग 20-15 क्यू थी।[13]

1998 में, स्ट्रांग प्लेयर्स 25-30 स्टोन्स का हैंडीकैप देकर कंप्यूटर प्रोग्राम को बीट करने में सक्षम थे, ऐसे बड़े हैंडीकैप्स जो कुछ ह्यूमन प्लेयर्स ने कभी भी देखे नहीं होंगे। 1994 विश्व कंप्यूटर गो चैंपियनशिप में यह स्थिति थी जहां विनिंग प्रोग्राम, गो इंटेलेक्ट, 15-स्टोन हैंडीकैप प्राप्त करते हुए युवा प्लयेरों के विरुद्ध सभी तीनों गेम में पराजित हो गया था।[14] सामान्यतः, जो प्लयेर किसी प्रोग्राम की वीकनेस को समझते हैं और उनका लाभ प्राप्त करते हैं, वे बड़े हैंडीकैप्स के पश्चात भी विजयी हो सकते हैं।[15]

2007-2014: मोंटे कार्लो ट्री सर्च

2006 में (2007 में प्रकाशित लेख के साथ), रेमी कूलॉम ने नया एल्गोरिदम प्रस्तुत किया जिसे उन्होंने मोंटे कार्लो ट्री सर्च कहा।[16] इसमें, सदैव की भाँति संभावित भविष्य का गेम ट्री बनाया जाता है जो प्रत्येक चाल के साथ ब्रांच देता है। यद्यपि, कंप्यूटर रिपीटेड रैंडम प्लेआउट (अन्य समस्याओं के लिए मोंटे कार्लो रणनीतियों के समान) द्वारा ट्री की टर्मिनल लीफ को स्कोर करते हैं। इससे लाभ यह है कि ऐसे रैंडम प्लेआउट अतिशीघ्र किए जा सकते हैं। सहज आपत्ति यह है कि रैंडम प्लेआउट किसी स्थिति के वास्तविक मूल्य के अनुरूप नहीं हैं तथा यह प्रक्रिया के लिए उतनी घातक नहीं निकली जितनी अपेक्षित थी; एल्गोरिदम के ट्री सर्च पक्ष को भविष्य के उचित गेम ट्री को फाइंड करने के लिए पर्याप्त रूप से व्यवस्थित किया गया है। इस पद्धति पर आधारित MoGo और Fuego जैसे प्रोग्रामों में पूर्व क्लासिक एआई के सादृश्य में श्रेष्ठ प्रदर्शन देखा गया है। सर्वश्रेष्ठ प्रोग्राम विशेष रूप से छोटे 9x9 बोर्ड पर उत्तम प्रदर्शन कर सकते हैं, जिसमें अन्वेषण करने की संभावनाएं कम होती हैं। 2009 में, प्रथम ऐसा प्रोग्राम आया जो 19x19 बोर्ड पर केजीएस गो सर्वर पर निम्न गो रैंक और रेटिंग्स तक पहुंच सकता था और उसे बनाए रख सकता था।

2010 में, फ़िनलैंड में 2010 यूरोपीय गो कांग्रेस में, मोगोटीडब्ल्यू ने कैटालिन तारनु (5p) के विरुद्ध 19x19 गो गेम प्ले किया था। मोगोटीडब्ल्यू को सेवेन-स्टोन का हैंडीकैप प्राप्त हुआ और जिससे उसकी विजय हुई।[17]

2011 में, ज़ेन (सॉफ़्टवेयर) प्रति चाल 15 सेकंड के गेम को प्ले करके, सर्वर केजीएस पर 5 डैन तक पहुंच गया। जो अकाउंट उस रैंक तक पहुंच गया वह 26-कोर मशीन पर रन करने वाले ज़ेन के क्लस्टर संस्करण का उपयोग करता है।[18]

2012 में, ज़ेन ने मसाकी ताकेमिया (9p) को फाइव स्टोन्स हैंडीकैप में 11 अंकों से बीट किया, इसके पश्चात फोर स्टोन्स हैंडीकैप में 20 अंकों से विजय प्राप्त की।[19]

2013 में, क्रेजी स्टोन (सॉफ्टवेयर) ने फोर स्टोन्स हैंडीकैप में 19×19 गेम में योशियो इशिदा (9पी) को बीट किया।[20]

2014 कोडसेंट्रिक गो चैलेंज, सम 19x19 गेम में सर्वश्रेष्ठ पांच मैच, क्रेज़ी स्टोन और फ्रांज-जोज़ेफ़ डिकहुट (6d) के मध्य खेला गया था। इससे पूर्व कोई भी स्ट्रांग प्लेयर समान स्थितियों पर गो प्रोग्राम के विरुद्ध गंभीर प्रतियोगिता खेलने के लिए सहमत नहीं हुआ था। फ्रांज-जोज़ेफ़ डिकहुत ने विजय प्राप्त की, यद्यपि क्रेज़ी स्टोन ने प्रथम मैच में 1.5 अंकों से विजय प्राप्त की थी।[21]

2015 के बाद: गहन शिक्षण युग

Further information: अल्फ़ागो, अल्फ़ागो के प्रति फैन हुई, अल्फ़ागो के प्रति ली सेडोल, and अल्फ़ागो के प्रति के जी

गूगल डीपमाइंड द्वारा विकसित अल्फ़ागो, पूर्व गो प्रोग्राम के सादृश्य में कंप्यूटर की स्ट्रेंथ में महत्वपूर्ण प्रगति थी। इसमें ऐसी तकनीकों का उपयोग किया गया जो डीप लर्निंग और मोंटे कार्लो ट्री सर्च को संयोजित करती हैं।[22] अक्टूबर 2015 में, इसने यूरोपीय गो चैंपियन फैन हुई को टूर्नामेंट की परिस्थितियों में फाइव आउट ऑफ़ फाइव टाइम्स डिफीट किया था।[23] मार्च 2016 में, अल्फ़ागो ने पांच में से प्रथम तीन मैचों में ली सेडोल को डिफीट किया था।[24] यह प्रथम स्थिति थी कि 9-डैन मास्टर ने बिना किसी हैंडीकैप के कंप्यूटर के विरुद्ध प्रोफेशनल गेम प्ले किया था।[25] ली ने चौथे मैच में सफलता प्राप्त की और अपनी सफलता को "अमूल्य" बताया।[26] अल्फ़ागो ने दो दिन पश्चात फ़ाइनल मैच में विजय प्राप्त की थी।[27][28] इस सफलता के साथ, अल्फ़ागो पूर्ण आकार के बोर्ड पर बिना किसी हैंडीकैप वाले गेम में 9 डैन ह्यूमन प्रोफेशनल को डिफीट करने वाला प्रथम प्रोग्राम बन गया।

मई 2017 में, अल्फ़ागो ने फ़्यूचर ऑफ़ गो समिट के समय तीन-गेम मैच में के जी को बीट किया, जो उस समय विश्व में शीर्ष स्थान पर था।[29][30][31]

अक्टूबर 2017 में, डीपमाइंड ने अल्फ़ागो का नया संस्करण प्रस्तुत किया, जिसे केवल सेल्फ प्ले के माध्यम से प्रशिक्षित किया गया था, जिसने 100 में से 89 गेम में के जी संस्करण को बीट करते हुए सभी पूर्व संस्करणों को पीछे कर दिया था।[32]

अल्फ़ागो के मूल सिद्धांत नेचर जर्नल में प्रकाशित होने के पश्चात, अन्य टीमें हाई-लेवल प्रोग्राम्स प्रस्तुत करने में सक्षम हो गई हैं। गो एआई पर कार्य में बड़े स्तर पर अल्फ़ागो के निर्माण के लिए उपयोग की जाने वाली तकनीकों का अनुकरण सम्मिलित है, जो अन्य सभी वस्तुओं के सादृश्य में अत्यधिक प्रबल सिद्ध हुआ है। 2017 तक, ज़ेन (सॉफ़्टवेयर) और टेनसेंट के प्रोजेक्ट फाइन आर्ट (सॉफ़्टवेयर) दोनों कुछ समय के लिए हाई-लेवल प्रोफेशनल्स को डिफीट करने में सक्षम थे। इसके साथ ही ओपन सोर्स लीला जीरो इंजन भी बनाया गया था।

क्लासिक एआई के लिए स्ट्रेटेजी और प्रदर्शन के चैलेंजेज

अधिक समय तक, यह व्यापक रूप से माना जाता था कि कंप्यूटर गो कंप्यूटर चैस से वास्तविक रूप से भिन्न समस्या उत्पन्न करता है। कई लोगों ने स्ट्रांग गो-प्लेइंग प्रोग्राम पर विचार किया जिसे सामान्य आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रौद्योगिकी में मूलभूत प्रगति के परिणामस्वरूप केवल सुदूर भविष्य में ही प्राप्त किया जा सकता है। जिन लोगों ने समस्या को व्यवहार्य माना, उनका मानना ​​था कि मानव विशेषज्ञों के विरुद्ध प्रभावी होने के लिए डोमेन ज्ञान की आवश्यकता होगी। इसलिए, उस समय के कंप्यूटर गो विकास प्रयास का बड़ा भाग मानव-जैसे विशेषज्ञ ज्ञान का प्रतिनिधित्व करने और सामरिक प्रकृति के प्रश्नों के उत्तर देने के लिए इसे लोकल सर्च के साथ संयोजित करने पर केंद्रित था। इसका परिणाम ऐसे प्रोग्राम थे जिन्होंने कई विशिष्ट स्थितियों को उत्तम प्रकार से संभाला किन्तु गेम के समग्र ऑपरेशन में उनकी वीकनेस अधिक स्पष्ट थीं। इसके अतिरिक्त, इन क्लासिकल प्रोग्रामों को उपलब्ध कंप्यूटिंग पावर में वृद्धि से प्रायः कुछ भी प्राप्त नहीं हुआ। इस प्रकार क्षेत्र में प्रगति सामान्यतः मंद थी।

बोर्ड का आकार

बड़े बोर्ड (19×19, 361 इंटेरसेक्शन्स) को अधिकांशतः प्राथमिक कारणों के रूप में जाना जाता है कि स्ट्रांग प्रोग्राम क्रिएट करना कठिन क्यों है। बड़े बोर्ड का आकार अल्फा-बीटा प्रूनिंग को महत्वपूर्ण सर्च एक्सटेंशन अथवा प्रूनिंग (डिसीजन ट्री) अनुमान के बिना डीप लुक-अहेड प्राप्त करने से अवरोधित करता है।

2002 में, मिगोस (मिनी गो सॉल्वर) नामक कंप्यूटर प्रोग्राम ने 5×5 बोर्ड के लिए गो गेम को पूर्ण रूप से सॉल्व कर दिया। ब्लैक विजय प्राप्त करता है, पूर्ण बोर्ड पर अधिकार कर लेता है।[33]

मूव विकल्पों की संख्या

चैस से उपमा प्रारम्भ रखते हुए, गो मूव्स गेम के नियमों द्वारा सीमित नहीं हैं। चैस में प्रथम मूव के लिए प्लेयर के निकट बीस विकल्प होते हैं। गो प्लेयर समरूपता को ध्यान में रखते हुए 55 भिन्न-भिन्न लीगल मूव्स के विकल्प के साथ प्रारम्भ करते हैं। समरूपता के खंडित होने पर इस संख्या में तीव्रता से वृद्धि होती है, और शीघ्र ही बोर्ड के प्रायः सभी 361 पॉइंट्स को इवैल्यूऐट करना चाहिए।

इवैल्यूएशन फंक्शन

गेम का सबसे मूल कार्य बोर्ड की स्थिति का आकलन करना है: किस साइड का पक्ष लिया जाता है, और कितना? चैस में, ट्री में भविष्य की कई स्थितियाँ पक्ष के लिए प्रत्यक्ष विजय होती है, और बोर्डों के निकट सिंपल मटेरियल काउंटिंग में इवैल्यूएशन के लिए उचित अनुमान होता है, साथ ही पौन स्ट्रक्चर जैसे कुछ निश्चित कारक भी होते हैं। ऐसा भविष्य जहां पक्ष ने बिना किसी लाभ के अपनी रानी को लुप्त कर दिया है, वह स्पष्ट रूप से दूसरे साइड के पक्ष में है। इस प्रकार के पोज़िशनल इवैल्यूएशन नियमों को गो पर कुशलतापूर्वक प्रस्तावित नहीं किया जा सकता है। गो पोज़िशन का मान यह निर्धारित करने के लिए समष्टि विश्लेषण पर निर्भर करता है कि समूह जीवित है अथवा नहीं, कौन से स्टोन्स को एक-दूसरे से संयोजित किया जा सकता है, और अनुमान लगाया जा सकता है कि स्ट्रांग पोज़िशन का कितना प्रभाव है, या कितना वीक पोज़िशन का प्रभाव हो सकता है जिससे अटैक किया जा सकता है। प्लेस्ड स्टोन्स का शीघ्र प्रभाव नहीं हो सकता है, किन्तु कई मूव्स के पश्चात पूर्व-निरीक्षण में अत्यधिक महत्वपूर्ण हो सकता है क्योंकि बोर्ड के अन्य क्षेत्र आकार लेते हैं।

बोर्ड स्टेट्स के पुअर इवैल्यूएशन के कारण एआई को उन पदों की ओर कार्य करना होता है जो अनुचित प्रकार से मानते हैं कि वे इसके पक्ष में हैं, किन्तु वास्तव में ऐसा नहीं है।

लाइफ और डेथ

गो प्लेयर के लिए मुख्य विचार यह है कि स्टोन्स के किस समूह को जीवित रखा जा सकता है और किसे कैप्चर किया जा सकता है। प्रॉब्लम की इस सामान्य क्लास को लाइफ और डेथ के रूप में जाना जाता है। नॉलेज-बेस्ड एआई सिस्टम्स ने कभी-कभी बोर्ड पर समूहों के लाइफ और डेथ स्टेटस को समझने का प्रयास किया। सबसे सरल विधि उन मूव्स पर ट्री सर्च करना है जो संभावित रूप से संबंधित स्टोन्स को प्रभावित करते हैं, और तत्पश्चात गेम की मुख्य पंक्ति के अंत में स्टोन्स की स्थिति को रिकॉर्ड करना है। यद्यपि, टाइम और मेमोरी कंस्ट्रेंट्स के भीतर, पूर्ण एक्यूरेसी के साथ यह निर्धारित करना सामान्यतः संभव नहीं है कि कौन सा मूव स्टोन्स के समूह की लाइफ को प्रभावित कर सकता है। इसका तात्पर्य यह है कि किन मूव्स पर विचार करना है, इसका चयन करने के लिए कुछ अनुमान प्रस्तावित किये जाने चाहिए। कुल प्रभाव यह है कि किसी भी प्रोग्राम के लिए, प्लेइंग स्पीड तथा लाइफ और डेथ रीडिंग क्षमताओं के मध्य ट्रेड-ऑफ होता है।

स्टेट रिप्रजेंटेशन

अभिप्राय जिससे सभी गो प्रोग्राम्स को टैकल करना चाहिए वह यह है कि गेम के करंट स्टेट का प्रतिनिधित्व किस प्रकार किया जाए। बोर्ड का प्रतिनिधित्व करने का सबसे सरल प्रकार वन अथवा टू-डायमेंशनल ऐरे के रूप में है, जहां ऐरे में एलिमेंट्स बोर्ड पर पॉइंट्स का प्रतिनिधित्व करते हैं, और वाइट स्टोन, ब्लैक स्टोन या एम्प्टी इंटरसेक्शन के अनुरूप मान ले सकते हैं। यह संग्रहीत करने के लिए अतिरिक्त डेटा की आवश्यकता है कि कितने स्टोन्स पर कैप्चर कर लिया गया है, किसका टर्न है, और को नियम के कारण कौन से इंटरसेक्शन इल्लीगल हैं। सामान्यतः, मशीन लर्निंग प्रोग्राम इस सरलतम रूप में स्टॉप हो जाते हैं और ऑर्गेनिक एआई को बोर्ड के अर्थ की अपनी समझ में आने देते हैं, जो संभवतः किसी प्लेयर के लिए बोर्ड को उचित अथवा अनुचित स्कोर करने के लिए मोंटे कार्लो प्लेआउट का उपयोग करते हैं। यद्यपि, क्लासिक एआई प्रोग्राम जो किसी ह्यूमन स्ट्रेटेजी को मॉडल करने का प्रयास करते हैं, वे और भी अग्र विस्तारित हो सकते हैं, जिसमें डेड स्टोन्स, अनकण्डीशनली अलाइव स्टोन्स, म्यूच्यूअल लाइफ के सेकी स्टेट में स्टोन्स आदि जैसे डेटा लेयरिंग गेम स्टेट रिप्रजेंटेशन में सम्मिलित हैं।

सिस्टम डिज़ाइन

ऐतिहासिक रूप से, गो एआई प्रोब्लेम्स को सॉल्व करने के लिए सिंबॉलिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीकों का उपयोग किया गया है। 2000 के दशक में आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क को वैकल्पिक दृष्टिकोण के रूप में परीक्षित किया जाने लगा, क्योंकि उन्हें अत्यधिक कंप्यूटिंग पावर की आवश्यकता होती थी जो कि पूर्व के दशकों में बहुमूल्य से असंभव था। ये एप्रोच हाई ब्रांच फैक्टर वाले गो गेम की समस्याओं और कई अन्य कठिनाइयों को कम करने का प्रयास करते हैं।

किसी प्रोग्राम का मात्र विकल्प यह चयन करना होता है कि नेक्स्ट स्टोन कहाँ रखा जाए। यद्यपि, यह डिसीजन स्टोन के पूर्ण बोर्ड पर होने वाले प्रभावों की विस्तृत श्रृंखला और विभिन्न स्टोन्स के समूहों की एक-दूसरे के साथ होने वाली काम्प्लेक्स इंटरेक्शन्स के कारण कठिन हो जाता है। इस समस्या के समाधान के लिए विभिन्न आर्चिटेक्टर्स प्रस्तुत हुए हैं। लोकप्रिय तकनीकों और डिज़ाइन दर्शन में सम्मिलित हैं:

  • ट्री सर्च के कुछ रूप,
  • पैटर्न मैचिंग और नॉलेज-बेस्ड सिस्टम्स,
  • मोंटे कार्लो विधियों के एप्लीकेशन,
  • मशीन लर्निंग का उपयोग।

मिनिमैक्स ट्री सर्च

गेम प्लेइंग सॉफ़्टवेयर बनाने के लिए सिंबॉलिक एआई तकनीक मिनिमैक्स ट्री सर्च का उपयोग किया जाता है। इसमें निश्चित बिंदु तक बोर्ड पर सभी काल्पनिक मूव्स चलाना, तत्पश्चात वर्तमान प्लेयर के लिए उस स्थिति के मान का अनुमान लगाने के लिए इवैल्यूएशन फंक्शन का उपयोग करना सम्मिलित है। सर्वोत्तम काल्पनिक बोर्ड की ओर ले जाने वाले मूव का चयन किया जाता है, और प्रोसेस को प्रत्येक टर्न पर रिपीट किया जाता है। यद्यपि कंप्यूटर चैस में ट्री सर्च अत्यधिक प्रभावी रहा है, उन्हें कंप्यूटर गो प्रोग्रामों में कम सफलता प्राप्त हुई है। यह आंशिक रूप से इसलिए है क्योंकि परंपरागत रूप से गो बोर्ड के लिए प्रभावी इवैल्यूएशन फंक्शन क्रिएट करना कठिन रहा है, और आंशिक रूप से क्योंकि प्रत्येक पक्ष द्वारा बड़ी संख्या में पॉसिबल मूव्स हाई ब्रांचिंग फैक्टर की ओर ले जा सकते हैं। इससे यह तकनीक कम्प्यूटेशनल रूप से अत्यधिक बहुमूल्य हो जाती है। इस कारण से, कई प्रोग्राम जो बड़े स्तर पर सर्च ट्री का उपयोग करते हैं, वे पूर्ण 19×19 बोर्ड के अतिरिक्त केवल छोटे 9×9 बोर्ड पर ही चल सकते हैं।

ऐसी कई तकनीकें हैं, जो स्पीड और मेमोरी दोनों के संदर्भ में सर्च ट्रीज के प्रदर्शन में अधिक संशोधन कर सकती हैं। अल्फा-बीटा प्रूनिंग, प्रिंसिपल वेरिएशन सर्च और एमटीडी(एफ) जैसी प्रूनिंग तकनीकें स्ट्रेंथ लॉस के बिना प्रभावी ब्रांचिंग फैक्टर को कम कर सकती हैं। लाइफ और डेथ जैसे सामरिक क्षेत्रों में, गो विशेष रूप से ट्रांसपोज़िशन टेबल जैसी कैशिंग तकनीकों के लिए उत्तरदायी है। ये रिपीट किए जाने वाले प्रयास की मात्रा को कम कर सकते हैं, प्रायः जब इसे इटरेटिव डीपनिंग एप्रोच के साथ संयोजित किया जाए। ट्रांसपोज़िशन टेबल में पूर्ण आकार के गो बोर्ड को शीघ्रता से स्टोर करने के लिए, गणितीय रूप से सारांशित करने के लिए हैश फंकशन तकनीक सामान्यतः आवश्यक होती है। ज़ोब्रिस्ट हैशिंग गो प्रोग्राम्स में अत्यंत लोकप्रिय है क्योंकि इसमें संघट्ट की दर कम है, और स्क्रैच से गणना करने के अतिरिक्त इसे केवल दो एक्सओआर के साथ प्रत्येक मूव पर इटरेटिव रूप से अपडेट किया जा सकता है। इन परफॉरमेंस-एन्हान्सिंग तकनीकों का उपयोग करते हुए भी, पूर्ण आकार के बोर्ड पर पूर्ण ट्री सर्च अभी भी स्लो है। बड़ी मात्रा में डोमेन विशिष्ट प्रूनिंग तकनीकों का उपयोग करके सर्चेस को तीव्र किया जा सकता है, जैसे कि उन मूव्स पर विचार न करना जहां आपका प्रतिद्वंद्वी पूर्व से ही स्ट्रांग है, और सेलेक्टिव एक्सटेंशन जैसे सदैव स्टोन्स के समूहों के नेक्स्ट मूव्स पर विचार करना जो कि कैप्चर होने वाले हैं। यद्यपि, ये दोनों विकल्प महत्वपूर्ण मूव पर विचार न करने का महत्वपूर्ण रिस्क प्रस्तुत करते हैं जिसने गेम के पाठ्यक्रम को परिवर्तित कर दिया होगा।

कंप्यूटर प्रतियोगिताओं के परिणाम बताते हैं कि तीव्र स्थानीयकृत टैक्टिकल सर्चेस (ऊपर बताया गया) के साथ संयुक्त उचित मूव्स का चयन करने के लिए पैटर्न मैचिंग तकनीक कॉम्पिटिटिव प्रोग्राम प्रस्तुत करने के लिए पर्याप्त थीं। उदाहरण के लिए, जीएनयू गो 2008 तक प्रतिस्पर्धी था।

नॉलेज-बेस्ड सिस्टम्स

ह्यूमन नोविस अधिकांशतः मास्टर प्लेयर्स द्वारा खेले गए ओल्ड गेम्स के गेम रिकॉर्ड से सीखते हैं। 1990 के दशक में एआई कार्य में अधिकांशतः गो नॉलेज के एआई मानव-शैली के अनुमान सिखाने का प्रयास सम्मिलित होता था। 1996 में, टिम क्लिंगर और डेविड मेचनर ने सर्वश्रेष्ठ एआई के प्रारंभिक स्तर की स्ट्रेंथ को स्वीकार किया और आर्ग्यूमेंट दिया कि यह हमारा विश्वास है कि गो नॉलेज को रिप्रेजेंट करने और मेन्टेन रखने के लिए श्रेष्ठ उपकरणों के साथ, स्ट्रांग गो प्रोग्राम्स को विकसित करना संभव होगा।[34] उन्होंने दो प्रकार प्रस्तावित किए: स्टोन्स के सामान्य विन्यास और उनकी स्थिति को पहचानना और लोकल बैटल्स पर ध्यान केंद्रित करना। 2001 में, पेपर ने निष्कर्ष निकाला कि गो प्रोग्रामों में अभी भी ज्ञान की गुणवत्ता और मात्रा दोनों की कमी है, और इसे फिक्स करने से गो एआई प्रदर्शन में संशोधन होगा।[35]

सिद्धांत रूप में, एक्सपर्ट नॉलेज के उपयोग से गो सॉफ़्टवेयर में संशोधन होगा। स्ट्रांग गेम के लिए सैकड़ों दिशानिर्देश और सामान्य नियम हाई-लेवल ऐमचर्स और प्रोफेशनल्स दोनों द्वारा प्रस्तुत किए गए हैं। प्रोग्रामर का कार्य इन अनुमानों को लेना, उन्हें कंप्यूटर कोड में औपचारिक रूप देना और इन नियमों के प्रयुक्त होने पर प्रमाणित करने के लिए पैटर्न मैचिंग और पैटर्न रिकग्निशन एल्गोरिदम का उपयोग करना है। इन अनुमानों को स्कोर करने में सक्षम होना भी महत्वपूर्ण है जिससे जब वे परस्पर विरोधी सलाह दें, तो सिस्टम के निकट यह निर्धारित करने की विधि हों कि कौन सा अनुमान अधिक महत्वपूर्ण है और किस स्थिति पर प्रयुक्त होता है। अधिकांश अपेक्षाकृत सफल परिणाम गो में प्रोग्रामर के व्यक्तिगत कौशल और गो के संबंध में उनके व्यक्तिगत अनुमानों से आते हैं, किन्तु औपचारिक गणितीय आशयों से नहीं प्राप्त होते हैं; वे कंप्यूटर को गो प्ले करने की विधि की प्रतिकृति बनाने का प्रयास कर रहे हैं। 2001 के निकट के कॉम्पिटिटिव प्रोग्रामों में 50-100 मॉड्यूल सम्मिलित हो सकते हैं जो गेम के विभिन्न रूपों और स्ट्रेटेजीज जैसे जोसेकी से डील करते हैं।[35]

प्रोग्रामों के कुछ उदाहरण जो एक्सपर्ट नॉलेज पर अत्यधिक निर्भर करते हैं, वे हैं हैंडटॉक (जिसे कुछ समय पश्चात् गोएमेट के नाम से जाना गया), द मेनी फेसेस ऑफ गो, गो इंटेलेक्ट और गो++, जिनमें से प्रत्येक को किसी समय जगत का सर्वश्रेष्ठ गो प्रोग्राम माना गया है। यद्यपि, इन विधियों से अंततः कम रिटर्न प्राप्त हुआ, और वास्तव में यह पूर्ण आकार के बोर्ड पर कभी भी मध्यवर्ती स्तर से आगे नहीं जा पाया। विशेष समस्या समग्र गेम स्ट्रेटेजी थी। एक्सपर्ट सिस्टम पैटर्न को पहचानता है और जानता है कि लोकल स्किरमिश को कैसे प्ले करना है, यह भविष्य में उभरती डीप स्ट्रेटेजिक प्रॉब्लम से मिस हो सकती है। परिणाम ऐसा प्रोग्राम है जिसकी स्ट्रेंथ उसके भागों के योग से कम होती है; जबकि मूव्स व्यक्तिगत सामरिक आधार पर उत्तम हो सकते हैं तथा प्रोग्राम को ट्रिक किया जा सकता है। जैसा कि 2001 के सर्वेक्षण में कहा गया था, अनुचित मूव उचित गेम को नष्ट कर सकता है। पूर्ण गेम में प्रोग्राम का प्रदर्शन मास्टर स्तर से अल्प हो सकता है।[35]

मोंटे-कार्लो मेथड्स

Main article: मोंटे-कार्लो ट्री सर्च

हैंड-कोडेड नॉलेज और सर्चेस का उपयोग करने का प्रमुख विकल्प मोंटे कार्लो मेथड्स का उपयोग है। यह संभावित मूव्स की लिस्ट प्रस्तुत करके और प्रत्येक मूव के लिए परिणामी बोर्ड पर रैंडम रूप से अनेकों गेम खेलकर किया जाता है। वो मूव जो करंट प्लेयर के लिए रैंडम गेम्स के सर्वोत्तम सेट की ओर ले जाता है, उसे सर्वश्रेष्ठ मूव के रूप में चयनित किया जाता है। किसी संभावित रूप से त्रुटिपूर्ण नॉलेज-बेस्ड सिस्टम की आवश्यकता नहीं है। यद्यपि, क्योंकि इवैल्यूएशन के लिए उपयोग किये जाने वाले मूव्स रैंडम रूप से उत्पन्न होते हैं, इसलिए यह संभव है कि मूव जो विशिष्ट प्रतिद्वंद्वी प्रतिक्रिया को त्यागकर उत्कृष्ट होगा, उसे भूलवश उत्तम मूव के रूप में इवैल्यूएट किया जाएगा। इसका परिणाम ऐसे प्रोग्राम हैं जो समग्र स्ट्रेटेजिक सेंस से प्रबल हैं, किन्तु सामरिक रूप से अपूर्ण हैं। मूव जनरेशन में कुछ डोमेन नॉलेज और रैंडम विकास के शीर्ष पर सर्च डेप्थ का बड़ा स्तर संयोजित करके इस समस्या को कम किया जा सकता है। कुछ प्रोग्राम जैसे फ़्यूगो,[36] मैनी फेसेस ऑफ़ गो वी12,[37] लीला,[38] मोगो,[39] क्रेजी स्टोन (सॉफ्टवेयर), मायगोफ्रेंड,[40] और ज़ेन आदि मोंटे-कार्लो तकनीकों का उपयोग करते हैं।

2006 में, नई सर्च तकनीक, ट्रीज पर प्रस्तावित अप्पर कॉन्फिडेंस बॉंड्स (यूसीटी),[41] जिसे उत्कृष्ट परिणामों के साथ कई 9x9 मोंटे-कार्लो गो प्रोग्रामों में विकसित और प्रयुक्त किया गया था। यूसीटी गेम की अधिक सफल लाइनों के साथ सर्च को निर्देशित करने के लिए अब तक एकत्र किए गए प्ले आउट के परिणामों का उपयोग करता है, जबकि अभी भी वैकल्पिक लाइनों को ज्ञात करने की अनुमति प्रदान करता है। बड़े 19x19 बोर्ड पर प्ले करने के लिए कई अन्य अनुकूलन के साथ यूसीटी तकनीक ने मोगो को स्ट्रॉन्गेस्ट रिसर्च प्रोग्राम बना दिया है। 19x19 गो में यूसीटी विधियों के सफल प्रारंभिक ऍप्लिकेशन्स में मोगो, क्रेज़ी स्टोन और मैंगो सम्मिलित हैं।[42] मोगो ने 2007 कंप्यूटर ओलंपियाड प्राप्त किया और कम काम्प्लेक्स 9x9 गो में गुओ जुआन, 5वें डैन प्रो के विरुद्ध (तीन में से) ब्लिट्ज गेम में विजय प्राप्त की। गो के कई फेसेस ने अपने पारंपरिक नॉलेज बेस्ड इंजन में यूसीटी सर्च को जोड़ने के पश्चात् 2008 कंप्यूटर ओलंपियाड प्राप्त किया।[43]

मोंटे-कार्लो आधारित गो इंजनों की प्रतिष्ठा है कि वे मानव प्लेयरों के सादृश्य में टेनुकी प्ले करने के लिए अधिक इच्छुक हैं, लोकल फाइट्स प्रारम्भ रखने के अतिरिक्त बोर्ड पर कहीं और जाते हैं। इन प्रोग्रामों के अस्तित्व के प्रारम्भ में इसे अधिकांशतः वीकनेस के रूप में देखा जाता था।[44] जैसा कि कहा गया है, यह प्रवृत्ति प्रमुख परिणामों के साथ अल्फ़ागो के गेम स्टाइल में बनी हुई है, इसलिए यह वीकनेस से अधिक क्विर्क हो सकती है।[45]

मशीन लर्निंग

नॉलेज-बेस्ड सिस्टम्स का स्किल लेवल उनके प्रोग्रामर और संबंधित डोमेन विशेषज्ञों के ज्ञान से निकटता से संयोजित है। इस सीमा ने वास्तव में स्ट्रांग एआई को प्रोग्राम करना कठिन बना दिया है। मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करना पृथक पाथ है। किसी स्थिति के मूल्य का विश्लेषण करने के नियम और सरल स्कोरिंग एल्गोरिदम की प्रोग्रामर्स को प्रोग्राम करने की आवश्यकता होती है। इसके पश्चात सॉफ्टवेयर स्वचालित रूप से सिद्धांत रूप में पैटर्न, अनुमान और स्ट्रेटेजीज का अपना सेंस उत्पन्न करेगा।

यह सामान्यतः आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क अथवा जेनेटिक एल्गोरिदम को प्रोफेशनल गेम्स के बड़े डेटाबेस की समीक्षा करने, या स्वयं अथवा अन्य लोगों अथवा प्रोग्रामों के विरुद्ध विभिन्न गेम प्ले करने की अनुमति देकर किया जाता है। ये एल्गोरिदम तब इस डेटा का उपयोग अपने प्रदर्शन को श्रेष्ठ बनाने के साधन के रूप में करने में सक्षम होते हैं। मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग कम महत्वाकांक्षी कॉन्टेक्स्ट में प्रोग्रामों के विशिष्ट पैरामीटर्स को ट्यून करने के लिए भी किया जा सकता है जो मुख्य रूप से अन्य तकनीकों पर निर्भर होते हैं। उदाहरण के लिए, क्रेजी स्टोन (सॉफ्टवेयर) एलो रेटिंग सिस्टम के सामान्यीकरण का उपयोग करके कई सौ सैंपल गेम्स से मूव जनरेशन पैटर्न लर्न करता है।[46]

इस दृष्टिकोण का सबसे प्रसिद्ध उदाहरण अल्फ़ागो है, जो पूर्व एआई के सादृश्य में कहीं अधिक प्रभावी सिद्ध हुआ है। इसके पूर्व संस्करण में, इसकी लेयर थी जिसने अग्र विश्लेषण के योग्य प्राथमिकता देने के लिए संभावित मूव्स को निर्धारित करने के लिए लाखों उपस्थित स्थितियों का विश्लेषण किया था, और अन्य लेयर जिसने प्रथम लेयर से संभावित मूव्स का उपयोग करके अपनी विजय की संभावनाओं को अनुकूलित करने का प्रयास किया था। अल्फ़ागो ने परिणामी स्थिति प्राप्त करने के लिए मोंटे कार्लो ट्री सर्च का उपयोग किया। अल्फ़ागो के पश्चात के संस्करण, अल्फ़ागोज़ीरो ने उपस्थित गो गेम से लर्निंग को त्याग दिया, और इसके अतिरिक्त केवल रिपीट प्लेइंग से ही सीखा। न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करने वाले अन्य ओल्ड प्रोग्राम्स में न्यूरोगो और विनहोंटे सम्मिलित हैं।

कंप्यूटर गो और अन्य क्षेत्र

कंप्यूटर गो रिसर्च परिणाम अन्य समान क्षेत्रों जैसे संज्ञानात्मक विज्ञान, पैटर्न रिकग्निशन और मशीन लर्निंग पर प्रयुक्त किए जा रहे हैं।[47] कॉम्बिनेटोरियल गेम थ्योरी, अनुप्रयुक्त गणित की शाखा, कंप्यूटर गो के लिए प्रासंगिक विषय है।[35] जॉन एच. कॉनवे ने गो में एंडगेम के विश्लेषण के लिए वास्तविक संख्याओं को प्रयुक्त करने का प्रस्ताव दिया था। इस विचार को एल्विन आर. बर्लेकैंप और डेविड वोल्फ (गणितज्ञ) ने अपनी पुस्तक मैथमैटिकल गो में अधिक विकसित किया है।[48] गो एंडगेम्स को पीएसपीएसीई-हार्ड सिद्ध किया गया है, यदि पूर्ण सर्वोत्तम मूव्स की गणना आरबिटरेरी रूप से अधिकतर फिल्ड बोर्ड पर की जानी चाहिए। ट्रिपल को, क्वाड्रपल को, मोलासेस को और मूनशाइन लाइफ जैसी कुछ कॉम्प्लिकेटेड परिस्थितियाँ इस समस्या को कठिन बना देती हैं।[49] (व्यवहार में, स्ट्रांग मोंटे कार्लो एल्गोरिदम अभी भी सामान्य गो एंडगेम स्थितियों को उत्तम प्रकार से हैंडल कर सकते हैं, तथा लाइफ और डेथ एंडगेम समस्याओं की सबसे कॉम्प्लिकेटेड क्लासेज हाई-लेवल गेम में आने की संभावना नहीं है।)[50]

पर्याप्त रूप से बड़े बोर्ड पर विभिन्न समष्टि संयोजक समस्याओं (कोई भी एनपी हार्ड प्रॉब्लम) को गो-जैसी समस्याओं में परिवर्तित किया जा सकता है; यद्यपि, चैस और माइनस्वीपर (वीडियो गेम) सहित अन्य एब्स्ट्रैक्ट बोर्ड गेम के लिए भी यही सत्य है, जब आरबिटरेरी आकार के बोर्ड के लिए उपयुक्त रूप से सामान्यीकृत किया जाता है। एनपी-पूर्ण समस्याएँ अपनी सामान्य स्थिति में उपयुक्त रूप से प्रोग्राम किए गए कंप्यूटरों के सादृश्य में अनएडेड मनुष्यों के लिए सरल नहीं होती हैं: अनएडेड मनुष्य सॉल्व करने में कंप्यूटर के सादृश्य में अधिक निकृष्ट हैं, जिसके उदाहरण में सबसेट सम प्रॉब्लम के इन्सटेंसेस सम्मिलित हैं।[51][52]

गो-प्लेइंग कंप्यूटर प्रोग्राम की सारिणी

See also: गो सॉफ्टवेयर
  • अल्फ़ागो, गूगल डीपमाइंड द्वारा मशीन लर्निंग प्रोग्राम, और 9-डैन ह्यूमन गो प्लेयर के विरुद्ध नो-हैंडीकैप मैचों में सफलता प्राप्त करने वाला प्रथम कंप्यूटर प्रोग्राम है
  • बडुजीआई, जोयॉन्ग ली का प्रोग्राम है[53]
  • क्रेजी स्टोन (सॉफ्टवेयर), रेमी कूलॉम द्वारा (जापान में सैक्यो नो इगो के रूप में विक्रय किया गया)
  • डार्कफारेस्ट, फेसबुक द्वारा
  • फाइन आर्ट (सॉफ्टवेयर), टेनसेंट द्वारा
  • फ़्यूगो, ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर मोंटे कार्लो प्रोग्राम है[36]
  • गोबन, सेन:टे द्वारा मैकिंटोश गो प्रोग्राम (फ्री गोबन एक्सटेंशन की आवश्यकता है)[54]
  • जीएनयू गो, ओपन सोर्स क्लासिकल गो प्रोग्राम है
  • काटागो, डेविड वू द्वारा।
  • लीला (सॉफ्टवेयर), जनता के लिए विक्रय के लिए प्रथम मोंटे कार्लो प्रोग्राम है[38]
  • लीला ज़ीरो, अल्फ़ागो ज़ीरो पेपर में वर्णित सिस्टम का पुनः कार्यान्वयन है[38]
  • द मेनी फेसेस ऑफ गो, डेविड फ़ोटलैंड द्वारा (जापान में एआई इगो के रूप में विक्रय किया गया)[37]
  • मायगोफ्रेंड, फ्रैंक कार्गर का प्रोग्राम है[40]
  • सिल्वेन जेली द्वारा मोगो; कई व्यक्तियों द्वारा समानांतर संस्करण है।[55][39]
  • पाची, पेट्र बॉडिश द्वारा ओपन सोर्स मोंटे कार्लो प्रोग्राम है[56]
  • स्मार्ट गेम फॉर्मैट के आविष्कारक एंडर्स कीरल्फ़ द्वारा स्मार्ट गो[57]
  • स्टोन ईटर, एरिक वैन डेर वेर्फ़ द्वारा[58]
  • ज़ेन, योजी ओजिमा अकायामातो द्वारा (जापान में टेनचो नो इगोइन के रूप में विक्रय किया गया);[59]


कंप्यूटर गो प्रोग्रामों के मध्य प्रतिस्पर्धा

गो कंप्यूटर प्रोग्रामों के मध्य कई वार्षिक प्रतियोगिताएं होती हैं, जिनमें कंप्यूटर ओलंपियाड में गो प्रोग्राम भी सम्मिलित हैं। केजीएस गो सर्वर (मासिक) और कंप्यूटर गो सर्वर (निरंतर) पर प्रोग्रामों के मध्य नियमित, कम औपचारिक प्रतियोगिताएं होती थीं।[60][61]

कई प्रोग्राम उपलब्ध हैं जो कंप्यूटर गो इंजनों को एक-दूसरे के विरुद्ध प्ले करने की अनुमति प्रदान करते हैं; वे प्रायः सदैव गो टेक्स्ट प्रोटोकॉल (जीटीपी) के माध्यम से संचार करते हैं।

इतिहास

प्रथम कंप्यूटर गो प्रतियोगिता एकोर्नसॉफ्ट द्वारा प्रायोजित थी,[62] और प्रथम नियमित प्रतियोगिता यूसेनिक्स द्वारा प्रायोजित थी। वे 1984 से 1988 तक चली थी। इन प्रतियोगिताओं में नेमेसिस, ब्रूस विलकॉक्स का प्रथम प्रतिस्पर्धी गो प्रोग्राम और डेविड फोटलैंड द्वारा जी2.5 प्रस्तुत किया गया, जो कुछ समय पश्चात कॉसमॉस और द मेनी फेसेस ऑफ गो में विकसित हुआ।

कंप्यूटर गो अनुसंधान के प्रारंभिक ड्राइवर्स में इंग प्राइज था, जो ताइवानी बैंकर इंग चांग-की द्वारा प्रायोजित अपेक्षाकृत बड़ा धन पुरस्कार था तथा 1985 और 2000 के मध्य विश्व कंप्यूटर गो कांग्रेस (या इंग कप) में वार्षिक रूप से प्रस्तुत किया जाता था। इस टूर्नामेंट के विजेता को छोटे मैच में युवा प्लेयरों को चैलेंज देने की अनुमति दी गई थी। यदि कंप्यूटर मैच में विजय प्राप्त करता है, तो पुरस्कार दिया जाता था और नए पुरस्कार की घोषणा की जाती थी: कम हैंडीकैप प्लेयर्स को बीट करने के लिए बड़ा पुरस्कार दिया जाता था। आईएनजी पुरस्कारों की श्रृंखला या तो 1) वर्ष 2000 में समाप्त होने वाली थी अथवा 2) जब कोई प्रोग्राम 40,000,000 एनटी डॉलर के लिए बिना किसी हैंडीकैप के 1-डैन प्रोफेशनल को बीट कर सकता था। अंतिम विजेता 1997 में हैंडटॉक था, जिसने तीन 11-13 वर्ष के ऐमचर 2-6 डैन के विरुद्ध 11-स्टोन हैंडीकैप मैच में विजय प्राप्त करने के लिए 250,000 एनटी डॉलर का आशय किया था। 2000 में पुरस्कार समाप्त होने के समय, नौ-स्टोन हैंडीकैप मैच में विजय प्राप्त करने के लिए अनधियाचित पुरस्कार 400,000 एनटी डॉलर था।[63]

कई अन्य बड़े क्षेत्रीय गो टूर्नामेंट (कांग्रेस) में संलग्न कंप्यूटर गो इवेंट था। यूरोपीय गो कांग्रेस ने 1987 से कंप्यूटर टूर्नामेंट को प्रायोजित किया है, और यूसेनिक्स प्रोग्राम यूएस/उत्तरी अमेरिकी कंप्यूटर गो चैम्पियनशिप में विकसित हुआ, जो 1988-2000 तक यूएस गो कांग्रेस में प्रतिवर्ष आयोजित किया जाता था।

जापान ने 1995 में कंप्यूटर गो प्रतियोगिताओं को प्रायोजित करना प्रारम्भ किया। फ़ॉस्ट कप 1995 से 1999 तक प्रतिवर्ष टोक्यो में आयोजित किया जाता था। उस टूर्नामेंट को गिफू चैलेंज द्वारा प्रतिस्थापित कर दिया गया था, जो 2003 से 2006 तक ओगाकी, गिफू में प्रतिवर्ष आयोजित किया जाता था। कंप्यूटर गो यूईसी कप 2007 से प्रतिवर्ष आयोजित किया जाता है।

कंप्यूटर-कंप्यूटर गेम में स्कोरिंग औपचारिकता

जब कंप्यूटर अन्य कंप्यूटर के विरुद्ध गेम प्ले करते हैं, तो आदर्श यह है कि वास्तविक मनुष्यों के किसी भी हस्तक्षेप से बचते हुए गेम को दो मनुष्यों के समान रूप से प्ले किया जाए। यद्यपि, गेम के अंत में स्कोरिंग के समय यह समष्टि हो सकता है। मुख्य समस्या यह है कि गो प्लेइंग सॉफ़्टवेयर, जो सामान्यतः मानकीकृत गो टेक्स्ट प्रोटोकॉल (जीटीपी) का उपयोग करके संचार करता है, सदैव स्टोन्स की लाइव अथवा डेड स्थिति के संबंध में सहमत नहीं होगा।

यद्यपि दो भिन्न-भिन्न प्रोग्रामों के लिए इस पर विचार करने और कॉन्फ्लिक्ट को रिसॉल्व करने का कोई सामान्य प्रकार नहीं है, तत्पश्चात अधिकांशतः इस प्रॉब्लम को चीनी, ट्रॉम्प-टेलर, या अमेरिकन गो एसोसिएशन नियमों का उपयोग करके अवॉयड किया जाता है। एसोसिएशन (एजीए) के नियम जिसमें बोर्ड पर किसी भी स्टोन की स्थिति पर कोई अन्य असहमति न होने तक गेम प्रारम्भ रखना (दंड के बिना) आवश्यक होता है। व्यवहार में, जैसे कि केजीएस गो सर्वर पर, सर्वर दो क्लाइंट प्रोग्रामों को विशेष जीटीपी कमांड सेंड करके विवाद में मध्यस्थता कर सकता है, जो यह दर्शाता है कि उन्हें तब तक स्टोन लगाना प्रारम्भ रखना चाहिए जब तक कि किसी विशेष समूह (सभी डेड स्टोन को कैप्चर कर लिया गया है) की स्थिति के संबंध में कोई प्रश्न उत्पन्न न हो। सीजीओएस गो सर्वर सामान्यतः प्रोग्राम को गेम के स्कोरिंग चरण तक पहुंचने से पूर्व ही रिजाइन कर देता है, किन्तु इसके पश्चात भी ट्रॉम्प-टेलर नियमों के संशोधित संस्करण का समर्थन करता है जिसके लिए पूर्ण प्ले आउट की आवश्यकता होती है।

इन रूल सेट्स का अर्थ है कि प्रोग्राम जो जापानी नियमों के अंतर्गत गेम के अंत में विजयी होने की स्थिति में था (जब दोनों प्लेयर उत्तीर्ण हो गए) सैद्धांतिक रूप से रिज़ॉल्यूशन चरण में पुअर प्ले के कारण पराजित हो सकता था, किन्तु यह असंभव है और सभी के अंतर्गत गेम का सामान्य अंश माना जाता है, क्षेत्र नियम सेट करता है।

उपरोक्त सिस्टम का मुख्य दोष यह है कि नियम सेट (जैसे पारंपरिक जापानी नियम) प्लेयरों को इन अतिरिक्त मूव्स के लिए दंडित करते हैं, जिससे दो कंप्यूटरों के लिए अतिरिक्त प्लेआउट का उपयोग विवृत हो जाता है। इसके पश्चात भी, अधिकांश आधुनिक गो प्रोग्राम मनुष्यों के विरुद्ध जापानी नियमों का समर्थन करते हैं।

ऐतिहासिक रूप से, इस समस्या का समाधान करने का अन्य प्रकार अंतिम बोर्ड में विशेषज्ञ मानव न्यायाधीश को नियुक्त करना था। यद्यपि, यह परिणामों में व्यक्तिपरकता का परिचय देता है और आशंका यह है कि विशेषज्ञ प्रोग्राम में देखी गई किसी वस्तु को मिस कर देगा।

यह भी देखें

संदर्भ

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अग्रिम पठन

बाहरी संबंध

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