围棋有着几条线20篇

贴目是一种围棋术语，指的是在比赛最后计算步数的时候，扣减掉黑棋一定的目数或子数。这是因为在围棋中，由于黑棋先下所以在棋盘布局上占有一定的优势，为了比赛的公平起见，所以在最后计算出双方所占地的多少时，会扣减掉黑棋一定的目数或子数，这便称之为贴目。

至于要贴几目，是要根据比赛最后比较双方数目来决定的。根据国家地区的不同贴目的数量和规则也不同，围棋比赛的规则也不相同。比如：在中国大陆地区内的围棋规定中，贴目数大约为7目半的数值；而在中国的台湾地区的围棋规则中，围棋的贴目数是8点，相当于7目半；而在日本和韩国的围棋规则中，贴目数大约为6目半。

据悉围棋贴目制，是在1926年时，在正式比赛中为了避免和棋而采用的，但在当时并没有形成一个完整的制度，随着时代的不断推进，才逐渐完善成为完整的规则制度。

围棋则是在规定的棋盘上，通过一定的计谋将对方的棋子围住并吃掉，最后根据不同地区的规则来判定胜负。围棋通常使用长方形格状棋盘及黑白二色圆形棋子进行对弈，围棋玩法则是黑棋先落子，之后再交替落子，一般要通过猜子来决定谁用黑棋，棋盘上有纵横各19条线段将棋盘分成361个交叉点，棋子走在交叉点上，双方交替行棋，落子后不能移动。在下棋时不能悔棋，不仅要牵制另外一个玩家，使得另外的玩家无路可走，还要逐渐扩大自己的范围，并且游戏中营造自己的一个范围，才能更好地牵制住对方，最后以围地多者为胜。

围棋中也有专用的词语，称为围棋术语。围棋术语是根据子与子之间的相互位置关系取的名字。比较常见的围棋术语有以下几种：

提：无气的棋子要被提子，拿离棋盘。提吃对方的棋子，称为“提子”。

目：棋盘上，被一方棋子所围的空白交点，称为“目”。

地：活棋所包围的目数和活棋本身之总和，称为“地”。

空：用棋子围成的地域。

劫：双方可以轮流提取对方棋子的情况。围棋规则规定，打劫时，被提取的一方不能直接提回，必须在其他地方找劫材使对方应一手之后方可提回。

一些象棋爱好者认为大师可能是韩国的新电脑人工智能。然而，谷歌旗下的深度思维团队(微博)发布了一份文件，称大师是一只阿法尔狗，但这一消息尚未得到谷歌的证实。

上周，一个名为“大师”的“网络玩家”登录了著名的围棋网站易亨。先后击败了9区、朴准焕9区、陈9区、连晓7区等一级选手。在连续赢了30场比赛后，神秘的网络身份“主人”给自己放了一天假。后来师父回来了，但他改变了战场，横扫了沂蒙。之后，他来到另一个著名的游戏网站腾讯围棋(野狐围棋)来“踢球”。他在不到24小时内连续赢得11场胜利。他的对手包括古力、金志锡和其他五位来自中国和韩国的世界冠军，以及创造了日本大满贯传奇的山裕和亚洲杯冠军李钦诚。古力九段昨日在接受《成都商报》记者采访时表示:“我看不出师父有任何弱点。它在各个阶段都很强大。”

大师的传奇还在继续。昨晚，对手狐狸围棋击败了韩国顶级职业棋手朴俊焕、袁和柯杰。昨晚本报发表时，师父在两个网站的总成绩是50比0。

主人被杀了

2016年12月29日晚上7点，一个名叫“大师”的新手登录了易盛。在击败谢尔豪第4节、孟泰龄第6节、于志英第5节、韩一舟第4节和乔志坚第4节之后，这个账户的人气飙升。今晚师父赢得了所有十场战斗。

第二天中午，主人又出现了。在连续4次击败职业选手如王昊洋的第6次和颜再明的第3次后，韩国的第一位选手朴正焕的第9次上场，朴正焕在加时赛中输了。这个结果在专家的手中爆发了，然后在国内排名第七的连霄上台挑战，连输了两场！

接下来的“吻别”取代了连晓的挑战。人们普遍认为“吻别”是世界上第一位围棋手柯杰。然而，结果同样令人震惊。“吻别”是黑白的，每局都输了一局，尤其是在第二局，对手只用128手牌“吻别”。

在24小时内给今天的四位象棋大师每人一个0-2分，谁能做到？12月31日，师斩陈段9、金庭贤段5、范段9、米玉亭段9、唐段9。

经过一天的休息，古力、佟佳夕、时越、蒋、朴永勋、、蒋、宫山玉等“大棋手”以及、、杨等被列入大师赛淘汰的职业棋手名单。

谁是大师

大师是谁仍然是个秘密，但他的身份似乎即将被揭露。

一些棋迷认为大师直接获得了“职业棋手”的资格和“一箭双雕”的第九段。韩国易盛在注册万事达账户时可能已经知道谁是万事达。从注册的国籍来看，很可能是来自韩国的新电脑人工智能。1月2日，大师换成了野狐狸，这也是直接注册为世界冠军的9段身份证。野狐狸的大主人古力亲自与它战斗，表明野狐狸可能已经知道主人的身份。

一天十个游戏，非常有规律的游戏量，显然由于程序测试的规范，计算机人工智能非常需要这些珍贵的和人类顶级玩家的游戏数据来逐步完善程序功能。

长期以来，未经官方证实的消息称，目前升级版的Alpha Go足以让AlphaGo以99%的胜率，以2比4击败李世石版。大师对人类的胜率现在是100%，达到可怕的50比0。目前，这一胜率仍在不断更新。

根据这个数据，大师已经超越了人类的顶尖棋手。至于具体的棋力，不同的人有不同的看法。

谷歌的深度思维团队发推称，大师在远方！但是这个消息还没有被谷歌证实。

主人，谁能打败

昨晚，在野狐围棋网站上，大师面对朴准焕、袁和柯杰的房间里人声鼎沸。此前，古力在社交媒体上透露，许多围棋爱好者前来观看比赛。在他的微博中，他写道:“从今晚7点开始，来自中国和韩国的三位重量级世界冠军将登陆野狐挑战大师，他已经连续赢了47场比赛。我也希望有更多的朋友来看野生狐狸，为它们加油！”尽管大师在比赛中经历了几次跌落，但它仍然干净利落地击败了中国和韩国的前三名选手，达到了令人震惊的50连胜。

在此之前的3日下午，四名国际象棋选手遭到虐待。古力曰:“今杨、、蒋、、安、、石岳四人皆被劫。安德拉蒙西施守卫着四面...谁来保护我们祖先留下的文化宝藏？”

一直在黑暗中观察的古力看到没有人能阻挡师父的脚步，于是在1月3日早上正式发放了10万元的奖励。

在声明中，古力这样写道:“昨天，这位神秘的大师带着他30连胜从宜兴搬到了野狐。在他面前，我们的上级似乎无法抗拒。因此，我们建议第一个在野狐网中击败师父的棋手将获得10万元的奖励。然而，这个决定只是我和野狐公司的愿望，与主账户无关。我在此声明。”

成都商报记者昨天下午采访了古力。古力承认:“我看不出师父有任何弱点。有些棋手认为下慢棋会给我们带来更大的优势，但我认为大师在各个阶段都很强，而且滴水不漏。10万元的奖励是让围棋界的职业玩家关注并击败大师。”

这种物质刺激无疑会使整个国际象棋世界升温。然而，那些真正有能力得到奖励的人仍然没有出现。

大师可能导致围棋的巨大变化

大师级的网络游戏都是“20秒3次”的超快动作，几乎所有的都很容易在中盘获胜。它也有两个匹配的在线球员的帐号是“吻别”在易亨，两个都在中间一盘获胜。许多国际象棋爱好者认为“吻别”是世界上第一个走的人，柯杰，他有四个世界冠军头衔。

围棋界出现了“龙”和“超级玛丽”，两人都取得了令人瞩目的成就。然而，大师的出现完全打乱了职业围棋手的思维。柯杰甚至在微博上写道，输给师父后，他晚上没有睡觉。输给师父后，山裕子说他的对手太强了。与他相比，他太弱了。他没有下棋。我担心他会失去两个儿子。

柯杰九段说:“我以前从未见过这样的把戏。我还能像这样玩围棋吗？看看大师的招式，就是说以前所有的围棋招式都是错的。学棋时被骂的招式，现在都被师父玩了。”同样，智虎网网友@赵小康评论道，面对这些围棋大师，“大多数比赛都是在中盘取胜，人类几千年来总结出来的老套和宏大愿景在大师面前显得陈腐和可笑。”

藤泽秀行先生曾在《连巴圣战》中说过:“如果围棋是100，那么我只知道67。”当时，每个人都认为这是适度的，但现在看来是真的。

或许，像国际象棋和国际象棋一样，围棋大师应该冷静地接受现实。现在需要考虑的不是击败人工智能，而是如何让它对我有用。让人工智能帮助准备常规或固定的飞刀开始，并集中提高计算的准确性，判断和官员达到一个新的境界去。就像象棋国王卡尔森和第一位中国棋手王天一样，后者是一位完全依靠象棋软件自学成才的特级大师。

在使用人工智能(如阿法尔狗)进行训练的那一天，谁先改变了主意，把敌人变成了朋友，谁就能发展自己的道路，成为比今天更优秀的人。

五子棋和围棋的棋盘是不一样的，主要有以下几点区别：

1、规模不同

在正式比赛中，围棋的棋盘是由纵横各19条线组成的，形成了361个交叉点；而五子棋的棋盘是由纵横各15条线组成的，形成了225个交叉点。

2、棋子数量不同

围棋的棋子分为黑白两色，黑子181枚，白子180枚，加起来是361枚，和棋盘的点数相同；五子棋的棋子也是黑白两色，黑子113枚，白子112枚，加起来是225枚，和棋盘点数相同。

3、星点不同

围棋的棋盘上标有9个小圆点，称为星位，中央的星位称“天元”，下让子棋时所让之子要放在星上；五子棋的棋盘上有5个特殊的交叉点，用直径约0.5厘米，和棋盘横纵线颜色相同的实心小圆点标出来，这5个点称为“星”，中间的星也称“天元”。

根据国外媒体报道，你可能听说过人类和香蕉的dna相似度高达50-60%。乍一看，人类和香蕉之间有许多不同。至少，一个是动物，另一个是植物。事实上，这种相似似乎令人惊讶，但它确实有一些事实因素，只是实际情况比这复杂得多。

这些信息可能来自于2013年美国国家人类基因组研究所的一个研究项目，但是其他项目可能已经发布了类似的数据。然而，该项目的研究成果尚未向公众公布。相反，史密森尼自然历史博物馆在一个流行的科学视频中指出，人类和香蕉的DNA有“41%的相似性”。

人类vs香蕉

首先，我们必须了解DNA和蛋白质产品之间的区别。我们可以把DNA想象成房子的蓝图，蛋白质产品实际上是建造的房子，因为蓝图中的所有信息都反映在房子里。接下来，我们可以把人类DNA想象成农场的蓝图，把香蕉DNA想象成殖民风格房屋的蓝图。这两栋房子有许多相似之处(如管道、厕所、厨房等)。)，但最终产品大不相同。这就是人类和其他生物的区别。第二，记住基因(负责编码蛋白质的脱氧核糖核酸区域)只占脱氧核糖核酸的2%。

科学家首先分析了典型香蕉基因组中的基因序列，然后预测了这些基因合成的所有蛋白质的氨基酸序列。然后，科学家们对所有人类基因进行了同样的分析，并依次将每个香蕉基因对应的蛋白质序列与人类基因进行了比较。两者之间的相似性范围可以从0到100。只要这两个基因之间的相似性高于预期，就会被记录下来。

最终，该项目进行了400多万次比较，在两个基因组之间发现了7000个“有效对”。接下来，研究人员计算了每一对的平均相似度，最终的数字约为40%。然而，这只是蛋白质之间的相似性，即基因产物，而不是基因本身的相似性。人类基因组中的许多基因在香蕉基因组中找不到相应的基因，反之亦然。

如果上面的解释有些难以理解，请看下面更简单的解释:研究人员将所有香蕉基因与人类基因逐一进行比较，然后计算两者之间的相似性(如果香蕉有某种基因，但人类没有，这种基因将不被计算在内)。结果表明，60%的人类基因可以在香蕉基因组中找到匹配的对象。研究人员比较了对应于这60%基因的蛋白质的氨基酸序列，发现其中大约40%是相同的。

乍一看，人类和香蕉有这么多相似的基因，真是令人震惊。但事实上，这也很正常。人类的生存机制和香蕉确实有许多相似之处，例如，它需要氧气才能生存。许多类似的基因只负责基本的生命功能。

世界上所有的东西都是“亲戚”

从上面可以看出，人们普遍的说法是“DNA相似性达到50-60%”，但实际的研究是“基因产物的相似性”，两者是有区别的。如果科学家将香蕉DNA序列与人类DNA进行比较，他们会发现两者根本不匹配。我们50%的DNA来自母亲，50%来自父亲。我们和香蕉有50%的相同基因，但是如前所述，只有2%的基因是基因，所以和香蕉相同的基因只占我们基因的1%。

既然基因只占DNA的2%，那么剩下的98%是什么呢？其中8%负责调节基因(决定基因是开启还是关闭)；其余90%的功能要么未知，要么在进化过程中逐渐消失。这些功能未知的DNA片段曾被称为“垃圾DNA”，因为科学家认为它们没有作用。然而，这个术语并不恰当，因为科学家们近年来一直意识到这些碎片也有某些功能。

人类的DNA不仅与香蕉非常相似，也与其他物种非常相似。例如，我们的基因组和老鼠的相似度是85%，果蝇的相似度是61%。最令人惊奇的是，尽管人类和其他物种在进化时间线上相距甚远，但我们都能在基因组中找到同一祖先留下的相同标记。数十亿年前，生物基因组包含允许细胞存活和复制的基因，因此存活了几代，并在人类和植物基因组中保存下来。

不仅仅是香蕉，我们可能和其他水果的DNA有1%的相似性。因为地球上所有的生命都是从16亿年前的一个细胞进化而来的，在某种意义上，所有的生物都有“亲戚”。

-"原标题:人类真的有和香蕉一样的50%的DNA吗？》

棋盘不同

围棋的棋盘是由纵横各19条线组成的，形成了361个交叉点；而五子棋的棋盘是由纵横各15条线组成的，形成了225个交叉点。

棋子数量不同

围棋的棋子分为黑白两色，黑子181枚，白子180枚，加起来是361枚，和棋盘的点数相同；而五子棋的棋子也是黑白两色，黑子113枚，白子112枚，加起来是225枚，和棋盘点数相同。

玩法规则不同

围棋是黑白双方在对角星位处各摆放两子对角星布局，双方交替行棋，落子后不能移动，围地多的人获胜；而五子棋在下的时候是5子连线，横连、纵连、斜连在一起就可以获胜。

围棋和其名称一样，重要的就是围，将对方的棋子包围在中间才可以吃掉对方的棋子，在下棋的时候需要注意的是子子相连。五子棋讲究的是连线，在同方向的一条线上5个不间断的同色棋子相连为胜，因此要注意发展多条线路。

遥想当年，AlphaGo的Master版本，在完胜柯洁九段之后不久，就被后辈AlphaGo Zero(简称狗零) 击溃了。

从一只完全不懂围棋的AI，到打败Master，狗零只用了21天。

而且，它不需要用人类知识来喂养，成为顶尖棋手全靠自学。

如果能培育这样一只AI，即便自己不会下棋，也可以很骄傲吧。

于是，来自巴黎的少年Dylan Djian (简称小笛) ，就照着狗零的论文去实现了一下。

他给自己的AI棋手起名SuperGo，也提供了代码(传送门见文底) 。

除此之外，还有教程——

一个身子两个头

智能体分成三个部分：

一是特征提取器(Feature Extractor) ，二是策略网络(Policy Network) ，三是价值网络(Value Network) 。

于是，狗零也被亲切地称为“双头怪”。特征提取器是身子，其他两个网络是脑子。

特征提取器

特征提取模型，是个残差网络 (ResNet) ，就是给普通CNN加上了跳层连接 (Skip Connection) ， 让梯度的传播更加通畅。

跳跃的样子，写成代码就是：

1classBasicBlock(nn.Module):

2 """

3 Basic residual block with 2 convolutions and a skip connection

4 before the last ReLU activation.

5 """

6

7def__init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None):

8 super(BasicBlock, self).__init__()

9

10 self.conv1 = nn.Conv2d(inplanes, planes, kernel_size=3,

11 stride=stride, padding=1, bias=False)

12 self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes)

13

14 self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3,

15 stride=stride, padding=1, bias=False)

16 self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes)

17

18

19defforward(self, x):

20 residual = x

21

22 out = self.conv1(x)

23 out = F.relu(self.bn1(out))

24

25 out = self.conv2(out)

26 out = self.bn2(out)

27

28 out += residual

29 out = F.relu(out)

30

31returnout

然后，把它加到特征提取模型里面去：

1classExtractor(nn.Module):

2def__init__(self, inplanes, outplanes):

3 super(Extractor, self).__init__()

4 self.conv1 = nn.Conv2d(inplanes, outplanes, stride=1,

5 kernel_size=3, padding=1, bias=False)

6 self.bn1 = nn.BatchNorm2d(outplanes)

7

8forblockinrange(BLOCKS):

9 setattr(self, "res{}".format(block),

10 BasicBlock(outplanes, outplanes))

11

12

13defforward(self, x):

14 x = F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))

15forblockinrange(BLOCKS - 1):

16 x = getattr(self, "res{}".format(block))(x)

17

18 feature_maps = getattr(self, "res{}".format(BLOCKS - 1))(x)

19returnfeature_maps

策略网络

策略网络就是普通的CNN了，里面有个批量标准化(Batch Normalization) ，还有一个全连接层，输出概率分布。

1classPolicyNet(nn.Module):

2def__init__(self, inplanes, outplanes):

3 super(PolicyNet, self).__init__()

4 self.outplanes = outplanes

5 self.conv = nn.Conv2d(inplanes, 1, kernel_size=1)

6 self.bn = nn.BatchNorm2d(1)

7 self.logsoftmax = nn.LogSoftmax(dim=1)

8 self.fc = nn.Linear(outplanes - 1, outplanes)

9

10

11defforward(self, x):

12 x = F.relu(self.bn(self.conv(x)))

13 x = x.view(-1, self.outplanes - 1)

14 x = self.fc(x)

15 probas = self.logsoftmax(x).exp()

16

17returnprobas

价值网络

这个网络稍微复杂一点。除了标配之外，还要再多加一个全连接层。最后，用双曲正切 (Hyperbolic Tangent) 算出 (-1,1) 之间的数值，来表示当前状态下的赢面多大。

代码长这样——

1classValueNet(nn.Module):

2def__init__(self, inplanes, outplanes):

3 super(ValueNet, self).__init__()

4 self.outplanes = outplanes

5 self.conv = nn.Conv2d(inplanes, 1, kernel_size=1)

6 self.bn = nn.BatchNorm2d(1)

7 self.fc1 = nn.Linear(outplanes - 1, 256)

8 self.fc2 = nn.Linear(256, 1)

9

10

11defforward(self, x):

12 x = F.relu(self.bn(self.conv(x)))

13 x = x.view(-1, self.outplanes - 1)

14 x = F.relu(self.fc1(x))

15 winning = F.tanh(self.fc2(x))

16returnwinning

未雨绸缪的树

狗零，还有一个很重要的组成部分，就是蒙特卡洛树搜索(MCTS) 。

它可以让AI棋手提前找出，胜率最高的落子点。

在模拟器里，模拟对方的下一手，以及再下一手，给出应对之策，所以提前的远不止是一步。

节点 (Node)

树上的每一个节点，都代表一种不同的局势，有不同的统计数据：

每个节点被经过的次数n，总动作值w，经过这一点的先验概率p，平均动作值q (q=w/n) ，还有从别处来到这个节点走的那一步，以及从这个节点出发、所有可能的下一步。

1classNode:

2def__init__(self, parent=None, proba=None, move=None):

3 self.p = proba

4 self.n = 0

5 self.w = 0

6 self.q = 0

7 self.children = []

8 self.parent = parent

9 self.move = move

部署 (Rollout)

第一步是PUCT (多项式上置信树) 算法，选择能让PUCT函数 (下图) 的某个变体 (Variant)最大化，的走法。

写成代码的话——

1defselect(nodes, c_puct=C_PUCT):

2 " Optimized version of the selection based of the PUCT formula "

3

4 total_count = 0

5foriinrange(nodes.shape[0]):

6 total_count += nodes[i][1]

7

8 action_scores = np.zeros(nodes.shape[0])

9foriinrange(nodes.shape[0]):

10 action_scores[i] = nodes[i][0] + c_puct * nodes[i][2] *

11 (np.sqrt(total_count) / (1 + nodes[i][1]))

12

13 equals = np.where(action_scores == np.max(action_scores))[0]

14ifequals.shape[0] >0:

15returnnp.random.choice(equals)

16returnequals[0]

结束 (Ending)

选择在不停地进行，直至到达一个叶节点 (Leaf Node) ，而这个节点还没有往下生枝。

1defis_leaf(self):

2 """ Check whether a node is a leaf or not """

3

4returnlen(self.children) == 0

到了叶节点，那里的一个随机状态就会被评估，得出所有“下一步”的概率。

所有被禁的落子点，概率会变成零，然后重新把总概率归为1。

然后，这个叶节点就会生出枝节 (都是可以落子的位置，概率不为零的那些) 。代码如下——

1defexpand(self, probas):

2 self.children = [Node(parent=self, move=idx, proba=probas[idx])

3foridxinrange(probas.shape[0])ifprobas[idx] >0]

更新一下

枝节生好之后，这个叶节点和它的妈妈们，身上的统计数据都会更新，用的是下面这两串代码。

1defupdate(self, v):

2 """ Update the node statistics after a rollout """

3

4 self.w = self.w + v

5 self.q = self.w / self.nifself.n >0else0

1whilecurrent_node.parent:

2 current_node.update(v)

3 current_node = current_node.parent

选择落子点

模拟器搭好了，每个可能的“下一步”，都有了自己的统计数据。

按照这些数据，算法会选择其中一步，真要落子的地方。

选择有两种，一就是选择被模拟的次数最多的点。试用于测试和实战。

另外一种，随机 (Stochastically) 选择，把节点被经过的次数转换成概率分布，用的是以下代码——

1 total = np.sum(action_scores)

2 probas = action_scores / total

3 move = np.random.choice(action_scores.shape[0], p=probas)

后者适用于训练，让AlphaGo探索更多可能的选择。

三位一体的修炼

狗零的修炼分为三个过程，是异步的。

一是自对弈(Self-Play) ，用来生成数据。

1defself_play():

2whileTrue:

3 new_player, checkpoint = load_player()

4ifnew_player:

5 player = new_player

6

7 ## Create the self-play match queue of processes

8 results = create_matches(player, cores=PARALLEL_SELF_PLAY,

9 match_number=SELF_PLAY_MATCH)

10for_inrange(SELF_PLAY_MATCH):

11 result = results.get()

12 db.insert({

13 "game": result,

14 "id": game_id

15 })

16 game_id += 1

二是训练(Training) ，拿新鲜生成的数据，来改进当前的神经网络。

1deftrain():

2 criterion = AlphaLoss()

3 dataset = SelfPlayDataset()

4 player, checkpoint = load_player(current_time, loaded_version)

5 optimizer = create_optimizer(player, lr,

6 param=checkpoint[optimizer])

7 best_player = deepcopy(player)

8 dataloader = DataLoader(dataset, collate_fn=collate_fn,

9 batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)

10

11whileTrue:

12forbatch_idx, (state, move, winner)inenumerate(dataloader):

13

14 ## Evaluate a copy of the current network

15iftotal_ite % TRAIN_STEPS == 0:

16 pending_player = deepcopy(player)

17 result = evaluate(pending_player, best_player)

18

19ifresult:

20 best_player = pending_player

21

22 example = {

23 state: state,

24 winner: winner,

25 move : move

26 }

27 optimizer.zero_grad()

28 winner, probas = pending_player.predict(example[state])

29

30 loss = criterion(winner, example[winner],

31 probas, example[move])

32 loss.backward()

33 optimizer.step()

34

35 ## Fetch new games

36iftotal_ite % REFRESH_TICK == 0:

37 last_id = fetch_new_games(collection, dataset, last_id)

训练用的损失函数表示如下：

1classAlphaLoss(torch.nn.Module):

2def__init__(self):

3 super(AlphaLoss, self).__init__()

4

5defforward(self, pred_winner, winner, pred_probas, probas):

6 value_error = (winner - pred_winner) ** 2

7 policy_error = torch.sum((-probas *

8 (1e-6 + pred_probas).log()), 1)

9 total_error = (value_error.view(-1) + policy_error).mean()

10returntotal_error

三是评估(Evaluation) ，看训练过的智能体，比起正在生成数据的智能体，是不是更优秀了 (最优秀者回到第一步，继续生成数据) 。

1defevaluate(player, new_player):

2 results = play(player, opponent=new_player)

3 black_wins = 0

4 white_wins = 0

5

6forresultinresults:

7ifresult[0] == 1:

8 white_wins += 1

9elifresult[0] == 0:

10 black_wins += 1

11

12 ## Check if the trained player (black) is better than

13 ## the current best player depending on the threshold

14ifblack_wins >= EVAL_THRESH * len(results):

15returnTrue

16returnFalse

第三部分很重要，要不断选出最优的网络，来不断生成高质量的数据，才能提升AI的棋艺。

三个环节周而复始，才能养成强大的棋手。

有志于AI围棋的各位，也可以试一试这个PyTorch实现。

本来摘自量子位，原作 Dylan Djian。

代码实现传送门：

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教程原文传送门：

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AlphaGo Zero论文传送门：

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围棋考级规则是根据所胜的盘数来决定的，然后根据所胜的盘数来决定升级或跳级，从25级升到1级，1级以上就是段位。如果想要想成为业余1段至业余5段，就要参加区县级体育部门组织的升段比赛，获得一定的胜率就可以升段。

业余6段的获得者必须是参加省市乃至全国性业余围棋比赛并获得前6名的业余棋手，这些棋手的水平明显强于标准的业余5段，而业余7段的获得者必须要参加国际性业余围棋比赛获得前3名。

围棋手等级包括级位和段位，级位和段位是表示围棋手水平的标志，从低到高分为业余级位、业余段位、职业段位。业余段位下设级位，级位可分为1级至25级，1级最高，不过级位证书只印制七个等级，分别是1级、2级、5级、10级、15级、20级、25级。

围棋业余5段相当于国家二级运动员。围棋的段位等级分为业余段位和国家专业段位两种，业余段位也包括级位和段位，段位是由级位晋升过来的，围棋技术能够达到业余5段就相当于一名国家二级运动员。

想要提升自己的围棋级位或段位，就需要参加不同围棋比赛，在比赛中战胜自己的对手后，裁判会根据所获胜的围棋盘数来决定是否能够升级或跳级。此外如果是业余5段的话，唯一能提高围棋段位的方法就是获得省级或全国性业余围棋比赛的前几名，这样才能将段位提升到6段。

围棋的业余段位一共分为十个等级，业余1段到业余5段的段位证书是由地方棋院和相同级别的体育管理部门授予的，而业余6段和业余7段的段位证书，则是由国家体育总局委派中国棋院授予。

仍在延续的低利率通道，愈来愈高的打破理财产品刚性兑付呼声，积极谋求转型的资产管理业务……种种因素叠加下，银行理财产品形态从预期收益型向净值型的转变再度引发业内关注。

值得关注的是，面对这一趋势，不同规模银行间却大相径庭，其中，规模较大的银行更注重净值型产品的发展，而相对的小型银行对这类产品的关注及重视程度明显更低。净值型产品热度渐增尽管净值型银行理财产品热度渐增，不过，对于不少投资者而言，这依然是个略显陌生的领域。整体来看，净值型理财产品与开放式基金较为相似，不同于传统的银行理财产品期限是封闭的，收益率大多是固定的，净值型理财产品的期限则是开放式的，且收益率不确定，要根据理财资金的运行情况而定，产品的净值是定期变动的。

从2016年银行理财市场来看，资产荒，特别是低风险高收益的资产荒喧嚣尘上，受此影响，传统非结构性银行理财产品收益率也一路走低。据中金固定收益研报，2016年上半年如果债市收益率继续下行，非标集中到期，委外收益难超预期，则预计理财收益率将继续明显下行。

不过，需要注意的是，高收益非标资产荒下，市场化的资产，也就是权益类资产仍然充足，这也令银行开始尝试对理财产品进行转型。其中，开放式净值型的组合投资类产品与封闭式净值型的组合投资类产品被认为是银行理财产品转型的最可能的方向之一。事实上，现有环境下，银行理财对净值型产品的动力已有所增加。据《中国银行(3.43-0.58%,买入)业理财市场年度报告》，截至2015年底，共有426家银行业金融机构有存续的理财产品，理财产品数60879只，理财资金账面余额23.50万亿元，较2014年底增加8.48万亿元，增幅为56.46%。其中，在资金余额为10.32万亿元的全部开放式理财产品中，净值型理财产品资金余额为1.37万亿元，较2014年底增长0.81万亿元，增长幅度为144.64%。

总体来看，虽然此类净值型产品占比仍然很小，但其增长势头非常迅猛。银行净值化转型现分化“从银行理财产品本身来看，的确并非所有产品在未来都需要转向净值型，但对于银行本身而言，当其理财业务发展进行到一定阶段后，推动理财产品净值化转型是必须的，未来开放式产品及净值型产品应当是银行理财产品的主要产品形式。”普益标准研究员魏骥遥指出。

虽然净值型理财产品热度渐升，但不同银行间却并非表现出类似的关注。其中，整体发展较快、存续规模较大的银行均在产品净值化的道路上走的较快，而与大型银行积极拥抱产品净值化策略有明显差异的是，小型银行对于行业整体的发展变化响应较为被动。对此，魏骥遥认为，摆脱刚性兑付的枷锁能极大的拓展银行理财投向的选择，刺激从业人员创新的动力，并帮助投资者建立更正确的投资思维。这也是规模较大的银行更注重净值型产品发展的原因。而小型银行对于理财业务的接受程度与重视程度较大型银行都有较大差距，因此小型银行的产品转型速度较慢。同时，较多的小型银行对行业整体变化关注度较低，对如净值化产品一类的产品创新不够重视，更关注的是当地区域其它竞争对手的表现情况，如果其它对手的产品创新、组织架构没有变化，那么自己也乐于安于现状。“需要强调的是，对于银行来说，理财产品的净值化转型并非等于淘汰封闭式预期收益型产品。”在魏骥遥看来，更准确的表述应该是对于产品线丰富性的补足，针对不同风险偏好、不同类型的客户，进行更精确的产品匹配。

围棋25级属于一个刚入门的水平，也就是围棋初学者。围棋等级水平从低到高依次是：业余级位、业余段位、职业段位，等级是围棋选手水平高低的主要标志。

需要注意的是，级位、段位都是需要通过参加比赛，并且获得一定的名次后才能获得的。参加比赛是有年龄要求的，一般都是在25岁以下。

业余级位从低到高依次是：32级、31级、30级……2级、1级，待业余级位达到1级后，即可通过比赛进行升段，之后按照业余1段、业余2段一直到业余8段的顺序，从低到高进行考段，其中，相邻两个段格的水平差距仅为一个子，也就是说业余2段和业余6段之间只相差3至4个子左右的水平。职业段位，从低到高排名依次是：专业初段、专业二段、专业三段一直到专业九段。

2017年中日韩围棋世界冠军华山对抗赛在华山落下帷幕，中国棋手周睿羊击败等级分第一人柯洁，加冕冠军并收获40万元冠军奖金。此次比赛，周睿羊状态奇佳，应对对手的各种基本杀法从容自如，展现了一个世界冠军的风采。现在和大家分享一篇关于围棋的基本杀法火烧连营杀法的文章，希望能够帮助到大家。

工具/材料

围棋

操作方法

黑白双方经过相互对弈，形成了火烧连营棋局。黑白双方将在即将进行的火烧连营棋局中斗智斗勇，殊死搏杀。如图所示。

黑方于黑1处立，黑1的立是为了防止白棋抢先在黑1处爬，黑1立后，在外围创造出对应的一个眼位，黑棋如果抢占到了这个眼位黑棋就会存活。如图所示。

白棋也看到了这点，白棋于白2处落子，抢先占有了这个眼位。如果这个外围的眼位让黑棋占到，黑棋就存活了。白棋不仅破坏掉了黑棋的眼位，而且还打算冲下去分割黑棋。如图所示。

黑棋于黑3处挡，防止白棋往下冲。同时，黑3的挡使得黑棋在右上角有做两个眼的可能。如图所示。

白棋哪里会轻易让黑棋做起两个眼。白棋立刻在白4处落子，白子的落子用意就是破眼，让黑棋不能做活。如图所示。

黑棋见右上角不能做起两个眼。于是，黑棋于黑5处落子，黑5的落子表明黑棋打算包夹右下边的白二子。如图所示。

白棋于白6处长，白6的长使得被黑棋包夹的白三子离外围白棋只有一步之遥，当然，白6的长附带了对黑5的叫吃。如图所示。

黑棋没有理会白棋对黑5的叫吃，黑棋坚决果断的在黑7处挡，挡住了白三子连接外围白棋的去路后，叫吃白三子。如图所示。

白棋也随即在白8处提掉了黑5，化解了黑棋对白三子的打吃。现在，白棋能够在底边渡过和外围白棋相连。如图所示。

黑棋于黑9处落子，黑9落子后继续叫吃白三子，黑棋作战强有力。如图所示。

白棋正准备粘上白三子，猛然发现如果粘上了白三子，黑棋将继续在底边断打白子，白子在劫难逃。于是，白棋先在白10处粘上，把白棋这个断点连上。如图所示。

黑棋直接就在黑11处提掉了白三子，提掉白三子后，黑棋就已经存活了。如图所示。

特别提示

棋牌虽好耍，可不要贪玩哦！

在咱们中国，哈萨克族和蒙古族都是一个非常古老的少数民族了，他们都逐水草而居，游牧到哪里，就搬家到哪里，由于频繁的迁徙，那么住房也必须是那种随时可以移动的。而蒙古族的蒙古包就是这种活动房屋中最具有代表性的一个。然而哈萨克族人住的毡房，又称哈萨包，因为外形近似，不了解的人往往容易将它与蒙古包混淆。那么，今天我们就一起来了解下哈萨克族文化中的毡房与蒙古包有着什么样的区别吧。

蒙古包呈圆形，一般高为3.3米至5米，其架设一般是在水草适宜的地方，根据包的大小先画一个圈，再沿着画好的圆圈将哈那(即蒙古包的木制骨架，由2.5米长的柳条交叉编成)架好，再加上顶端的乌尼(即蒙古包顶端的伞形骨架，为3.2米长的柳条棍)，接着将哈那和乌尼按圆形衔接在一起绑架好，然后在顶上和四周覆盖一至两层厚厚的毛毡，之后用马鬃或驼毛拧成的绳子捆绑好，顶端开一“套瑙”，意思是天窗，可以起到排烟、通气、照明、采光的作用，蒙古包就此大功告成了。

而毡房，在哈萨克语里称为“宇”，它已有两千多年的历史。一般而言，哈萨克毡房分为大和小两种，简易的小毡房又称为“阔斯”，它容易搭建，整体就是一个圆锥形，只不过在房墙数量上，有四块、六块、八块甚至更多一些的区分。

大毡房就复杂得多。它一般由围墙、房杆、顶圈、房毡和门组成。大毡房的上部是圆弧形，下部为圆柱形，顶部有天窗，覆盖上活动的毡子，用于通风。大毡房最为复杂的部分是骨架结构，骨架结构部分又分为格架、支撑杆、顶圈和门四部分，格架又分为两种式样，一种是风眼式栅栏，排列稀疏且轻便，易于拆卸;另一种叫网眼式栅栏，格眼细密，结实坚固，可以抵御大风，但相对笨重。

哈萨克毡房一般高3米左右，占地面积20-30平方米。四周是环形的毡墙，上面是圆形的屋顶。毡房的骨架是戈壁滩上的红柳木做的，这种红柳木坚固又极富韧性，能起到很好的支撑和固定作用。毡房的穹顶由几十根撑杆搭成，屋架搭好之后再在围墙和顶部铺设毛毡。毡房的骨架做好之后，还要在外围加设一道彩色的墙篱，墙篱是一种有对称花纹的草帘，是用同样大小、长短和粗细的芨芨草编织而成的，这使毡房显得更加漂亮、大方。另外，横竖交错成菱形的围墙也是用红柳木做的，连接的材料是牛皮绳和牛筋;门框和门用松木制作。

蒙古包和哈萨克毡房最直观的区别，就是看建筑是圆形顶还是尖锥形顶，如果圆球形顶的就是蒙古包，而类似尖锥形的则是哈萨克毡房。整体来看，哈萨克毡房比蒙古包显得要小巧，顶部要尖一些，而蒙古包下部是规整的圆柱型，上部是三角型。另外，哈萨克族人搭建毡房用的支杆是一头弯的穹窿状，他们将此弯头绑在毡房的墙架上;而蒙古族人在搭建蒙古包时，用来支撑蒙古包圆形顶部的杆子两头都是直的，直接就搭架在墙架上，并且杆子数目要比哈萨克毡房用得多一些。此外，哈萨克毡房的门一般都向东开，而蒙古包的门一般都向南开。

结束语：蒙古包这样的建筑形式，易搭易卸易移动，适于牧民轮牧走场居住，其制作技艺体现了蒙古民族独特的审美观与高超的技能;而哈萨克毡房不仅携带方便，而且坚固耐用，住居舒适，并具有防寒、防雨、防地震的特点。房内空气流通，光线充足，深受哈萨克牧民喜爱，是哈萨克先民在早期艰苦游牧生活中经济实用的重要创造，二者都凝聚了先人高度的生活智慧。

是的

黑子大是因为人的视觉感知深色物体会小一些，如果黑白子一样大的话，反而看上去黑子小一些。于是生产商按照人的视觉习惯，把黑子做大一点，这样一来，视觉效果就能达成一致了。

围棋棋子分黑白两色，均为扁圆形，棋子的数量以黑子181、白子180个为宜。可能大多数人没注意过，其实，围棋的黑子要比白子大一点。

黑子比白子大的原因还要追溯到生产商那里，他们发现人看这两种颜色的时候，会产生视觉错觉，白子看起来好像比黑子大一点，要是那样，从视觉上考虑也会不舒服，所以就决定按照人的视觉习惯，把黑子做大一点，这样一来，视觉效果就会达成一致。就像穿白色衣服的人看起来一定比穿黑色衣服的人略丰满一些；同一个车型，白色的车要比黑色的车大一些。

现在，有一种所谓的成长围棋，指的是不参加比赛，对弈不分胜负的教学方法，他们认为每次下棋都会有小朋友输棋，会有一半的孩子被贴上“失败的标签”。因此提倡不参加比赛，提倡所谓的”快乐围棋“。对于这种思维，世界冠军唐韦星九段做出了严重的批评，唐韦星九段认为，素质教育中首当其冲的就是心理素质，教育中很重要的一环便是挫折教育，没有人永远一帆风顺，也没有人能永远在众星捧月的环境下生存，学棋的本身并不是学习棋的内容，更重要的是通过学习围棋来去体会胜负带来的感觉来提高心理素质。围棋作为竞技体育项目，胜负本身就是不可缺少的一环。所谓失败也不过是这一局的失败，而非永远的失败，这样不才是激发出孩子的潜力，也更是提高他自身素质的机会么？对唐韦星九段的看法，小编表示非常赞同。现在和大家分享一篇关于围棋的基本杀法安内攘外杀法的文章，希望能够帮助到大家。

工具/材料

围棋

操作方法

黑白双方经过相互对弈，形成了安内攘外棋局。黑白双方将在即将进行的安内攘外棋局中斗智斗勇，殊死搏杀。如图所示。

黑棋先行，黑棋于黑1处入子断打黑白交界处的白二子，”棋从断处生“，黑棋充分理解了这句围棋术语的真谛，作战强硬。如图所示。

白棋于白2处长，白2长后，避免了黑棋的打吃，并且对黑1形成了打吃。如图所示。

黑棋继续在黑3处打吃白三子，黑棋这种拼命的走法，令白棋颇感头痛。如图所示。

白棋于白4处粘上白三子，避免了被黑子的打吃，同时，白棋继续保持着打吃黑1的走法。如下图一所示。当然，白棋还可以在白1处提掉黑子，黑棋黑2处打吃白三子，白棋在白3处粘上白三子，黑棋于黑4处粘。这样，被包围的黑棋有四口气，被包围的白棋有三口气，黑棋杀白棋。如下图二所示。

这个时候，黑棋非常愉快的在黑5处落子粘上黑1，黑棋粘上后，黑棋底边的黑三子就连成一片，黑三子现在有三口气，而右上角的白三子却只有两口气，形式对黑棋有利。如图所示。

白棋立刻在白6处挡住黑三子，防止黑三子继续往左路冲，白棋通过白6的挡，对黑棋的气紧了一口。现在，黑三子只剩下两口气了。如图所示。

黑棋立刻在黑7处落子枷吃右上角白三子，白三子插翅难飞，就这样，黑棋成功的消灭掉右上角白三子，黑棋就完全控制了右上角。如图所示。

特别提示

棋牌虽好耍，可不要贪玩哦！

现代围棋是黑棋先下，谁拿黑子一般是抽签或者猜先决定。猜先就是由年长的抓一些棋子，年轻的猜，猜单数就从自己面前的棋盒拿一个子，猜双数就拿两个，猜对了就执黑先下，猜错了就由对方执黑子先下。

围棋是一种策略型两人棋类游戏，使用长方形格状棋盘及黑白两种颜色的扁圆形棋子进行对弈，棋盘上有纵横各19条线段将棋盘分成361个交叉点，黑子有181颗，白子有180颗，棋子走在交叉点上，每次只能下一子，双方交替行棋，落子后不能移动，以围地多者为胜。轮流下子是双方的权利，但允许任何一方放弃下子权。

因为黑子先走，有占地之利，因此人为规定黑方局终时要给白方贴子，在现行的全国性正式比赛中，终局计算胜负时黑方需贴出三又四分之三子。

首先要先认识棋盘。棋盘是正方形的，一共由纵横各19条线组成。19╳19形成了361个交叉点。围棋盘上有九个星，这九个星就是棋盘上那九个小黑点。

正中间的小黑点称“天元”，“元”是第一的意思，“天元”意为天空最高点。以“天元”为中心可以找到同心的多个正方形。

然后再认识星位，所谓星位就是棋盘生每个交叉点，我们下期的时候就需要把棋子落在这些交叉点上面，而不是把棋子放在格子里。

围棋的棋子分为黑白两色，黑子181枚，白子180枚，黑白子加起来是361枚，恰好和棋盘的点数相同。胜负的判定为先手贴3又3/4子的规则，把死子捡掉。

只数一方围得点(叫做目)并记录下来，再数刚才那一方的子数并记录下来，再把目数和子数加起来。如果数的是黑棋，再减去3又3/4子，如果数的是白棋，再加上3又3/4子。第四步，结果和180又1/2(棋盘361个点的一半)比较，超过就算胜，否则判负。

翠绿色的天河石外形酷似翡翠，完全可以作为翡翠的替代品，无论是从外观上还是从风水角度来看都是如此，同时天河石也有不少风水作用，所以极受人们喜爱。那么你知道天河石饰品有着哪些风水作用吗?一起来了解一下。

催旺个人的爱情

如果命主是一个渴望爱情的单身者的话，那么也可以通过佩戴天河石饰品来催旺自己的桃花运。这种石头在风水中被称之为希望之石，佩戴之后能够心想事成，能够给予那些渴望爱情的人巨大的力量，让他们敢于去追求自己所想要的感情。

提升个人的财运

既然是作为一种宝石装饰品随身佩戴的话，那么天河石最常见的风水作用就是催旺个人的财运，带动他们的正财偏财收入。这可以说是所有宝石饰品具有的“通用”风水作用了。尤其是与天河石色泽相近的翡翠，就是最常见的求财必备宝石饰品，经常被用于制作为玉如意或者是其他外形的招财摆件。

确保个人健康稳定

想要确保个人健康运势的稳定的话也可以选择佩戴天河石。作为一种色泽冷艳的宝石，天河石有着凝神静气的效果，可以有效避免其人内心产生燥热的火气，从而影响自身的健康状况。而且将天河石制作成为菩萨、佛像挂饰的话更是能够保佑个人出入平安，不会遭遇意外变故。

围棋打吃为常见围棋术语，即下子后把对方一子或若干棋子包围成仅剩一口“气”的状态，如对方置之不理，再下一子即可将被围的若干棋子提取，称为“打”，通常也称为打吃。

除了打吃，围棋常见术语还有征子，征子，又称征、征吃、拐羊头，扭羊头，围棋的基本走法之一。是一种利用对方棋子只有一口气，通过不断扭拐叫吃的吃子方法。既是入门时候最基础的技巧，也是高手之间围绕引征勾心斗角的主线之一。大部分局部定式成立与否以及是否可以强烈反击都要首先把征子考虑其中。

如果可以顺利的一路征死对方，称为“征子有利”；如果受到对方棋子影响而无法顺利完成征子的，称为“征子不利”。若在征子路线上没有棋子或者有自己一方的棋子，对征的一方有利，对被征一方不利。但是有少数情况即使是有对方棋子在征子路线上也可以征子。

2017年“衢州烂柯杯”首届中国女子围棋精英赛在浙江省衢州市举行。作为本届中国女子围棋精英赛夺冠大热门的於之莹不负众望，毫无悬念的击败15岁的新秀尹渠，晋级四强。看来，这些年轻棋手还不能适应於之莹的各种杀法，还需磨练。现在和大家分享一篇关于围棋的基本杀法一箭双雕杀法的文章，希望能够帮助到大家。

工具/材料

围棋

操作方法

黑白双方经过相互对弈，形成了一箭双雕棋局。黑白双方将在即将进行的一箭双雕棋局中斗智斗勇，殊死搏杀。如图所示。

黑棋先行，黑棋在中间黑1处断，黑1的断使得白棋中间不能相连，同时，黑1还存有继续往下冲分断白棋的后手。如图所示。

白棋立刻在白2处挡，把黑1挡在白棋底边外，防止黑棋冲进白棋腹地。同时，白2叫吃黑1。如图所示。

黑棋直接在黑3处落子，黑3落子后，不仅叫吃黑白交界处的白二子，而且还有打吃右上角底线白二子的企图，可谓一箭双雕。如图所示。

白棋于白4处粘上黑白交界处的白二子，防止黑棋打吃。同时，白4叫吃黑3,。这样，也就化解了黑棋打吃右上角底线白二子的企图。

黑棋又在黑5处立，黑5的立完全是针对白棋右上角底线白二子来的。黑棋通过黑5的立，为打吃白棋右上角底线白二子创造了条件。如图所示。

这个时候，白棋发现，不能在白棋右上角底线白二子处落子打吃黑二子，一旦白棋落子，将会被黑棋提掉。于是，白棋也在紧贴黑二子的白6处立，白棋也通过白6的立对白棋内部的黑二子形成了打吃。如图所示。

就在这个时候，黑棋在黑7处落子打吃白棋底边的白五子。如图所示。

白棋经过分析，发现黑棋又是一箭双雕的走法。如果白棋通过打吃底线的黑二子来化解黑7的打吃，那黑7就会往左一长，叫吃黑白边界上的白三子，白三子提掉黑1后，立刻会被黑棋反扑消灭。于是，白棋抢先在白8处落子提掉了黑1。如图所示。

这个时候，黑棋也在黑9处就此一长。现在，黑棋叫吃黑白边界处的白四子。白棋如果粘上白四子，那黑棋继续打吃白棋，白棋就此灭亡。白棋如果不粘上白四子，而先提掉白棋内部底线的黑二子，那黑棋将会提掉黑白边界处的白四子。由于白棋被分断开来，所以白棋无法做起两个眼，白棋就被黑棋消灭。如图所示。

特别提示

棋牌虽好耍，可不要贪玩哦！