KataGo入門 · 04

KataGoはモデルだけではない：5層の概念地図

エンジン、ニューラルネットワークモデル、探索、プロトコル、画面を分け、何を導入・接続・調査すべきか整理します。

モデルは第一感を出し、通信はしない
モデルは学習済みニューラルネットワークの重みです。局面の着手方針、勝敗、目差を評価しますが、SGFを読んだりWebSocketを待ち受けたり、碁盤を描いたりはしません。選択によって速度、強さ、棋風、メモリ量が変わります。
モデルは5層のうち重みの層です。.bin.gzをGUIへ置くだけでは解析サービスは動きません。
エンジンがモデルを木探索へ組み込む
KataGo実行ファイルはモデルと設定を読み、モンテカルロ木探索で候補手を繰り返し評価します。visits、スレッド、GPU設定は実行層の要素で、同じモデルでも探索量により答えの安定度が変わります。
ネットワークの評価を、探索が候補手、主要変化、勝率、目差、所有率へ広げます。
プロトコルが運び、アプリが見せる
GTP、Analysis Engine JSON、REST、WSSは異なる接続境界です。Sabaki、KaTrain、Read19などは局面を送り、結果を碁盤、グラフ、変化図へ変えます。必要な画面を先に選び、対応プロトコルを確認します。
モデルから碁盤まで責任は順に分かれます。プロトコルは棋力ではなく、GUIもモデルそのものではありません。

参考