GPT v.s. 中国象棋：写过文章解过题，要不再来下盘棋？

作者：盐析白兔 | 2024-02-23 09:09:35

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象棋gpt

©PaperWeekly 原创 · 作者｜苏剑林

单位｜追一科技

研究方向｜NLP、神经网络

▲ 中国象棋

不知道读者有没有看过量子位年初的文章《最强写作AI竟然学会象棋和作曲，语言模型跨界操作引热议，在线求战》，里边提到有网友用 GPT2 模型训练了一个下国际象棋的模型。

笔者一直在想，这么有趣的事情怎么可以没有中文版呢？对于国际象棋来说，其中文版自然就是中国象棋了，于是我一直有想着把它的结果在中国象棋上面复现一下。拖了大半年，在最近几天终于把这个事情完成了，在此跟大家分享一下。

象棋谱式：

将军不离九宫内，士止相随不出官。象飞四方营四角，马行一步一尖冲。炮须隔子打一子，车行直路任西东。唯卒只能行一步，过河横进退无踪。

背棋谱

其实，简单看看量子位的文章，就能理解 GPT2 下象棋的原理了，无非就是“背棋谱”。简单来说，就是象棋的棋谱可以表示为一个连续的文本字符串，而 GPT2 正是擅长于背诵文本，因此可以用 GPT2 把人类的棋谱都背诵下来，而对于下棋来说，就可以看成是根据已经走的部分棋谱背诵下一步棋谱了，因此整个任务理论上确实是可以用 GPT2 完成。

为了完成这个任务，我们就需要了解计算机是如何记谱的。关于记谱的标准，比较通用的是 ICCS 记谱法和 FEN 局面表示法，其细节可以参考文章《中国象棋电脑应用规范(二)：着法表示》[1] 和《中国象棋电脑应用规范(二)：FEN文件格式》[2]。

1.1 ICCS记谱

简单来说，ICCS 记谱就是将棋盘用如下图的横纵坐标表示，每一步走法只需要记录起始坐标，比如“h2e2”就是指将原来位于坐标（h, 2）的子移动到（e, 2），如果是当前局面是新开局，那么这就对应着走法“炮二平五”。这样一来每一步就只需要 4 个字符来记录了，n 步的棋谱就变成了 4n 长度的字符串了。

当然，如果要输入到模型的话，不一定非得要按照这样的方式来，比如我也可以把“h2”只用一个 id 表示、“e2”用另一个 id 表示，也就是每个格点都用一个坐标而不是两个坐标来描述，这样每一步的只需要两个 id 来记录，以此来缩小棋谱的序列长度，这没有什么定法，有兴趣大家自己改进着完就好。

▲ 中国象棋棋盘ICCS坐标示意图

1.2 FEN局面

至于 FEN 局面表示法，则是用来表示当前局面有哪些子，轮到谁走。本文所建模的棋谱实际上都是全局棋谱，所以实际上本文的模型不需要用到它（局面都是默认的新开局面），不过为了方便有兴趣的读者做出改进，这里也简单介绍下。

所谓 FEN 表示法，主要就是想办法表示出每一行有哪些子，比如开局表示为“rnbakabnr/9/1c5c1/p1p1p1p1p/9/9/P1P1P1P1P/1C5C1/9/RNBAKABNR w - - 0 1”。其中红色部分表示局面，小写表示黑方，大写表示红方，不同行之间用/隔开，字母含义如下表。

这样，“rnbakabnr”就表示第一行为黑子的“車馬象士將士象馬車”，“9”表示第二行 9 个点都是空白的，“1c5c1”表示第三行是“1个空白 +1 个黑砲 +5 个空白 +1 个黑砲 +1个空白”，等等；绿色部分表示轮到哪一方走子，“w”表示红方，“b”表示黑方；剩下部分一般不大重要，有兴趣的读者自己去看链接就行。

建模型

看了上述对记谱表示的介绍，我们知道，不管是每步的走法还是局面的表示，都被我们转化为了一串文本了，而对于象棋的推演都是以局面与走法作为输入输出的，所以理论上来说象棋的建模完全就是一个“文本处理”问题！这便是 GPT2 下象棋的理论依据了。本质上来讲，GPT 也就是 BERT 加上语言模型的 Attention Mask，所以这样的做法我们说是 BERT 下象棋或者 GPT 下象棋都行。

2.1 代码分享

模型原理就没什么好写的了，之前就有文章从语言模型到 Seq2Seq：Transformer 如戏，全靠 Mask 介绍，相关的例子有基于 Conditional Layer Normalization 的条件文本生成、BERT 可以上几年级了？Seq2Seq“硬刚”小学数学应用题等，读者可以自行翻看。本文的处理其实很简单，就是只保留全局棋谱，将棋谱的 ICCS 记法当成一个长句子，然后训练一个语言模型。

项目链接：

https://github.com/bojone/gpt_cchess

训练过程使用渐进式训练，即逐步增加序列长度，而不是一次性使用同一的长度，有些文章将这种做法称之为“课程学习（Curriculum Learning）”。

这种做法能提高模型的训练速度和收敛速度（一开始序列更短，训练速度更快，也更容易收敛），直观来看就是让模型先学习“开局”，然后再学习“开局+中局”，最后学习“开局+中局+残局”，逐步增加难度。

训练前加载了 BERT 的权重，可能读者会疑问 BERT 的权重还能跟棋谱有关系？其实没什么关系，但是不管怎么说，用 BERT 的权重比完全随机初始化的权重要好点，收敛会快一点点。

2.2 测试一下

模型脚本还包含了一个可以跟模型交互式下棋的实现，读者可以自行体验一下，这个交互式下棋使用了 python 的 cchess 模块 [3] 来辅助实现，在此表示感谢。

GPT 本身是一个生成模型，但是在决定下一步棋走什么的时候，笔者并不是用生成式方法（因为无约束生成有可能输出不可行的走法），而是用打分式的方法，即直接生成当前局面的所有可行走法，然后输入到模型打分，取分数最高的那个走法，这样就保证模型输出的每一步都是可行的，保证了可以跟 AI 一直对局下去，直到分出输赢。

▲ 交互式下期效果

也许读者可能会有疑问，枚举所有可行走法计算量会不会很大？其实，对于每个局面来说，可行走法并不多，可以通过简单论证它不会超过 111 种（是不是有点意外？中国象棋每一步的候选走法不超过 111 种，而不是一个非常大的数字），所以这一步的 batch_size 不会超过111，因此是可以接受的。

推导过程很简单：1 个车或炮最多有 17 种走法，2 车 2 炮最多有 68 种走法；兵如果都过河了，那么每个兵最多有3种走法，5 个兵最多有 15 种走法；1 个马最多有8种走法，2 个马就是 16 种；2 个相最多有 6 种走法（1 个在中间，1 个在边，4+2）；1 个士在花心最多有 4 种走法（2 个士反而相互堵塞）；最后的帅最多有 2 种走法。因此结果是 68+15+16+6+4+2=111。具体局面设计可以参考数学研发论坛的《一个中国象棋局面设计难题》[4]。

大家最关心的可能就是这样弄出来的模型棋力究竟怎样？笔者简单跟它测了一下，大概的结论是：基本上可以开一个比较好的局，开局的时候具有不错的应变能力，不过一旦到了中局之后，应变能力会大大下降。对于吃子不是很敏感，也就是说当你乱吃它的子的时候，它可能不会应对。可以看出这些其实都是纯背棋谱的缺点。当然，前面说了每一步的输出都是可行，因此你可以跟它一直玩下去，直到把棋下完。

谈改进

应该有读者会问能不能自己跟自己对弈来提高棋力？理论上当然是可以的，但很遗憾这里没有实现，一是没那个心思实现，二是没那个算力实现。

此外，增加模型大小应该也能进一步提升棋力，要注意笔者上述结果只用了 Base 版本（1 亿参数）的模型，本文开头提到的网友用 GPT2 下国际象棋可是用了 15 亿参数的 GPT2，是我们的 15 倍。

还有一个改进的地方，那就是上面的建模中我们直接学习了整个对局棋谱，按道理为了更好的棋力我们可以只学习赢家的走法，不能学习输家的走法。

当然，这些做法就算有提升，估计也是有限的，归根结底，这跟我们所理解的下棋原理不一样。我们下棋是根据局面形势往前推的，但上述的语言模型做法则没有局面这个概念，或者说它的局面需要用已经走的所有步骤来确定，这对于中后局来说历史步数太多，确实有点强模型所难了。

改进方法其实也很简单，改为“以局面为输入、以走法为输出”就好了，前面我们说了，局面也可以用 FEN 表示法表示为一个文本，因此这也是只是个 Seq2Seq 任务而已。

除此之外，还有一些别的做法，比如我们可以把赢家的每一个局面都当作正样本，输家的每一个局面都当作负样本，那么就可以训练一个二分类模型，来判断局面优劣，有了这个判断函数，我们也可以直接枚举每一个可行走法，根据判断函数的结果来选择最优下法。而局面可以表示为文本，这就意味这我们将下棋变成了一个文本分类任务了。

总之，得益于 Transformer 模型对文本的强大的建模能力，这使得我们对下棋的建模思路也变得简单多样起来了。