有谁照着论文把 AlphaGo 重现出来了？
复现 AlphaGo 的工程是一个极其复杂且充满挑战的任务，即使是顶尖的 AI 研究团队也需要投入大量的时间、资源和专业知识。因此，并没有一个公开的、经过广泛认可的、由论文直接指导的、完全意义上的 AlphaGo 重现项目被宣布成功。
但是，我们可以从几个角度来理解这个问题，并给出相关的背景信息：
1. 论文的局限性：
DeepMind 发表的关于 AlphaGo 的论文（例如 "Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search" 发表在 Nature 上）虽然提供了核心的技术思路和架构，但它并非一个“傻瓜式”的操作手册。论文通常会：
省略关键细节： 为了保持论文的简洁性和专注于核心创新，许多训练细节、超参数、数据集构建方法、算力分配策略等会被省略或模糊处理。这些“工程细节”往往是成功的关键。
使用特定硬件和优化： AlphaGo 的成功很大程度上依赖于 DeepMind 强大的计算资源（包括定制硬件和优化的软件栈）以及他们针对性开发的各种工程优化。论文很难完全复现这些。
知识产权和保密性： 作为一项商业化和竞争优势极强的技术，DeepMind 肯定不会公开所有训练数据、权重参数以及具体的代码实现。
2. 开源社区的尝试和贡献：
尽管如此，AlphaGo 的出现极大地激发了全球 AI 和围棋社区的热情。许多研究者和爱好者致力于复现其核心思想，并取得了显著的进展，虽然不完全是论文的直接复制。
AlphaGo Zero 的开源（Leela Zero）： AlphaGo Zero 是 AlphaGo 的一个更强大、更纯粹的版本，它从零开始学习围棋，不依赖人类棋谱。DeepMind 在其论文发布后，将 AlphaGo Zero 的核心思想（例如神经网络架构、蒙特卡洛树搜索算法以及自我对弈的训练框架）开源了。 这个开源项目就是 Leela Zero (LZ)。
Leela Zero 的原理： Leela Zero 的核心是使用一个深度卷积神经网络 (CNN) 来预测棋盘的策略 (policy)（下一步走哪里）和价值 (value)（当前局势的胜率）。然后，它结合蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 来利用神经网络的预测进行大量的模拟对弈，从而找到最佳的落子。
训练过程： Leela Zero 的训练过程是自虐式的。它通过不断地让当前的最佳版本（称为“网络”）与自己对弈来进行训练。每次对弈的结果都会被用来更新和改进网络。这个过程需要海量的计算资源和时间，通常是数千个 GPU/TPU 运行数周甚至数月。
社区的贡献： Leela Zero 的成功很大程度上归功于全球开源社区的贡献。成千上万的志愿者提供了计算资源，开发者们不断优化算法和代码，收集和分析了大量的对弈数据。Leela Zero 的训练目标是将生成的网络权重（模型）推向越来越强的水平。
成果： Leela Zero 已经达到了非常高的水平，甚至在与某些职业棋手的对弈中表现出色。它成为了目前最强大的开源围棋 AI 之一，并且其架构和思想也对其他领域的 AI 研究产生了深远影响。
其他类似项目： 除了 Leela Zero，还有一些其他项目也试图复现 AlphaGo 的思想，例如：
OpenGo: 由 DeepMind 前员工开发的一个早期尝试，也基于论文的思想，但可能没有 Leela Zero 那样广泛的社区支持和发展。
一些学术研究项目会基于论文的描述来构建自己的围棋 AI，但这通常是为了验证论文中的某些特定技术点，而不是一个完整的、可与 AlphaGo 对标的复现。
3. 为什么说“没有完全的重现”？
尽管 Leela Zero 是一个非常成功的复现，但仍然存在一些关键的差异和限制，使得说“完全的重现”不太准确：
具体细节和优化： DeepMind 的 AlphaGo 可能包含一些 Leela Zero 未知的或者尚未在开源中完全暴露的工程优化和算法细节。例如，其对硬件的深度优化、特定的数据增强策略、以及更精细的 MCTS 参数调整等。
训练数据和数据集： AlphaGo 最初的版本是基于人类棋谱（AlphaGo Fan, AlphaGo Lee）进行监督学习的。虽然 AlphaGo Zero 移除了人类棋谱的依赖，但其训练过程中的数据生成和筛选可能也有其独到之处。
算力规模： DeepMind 拥有远超 Leela Zero 社区总和的计算资源。这种规模上的差异可能会影响最终的性能上限。
模型结构和大小： 虽然核心思想相似，但具体的神经网络层数、节点数、残差块结构等可能存在差异。
总结：
虽然没有一个由个人或团队声称“照着论文直接重现了 AlphaGo 的所有功能和性能”，但 Leela Zero 是最接近、最成功地复现了 AlphaGo Zero 的核心技术思想和架构的开源项目。 Leela Zero 的出现证明了论文中所描述的“深度学习 + 蒙特卡洛树搜索 + 自我博弈”的强大范式是可行的，并且其开源也极大地推动了围棋 AI 的发展和普及。
如果你想更详细地了解“如何”做到这一点，可以研究 Leela Zero 的代码库、相关论文（特别是关于 AlphaGo Zero 的论文）以及开源社区的讨论。这会让你对其中的技术细节、训练方法和工程挑战有更深入的理解。
但是，我们可以从几个角度来理解这个问题，并给出相关的背景信息：
1. 论文的局限性：
DeepMind 发表的关于 AlphaGo 的论文（例如 "Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search" 发表在 Nature 上）虽然提供了核心的技术思路和架构，但它并非一个“傻瓜式”的操作手册。论文通常会：
省略关键细节： 为了保持论文的简洁性和专注于核心创新，许多训练细节、超参数、数据集构建方法、算力分配策略等会被省略或模糊处理。这些“工程细节”往往是成功的关键。
使用特定硬件和优化： AlphaGo 的成功很大程度上依赖于 DeepMind 强大的计算资源（包括定制硬件和优化的软件栈）以及他们针对性开发的各种工程优化。论文很难完全复现这些。
知识产权和保密性： 作为一项商业化和竞争优势极强的技术，DeepMind 肯定不会公开所有训练数据、权重参数以及具体的代码实现。
2. 开源社区的尝试和贡献：
尽管如此，AlphaGo 的出现极大地激发了全球 AI 和围棋社区的热情。许多研究者和爱好者致力于复现其核心思想，并取得了显著的进展，虽然不完全是论文的直接复制。
AlphaGo Zero 的开源（Leela Zero）： AlphaGo Zero 是 AlphaGo 的一个更强大、更纯粹的版本，它从零开始学习围棋，不依赖人类棋谱。DeepMind 在其论文发布后，将 AlphaGo Zero 的核心思想（例如神经网络架构、蒙特卡洛树搜索算法以及自我对弈的训练框架）开源了。 这个开源项目就是 Leela Zero (LZ)。
Leela Zero 的原理： Leela Zero 的核心是使用一个深度卷积神经网络 (CNN) 来预测棋盘的策略 (policy)（下一步走哪里）和价值 (value)（当前局势的胜率）。然后，它结合蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 来利用神经网络的预测进行大量的模拟对弈，从而找到最佳的落子。
训练过程： Leela Zero 的训练过程是自虐式的。它通过不断地让当前的最佳版本（称为“网络”）与自己对弈来进行训练。每次对弈的结果都会被用来更新和改进网络。这个过程需要海量的计算资源和时间，通常是数千个 GPU/TPU 运行数周甚至数月。
社区的贡献： Leela Zero 的成功很大程度上归功于全球开源社区的贡献。成千上万的志愿者提供了计算资源，开发者们不断优化算法和代码，收集和分析了大量的对弈数据。Leela Zero 的训练目标是将生成的网络权重（模型）推向越来越强的水平。
成果： Leela Zero 已经达到了非常高的水平，甚至在与某些职业棋手的对弈中表现出色。它成为了目前最强大的开源围棋 AI 之一，并且其架构和思想也对其他领域的 AI 研究产生了深远影响。
其他类似项目： 除了 Leela Zero，还有一些其他项目也试图复现 AlphaGo 的思想，例如：
OpenGo: 由 DeepMind 前员工开发的一个早期尝试，也基于论文的思想，但可能没有 Leela Zero 那样广泛的社区支持和发展。
一些学术研究项目会基于论文的描述来构建自己的围棋 AI，但这通常是为了验证论文中的某些特定技术点，而不是一个完整的、可与 AlphaGo 对标的复现。
3. 为什么说“没有完全的重现”？
尽管 Leela Zero 是一个非常成功的复现，但仍然存在一些关键的差异和限制，使得说“完全的重现”不太准确：
具体细节和优化： DeepMind 的 AlphaGo 可能包含一些 Leela Zero 未知的或者尚未在开源中完全暴露的工程优化和算法细节。例如，其对硬件的深度优化、特定的数据增强策略、以及更精细的 MCTS 参数调整等。
训练数据和数据集： AlphaGo 最初的版本是基于人类棋谱（AlphaGo Fan, AlphaGo Lee）进行监督学习的。虽然 AlphaGo Zero 移除了人类棋谱的依赖，但其训练过程中的数据生成和筛选可能也有其独到之处。
算力规模： DeepMind 拥有远超 Leela Zero 社区总和的计算资源。这种规模上的差异可能会影响最终的性能上限。
模型结构和大小： 虽然核心思想相似，但具体的神经网络层数、节点数、残差块结构等可能存在差异。
总结：
虽然没有一个由个人或团队声称“照着论文直接重现了 AlphaGo 的所有功能和性能”，但 Leela Zero 是最接近、最成功地复现了 AlphaGo Zero 的核心技术思想和架构的开源项目。 Leela Zero 的出现证明了论文中所描述的“深度学习 + 蒙特卡洛树搜索 + 自我博弈”的强大范式是可行的，并且其开源也极大地推动了围棋 AI 的发展和普及。
如果你想更详细地了解“如何”做到这一点，可以研究 Leela Zero 的代码库、相关论文（特别是关于 AlphaGo Zero 的论文）以及开源社区的讨论。这会让你对其中的技术细节、训练方法和工程挑战有更深入的理解。
网友意见
从论文发表到现在，毕竟也有几个月了。
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