Minigo
MinigoのGitHubでのプロジェクトはTensorFlowの公式アカウント直下に置かれており(TensowFlowはGoogleが開発したソフトウェア),プロジェクトのメインの開発者であるAndrew JacksonはGoogle社員だが、MinigoはTensorFlowのプロジェクトとは無関係で,DeepMindが開発したAlphaGoの公式の実装でもなく、AlphaGo Zeroの論文をもとに独自に開発したとしている。
Minigo(ミニ碁)はオープンソースのコンピュータ囲碁ソフトウェア(囲碁思考エンジン)。
MinigoはDeepMindが学術誌NatureのでAlphaGo Zeroについて発表した論文『Mastering the game of Go without human knowledge』をもとに実装されたオープンソースの囲碁思考エンジン(囲碁AI)で、定石や手筋などのヒューリスティクス(経験則)はプログラムに書き込まれず、囲碁の基本的なルールのみがプログラムされている。また、一種類のニューラルネットワークのみを持ち、自己対戦の対局で学習が行われる(AlphaGoはポリシーネットワークとバリューネットワークの2種類で設計されている)。
ソフトウェア本体はPythonで記述されており、ニューラルネットワークのライブラリにはTensorFlowが使用されている。ソースコードはApache License 2.0で公開され、ニューラルネットワークのトレーニングデータはパブリックドメインでリリースされている。
プロジェクトの目標は以下としている:
TensorFlow、Kubernetes、Google Cloud Platformを使用した強化学習を実装の例を提供。
AlphaGo Zeroの論文の実証と、オープンソースのツールとして提供。
囲碁界、機械学習コミュニティ以及Kubernetesコミュニティへの情報提供。
これ以外にもLeela ZeroについてMinigoの作者が感じた疑問を明らかにする目的もある。
2019年11月29日に発売された『入神の囲碁』にMinigoが搭載されている。入神の囲碁ではMinigoを含め5種類の囲碁思考エンジン(囲碁AI)が搭載されている。