KataGo
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| 作者 | David J. Wu[1] |
|---|---|
| 開発元 | David J. Wu |
| 初版 | 2019年2月27日[2] |
| 最新版 |
1.15.3
/ 2024年8月6日[2] |
| リポジトリ |
github |
| プログラミング 言語 | C++、Python |
| 種別 | コンピュータ囲碁 |
| ライセンス | MITライセンス |
| 公式サイト |
github |
| 作者 | David J. Wu and Tycho Tatitscheff[3] |
|---|---|
| 開発元 | David J. Wu and Tycho Tatitscheff |
| 初版 | 2020年11月8日[4] |
| 最新版 |
v0.9
/ 2020年12月14日[5] |
| リポジトリ |
github |
| プログラミング 言語 | Python |
| 種別 | コンピュータ囲碁 |
| ライセンス | MITライセンス |
| 公式サイト |
katagotraining |
KataGo（カタゴ）は、David J. Wu（通称 lightvector）によって開発されたコンピュータ囲碁プログラムである。
DeepMindが発表したAlphaGo ZeroとAlphaZeroの論文に基づいてDavid J. WuがKataGoを作成した[6]。さらに、DeepMindの論文に加え、多くの関連研究と独自の研究の結果、強化学習の速度を大幅に向上させた（50倍以上[7]:1）[1]。ニューラルネットワークのデータが公開されている、世界で最も強いコンピュータ囲碁ソフトウェアの一つとなった。
KataGoによって実装されたコンピュータ囲碁プログラムには以下が含まれる [1]：
- セルフプレイトレーニングプログラム （C++、Python 3、TensorFlowで実装）
- ソフトウェアで操作できるGTPエンジン（C++で実装）
Jane Street Capital（作者所属の会社）はトレーニングに必要な計算資源に加えて、トレーニング結果（ニューラルネットワークデータ）も公開している[1]。
KataGoは囲碁AI検討ソフト「Lizzie」の思考エンジンに採用された（2019年10月1日に公開されたLizzieバージョン0.7以降）。
その豊富な分析機能によって、囲碁オンライン分析Webサイト「AI Sensei」でデフォルトの分析エンジンとして使用されている[8]。
"KataGo" という名称は、日本語の「かた（形・型）」に因んでいる[9]。現在は、英語でも武道の形を "kata" という。作者である lightvector (David J. Wu) は、自己の強化学習によって永続的に鍛錬し、独自の形の完成を目指すボットの名称として合理的に思えたと述べている。
差異
AlphaZero
AlphaZeroとの主な違いは[7]、KataGoがオープンソースとオープンデータであることに加えて、強化学習のコストが大幅に削減されたので、自宅のPCでも比較的高いレベルの強化学習が行えることである。数日でアマチュア高段者に到達した[1]。
Leela Zero
LeelaZeroとの主な違いは、KataGoのGTPエンジンが"kata-analyze"コマンドをサポートしていることである。フロントエンドプログラム（Lizzieなど）がKataGoの目数差の分析結果を取得できるので、人間の目数計算と判断の助けになる。LeelaZeroなどに見られる終盤のヨセで損な手を打つ可能性を減らすことができる[1]。
もう一つの違いは、KataGoはOpenCL（v1.2以降でサポート[10]）とCUDA[1]の両方をサポートしていることである（OpenCLの最新版は最適化されており、CUDA版より数倍も高速ということはなく、二つの版はほぼ同じ）。 LeelaZeroはOpenCLだけをサポートしている[11]。