中国象棋之一开源 AI 引擎介绍
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前言
本文将介绍针对中国象棋的开源 AI 引擎，旨在对希望打造自己的中国象棋引擎的开发者提供一点帮助。目前中国象棋 AI 引擎主要分为两类，第一类是传统的象棋 AI 引擎（如象棋名手、象棋旋风），属于 CPU 密集计算型的引擎；第二类则是基于 Alpha-Zero 深度强化学习算法的新兴 AI 引擎，属于 GPU 密集计算型的引擎。由于谷歌的 DeepMind Alpha-Zero 已经 “通杀” 围棋、国际象棋、日本将棋，因此第二类中国象棋 AI 引擎非常值得关注。
传统象棋引擎
提示
中国象棋的 UCCI 引擎列表请参考 这里。
ZWM
ZWM 引擎支持 UCCI 协议大多数命令，同时支持浅红协议基本的命令。在棋力方面，根据历史数据，ZWM 引擎在联众快棋上等级分 2400 (人工手动，非自动连线)；第一届、第二届 UCCI 引擎联赛第 6 名；ELO 快棋等级分 2455。
主要技术包括：
- 数据结构：位行、位列 (BitRank、BitFile)， 棋盘 - 棋子联系数组
- 搜索算法：主要变例搜索 (PVS: Principal Variation Search)，平静搜索 (Quiescent Search)，迭代加深搜索 (Iterative Deepening Search)
- 裁剪：R=2 的空着裁剪 (Null Move Pruning)，阈值为 1/4 的历史裁剪 (History Pruning)，置换裁剪，和棋裁剪，杀棋裁剪
- 延伸：将军延伸 (Check Extension)，杀棋威胁延伸 (Mate-Threat Extension)，兑子延伸 (Recapture Extension)
- 启发：置换启发，内部迭代加深启发，吃子启发，历史启发 (History Heuristic)
- 平静扩展：吃子扩展，将军扩展
- 局面评估：采用 “梦入圣蛋” 的快速局面评估方法
- 开局库：共用 ElephantEye 的开局库
- 置换表替换策略：始终覆盖
Mars
Mars 是基于 Fruit 2.1 的测试作品，对着法生成、着法排序、置换表、搜索进行了深入的分析。同时此引擎还包括一些高级且有难度的算法，如将军躲避算法、SEE。
Harmless
Harmless 是一款 Linux 下的中国象棋引擎，在普通机器上限定每步 6 秒时间的情况下，平均搜索深度在 5-8 层左右。核心搜索主要采用的是极小窗口搜索，并结合了哈希表技术和历史启发；评估函数则相对实现得比较简单，只考虑了棋子本身的价值和棋子间的灵活度，虽不靠谱，但基本能用。引擎部分完全用 C 语言实现，支持部分 UCCI 通信协议，并附带了一个简单的图形界面，运行环境依赖 Python 2.7.x 与 Pygame 1.9.x。附上原作者对该项目的博客分享：写了一个 Linux 下的中国象棋引擎。
BitStronger
BitStronger（理治棋壮） 是一个基于中国象棋通用引擎协议（UCCI）的中国象棋计算机博弈引擎。该引擎通过标准输入和标准输出与支持 UCCI 的中国象棋界面软件通讯，可实现跨平台及联网的人机、机机对战。
ElephantEye
ElephantEye（象眼） 是一款自由的中国象棋程序，支持 UCCI 3.0，通常与象棋棋谱编辑软件 ElephantBoard（象棋巫师）配合使用。
UCCI-ChessEngines
UCCI-ChessEngines 是中国象棋 UCCI 引擎源码的整理，引擎包括 ElephantEye（象眼）、 BitStronger（理治棋壮）、Mars、ZWM、梦入神蛋 MRSD2（浅红引擎）。
ChineseChess-Engines
ChineseChess-Engines 是基于 UCCI-ChessEngines 项目，整理了中国象棋 UCCI 引擎的源码，在原基础上做了大量修改，使其支持在 Linux 上运行，修改内容如下：
- 增加了 Harmless 象棋引擎，Ubuntu 编译通过，支持 UCCI
- BitStronger：增加了 makefile, Ubuntu 编译通过，支持 UCCI
- ElephantEye（象眼）：增加了 makefile, Ubuntu 编译通过，支持 UCCI
- Mars：修改了相关代码，更改了编码方式为 UTF-8，增加了 makefile，Ubuntu 编译通过，支持 UCCI
- 梦入神蛋 MRSD2（浅红引擎）：修改了相关代码，更改了编码方式为 UTF-8，修改了 makefile，Ubuntu 编译通过，不支持 UCCI
新兴象棋引擎
CCZero
CCZero 的目标是将 Alpha-Zero 的算法应用到了中国象棋上，旨在借助广大象棋爱好者之力一起训练出一个可以打败旋风名手的 “象棋之神”。因为种种原因，这个目标截止 2018/11/07 为止仍未能实现，或者说还差得远，而且跑谱的人也越来越少了，作者已经放弃该项目。附上原作者对该项目的博客分享：中国象棋 Zero 技术详解。
GGzero
GGzero 采用了谷歌 DeepMind 公司提出的 Alpha-Zero 深度强化学习算法，基于国际象棋引擎 Leela-Chess 进行开发，是目前世界上首款达到商业引擎水平的显卡加速象棋引擎。GGzero 是一款商业象棋引擎，创作者是佳佳象棋的作者李国来，目前就 Elo 分来说是最强的，但 GGzero 项目并没有开源，更多资料可在社区论坛上获取。值得一提的是，GGzero 曾获得第三届楚河汉界象棋人工智能大赛第三名，2019 年北京人工智能大赛并列第二名，比赛规则与机器配置如下：
- 赛制用时：10 分钟 + 3 秒
- 其它商业引擎的机器配置：Xeon 2696 V4（44 核心），有开局库，有残局库
- GGzero 的机器配置：Nvidia GeForce RTX 2070 Super X 4，无开局库，无残局库
cchess-zero
cchess-zero 是基于 Alpha-Zero 的实践项目，实现了一个中国象棋程序，使用 TensorFlow1.0 和 Python3.5 开发。附上原作者对该项目的博客分享：Alpha-Zero 实践 — 中国象棋（附论文翻译）。
icyChessZero
icyChessZero 受到 Alpha-Zero 的启发，旨在训练一个中等人类水平或高于中等人类水平的深度神经网络，来完成下中国象棋的任务。目前该项目仍然没有完成全部的开发，处于停滞状态。附上原作者对该项目的博客分享：一个分布式中国象棋 Alpha Zero。
其他棋类的开源引擎
围棋
黑白棋
五子棋
国际象棋
中国象棋引擎排行榜
- 第一阵营：象棋名手、象棋旋风
- 第二阵营：小虫象棋、天机象棋、Alpha 猫、佳佳象棋、南奥象棋
- 第三阵营：UFX、象棋天启