谁在运营这个网站？
大家好，我是站长“思考之树”（Saenggaknamu）。我是一名有 32 年经验的开发者， 为了打造有人情味、能像人一样思考的 AI 模型，一直在制作各种各样的 AI 模型。随着 AI 的普及，一个人也能完成开发之后，我开始挑战各种课题。
后来，我看到了一个解数独的 AI。它的思路和人完全不同，就像一个早已知道答案的孩子， 从第一格开始一行一行地依次填入答案。我告诉它这是作弊，它这才按照数独的规则， 比较横行、竖列和 3×3 宫格来得出答案。看到这一幕，我从 Hugging Face 下载模型， 开始亲自训练。从那以后我发现，许多模型都像这样，仿佛早已知道答案似的在解益智游戏。
MariaGO 的模型训练、游戏引擎、网页界面和服务器运营，全部由我亲自负责。这里的文章 并不是对一般游戏百科的重新总结，而是根据实现过程中确认过的代码和实验记录撰写的。
项目名称中的“GO”指的是最初的起点——围棋。从围棋开始的问题，逐渐扩展到了五子棋、 黑白棋、韩国象棋、国际象棋，以及数字和文字谜题。每种游戏的规则各不相同，但都有一个 共同的主题：“AI 如何读取当前状态，并选择下一步行动？”
为什么还要再做一个游戏网站？
在线对弈服务已经有很多了。MariaGO 想要解决的问题，并不是快速找到对手一较高下。 我想打造一个属于个人的对弈环境：不必和别人约时间，想下的时候就下一步；时间不够就先停下， 之后再回到同一盘棋。
目标不是炫耀最强的 AI，而是让任何人都能在浏览器中直接接触训练后模型的判断， 并理解其背后的过程。
我很喜欢电影《银翼杀手》。片中有这样一个场景：J.F. 塞巴斯蒂安和泰勒博士 身处不同的地方，用语言一步一步地交换着继续下国际象棋。为了让 MariaGO 的围棋也具有这样的特点， 我没有设置每步的时间限制。
每当你确认落子，棋盘和着法顺序都会保存到服务器上，下次访问时会重新载入进行中的对局。 你可以前后翻看棋谱，然后从任意一步重新开始下。
注意：对局以每个浏览器生成的 ID 保存。如果在无痕模式或其他浏览器中下棋， 将无法载入已有的对局，而是会创建新的存档。
是如何开发的？
围棋模型使用从高段业余棋手和职业棋手的 SGF 棋谱中提取的局面与下一手进行训练。 这并不是把原始棋谱直接放进去就结束了。我们会把 19×19 的坐标转换成模型能读取的对齐网格， 去除重复的局面，并确认训练数据与实际对局服务器使用的是相同的棋盘表示方式。
并非所有 AI 模型都使用相同的围棋坐标——这一点我在开始开发很久之后才知道。我长时间训练 Google 的 Gemma，但模型落子的位置总是在第四象限。于是我加上了各种限制，而这些限制又带来了新的错误。
后来我才发现，每个模型使用的坐标都不一样，甚至 SGF 棋谱和我们自己的模型使用的坐标也不同。 也是在那时我才知道，把人下的着法告诉模型后，它会用另一套坐标回复。因此在初期，我花了很长时间 训练模型对齐坐标，在那之后，模型的棋力才开始急剧上升。
训练之后，我们不只看胜率。我们会记录模型能否以相近的准确度找到四个角的坐标、是否会选择已经有棋子的点、 是否过早停一手。在网页对局中，AI 的着法也不会被直接采用，而是由游戏引擎检查自杀、打劫违规、 在已有棋子处落子等非法着法。
| 训练数据 | 从高段业余和职业棋手的 SGF 中提取的局面与实际下一手 |
|---|---|
| 局面表示 | 行号和列号统一对齐为两位数的 19×19 文本网格 |
| 实战验证 | 分别检查坐标准确度、合法着法比例、过早停一手和方向偏差 |
| 对局保存 | 以每一手为单位保存棋盘状态和完整着法顺序，用于复盘和续下 |
内容与运营原则
只写亲自确认过的内容
功能说明完全按照当前实际运行的情况撰写。每当有了新想法就会添加新功能， 文章也会随之及时更新。
同时公开局限
模型的失误、自动数目在死活判断上的局限等读者应当了解的条件，都会与结果一并说明。
把制作过程写下来
不只是收集游戏链接，而是让你能读到规则、实现方式，乃至失败与修复的记录。
追求不慌不忙的体验
有事的话随时停下就好。之后有空了、想到了下一手，再接着下就行。如果下错了， 随时都可以回到那一步重新下。
我们也会坦白当前的局限
MariaGO 的各个游戏并非都达到了同样的完成度。围棋支持棋谱保存和续下，但其他游戏的功能范围各不相同。 围棋自动数目会计算被围住的空白区域和提子，但无法完全判定死子。数目结果并不是裁判的最终判定， 而是供对局者检讨棋盘时参考的数值。
这些差异和失败案例，恰恰是项目记录的核心。功能发生变化时，本页面和研究笔记也会一并更新。