HACKING

   1 This is brief developer-oriented overview in Pachi structure.
   2
   3 Pachi is completely Go-specific (c.f. Fuego; though e.g. atari go support
   4 should be easy to add), but fairly modular. It has been built with focus
   5 on MonteCarlo-based play, but it can in principle be used for other
   6 play engines as well.
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   8
   9 Basic architecture
  10 ==================
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  12 Pachi consists of the following components:
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  15   +------+    +--------+    +---------+
  16   | core | -- | engine | -- | playout |
  17   +------+    +--------+    +---------+
  18                      |        |
  19                   +-------------+
  20                   | aux library |
  21                   +-------------+
  22
  23 * "core" takes care of the program's lifetime, GTP interface and basic
  24   fast Go board implementation
  25
  26         zzgo.c          global initialization and the main loop
  27         version.h       current version information
  28         debug.h         debugging infrastructure
  29         random.[ch]     fast random number generator
  30         gtp.[ch]        GTP protocol interface
  31         timeinfo.[ch]   Time-keeping information
  32         stone.[ch]      one board point coloring definition
  33         move.[ch]       one board move definition
  34         board.[ch]      board definition and basic interface
  35
  36 * "aux library" provides extra functions like static tactical evaluation
  37   and pattern matching; it is somewhat interwound with "core" component
  38
  39         tactics.[ch]    extended interfaces for the go board
  40         mq.h            "move queue" data structure
  41         stats.h         "move statistics" data structure
  42         probdist.[ch]   "probability distribution" data structure
  43         ownermap.[ch]   simulation-based finalpos. "owner map" data structure
  44         pattern3.[ch]   fast 3x3 spatial pattern matcher
  45         pattern.[ch]    general multi-feature pattern matcher
  46         network.[ch]    Network interface (useful for distributed engine)
  47
  48 * "engine" receives notifications about opponent moves and is asked
  49   to generate a move to play on given board
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  51         engine.h        abstract engine interface
  52         random/         example "random move generator" engine
  53         replay/         example "playout move generator" engine
  54         montecarlo/     simple treeless Monte Carlo engine, quite bitrotten
  55         uct/            the main UCT-player engine, see below
  56         patternscan/    auxiliary engine for harvesting patterns from
  57                                 existing games
  58         distributed/    "meta-engine" for distributed play by orchestrating
  59                                 several UCT engines on different computers
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  61 * "playout" policy is asked to generate moves to play during the Monte Carlo
  62   simulations, and to provide rough evaluation of moves feasibility for
  63   the engine
  64
  65         playout.[ch]    abstract playout policy interface,
  66                                 Monte Carlo simulation execution
  67         playout/light   uniformly random playout policy
  68         playout/moggy   rule-based "Mogo-like" playout policy
  69         playout/elo     probdist-based "CrazyStone-like" playout policy
  70
  71 * Also, several ways of testing Pachi are provided:
  72
  73         t-unit/         interface for writing unit-tests for specific
  74                                 functionality, mainly tactics
  75         t-play/         interface for testing performance by playing games
  76                                 against a fixed opponent (e.g. GNUGo)
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  78
  79 UCT architecture
  80 ================
  81
  82 The UCT engine has non-trivial structure by itself:
  83
  84   +-------------+    +-----+     +-------------------+
  85   | node policy | -- | UCT | --- | node prior-hinter |
  86   +-------------+    +-----+     +-------------------+
  87                         |           |
  88                    +---------+      |
  89                    | playout | -----'
  90                    +---------+
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  92 * "UCT" is the core of the engine
  93
  94         uct.[ch]        engine initialization, public interface
  95         internal.h      internal state and data structures
  96         tree.[ch]       minimax move tree with success statistics
  97         walk.[ch]       filling the tree by walking it many times
  98                                 and running MC simulations from leaves
  99
 100 * "node prior-hinter" assigns newly created nodes preliminary success
 101   statistics ("prior values") to focus the search better
 102
 103         prior.[ch]      variety of methods for setting the priors
 104
 105 * "node policy" mainly chooses the current node's child to descend
 106   through during the tree walk, based on the already recorded statistics;
 107   it must balance exploration and exploitation well during the selection
 108
 109         policy/ucb1     the old-school original simple policy
 110         policy/ucb1amaf the AMAF/RAVE-based policy gathering statistics rapidly
 111
 112
 113 Board Implementation
 114 ====================
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 116 The infrastructure is optimized for speed to make it well suited
 117 for bruteforce engines, however tradeoffs are made to make it useful
 118 for heavier MonteCarlo playouts as well (e.g. real liberties are
 119 tracked instead of pseudoliberties). If you are looking for raw
 120 light playout speed, libEGO is better choice.
 121
 122 In general, arbitrary board sizes are supported; however, board sizes
 123 smaller than 9x9 have not been tested and board sizes larger than 25x25
 124 are not supported by GTP - also, in theory some buffer overflows might
 125 happen with board sizes larger than 19x19. The engine parameters are
 126 primarily tuned for 19x19 play.
 127
 128 Ruleset
 129 -------
 130
 131 While the Pachi engines generally play according to Chinese rules,
 132 internally, Pachi uses Tromp-Taylor rules because they are simple,
 133 fast and universal; they are very close to the New Zealand rules.
 134 That means, it simply counts the number of stones and one-point eyes
 135 of each color on the board, plus komi and handicap correction.
 136
 137 Tromp-Taylor rules also mean that multi-stone suicide is allowed! If you
 138 do not like that (basically if you want to pretend it plays according
 139 to Chinese rules), you need to rule that out in your engine, currently.
 140 The provided engines DO avoid multi-stone suicide (but the UCT engine
 141 will never play it itself).
 142
 143 Tromp-Taylor rules have positional superko; the board implementation
 144 will set a flag if it is violated, but play the move anyway. You need
 145 to enforce the superko rule in your engine.
 146
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 148 GTP Implementation
 149 ==================
 150
 151 ...is a very sad hack. ENSURE that only trusted parties talk to Pachi's
 152 GTP interface, as it is totally non-resilient to any kind of overflow
 153 or bad input attacks and allowing arbitrary input to be entered within
 154 is a major security hole. Yes, this needs to be cleaned up. Also, currently
 155 engines cannot plug in their own commands and there is no GoGui interface.
 156
 157 Pachi supports only few GTP commands now. Most importantly, it does not
 158 support the undo command.  The final_status_list command requires engine
 159 support.
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 162 General Pattern Matcher
 163 =======================
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 165 Pachi has in-development general pattern matcher that can match various
 166 sets of features (spatial and others), inspired by the CrazyStone pattern
 167 model. Please see pattern.h for detailed description of the pattern concept
 168 and recognized features.
 169
 170 To harvest patterns, use 'zzgo -e patternscan' (see patternscan/patternscan.c
 171 for available options).  The output of the pattern scanner are two data
 172 structures: The matched patterns
 173
 174         (feature1:payload feature2:payload ...)
 175
 176 and spatial dictionary. "Spatial" feature represents a particular
 177 configuration of stones in a circle around the move-to-play; each
 178 configuration has its own record in the dictionary and the spatial
 179 feature references only the id in the dictionary; so you need to keep
 180 both the patterns and the "patterns.spat" file.  Normally, 'patternscan'
 181 will only match already existing dictionary entries, but you
 182 can pass it "gen_spat_dict" so that it appends all newly found spatial
 183 features to the dictionary - use "spat_threshold" to limit recording
 184 only to frequently occuring spatial features; to start the dictionary
 185 from scratch, simply remove any existing "patterns.spat" file.
 186
 187 There are few pre-made scripts to make the initialization of the pattern
 188 matcher easy:
 189
 190 * pattern_byplayer.sh: Sorts out patterns from given SGF collection by
 191   player names, one player per file in a dedicated directory. This is
 192   useful if you want to use the patterns to e.g. recognize games of a
 193   player by characteristic patterns. Spatial dictionary is autogenerated
 194   in full.
 195
 196 * pattern_spatial_gen.sh: Initializes spatial dictionary by spatial features
 197   found at least N times in given SGF collection.  This is useful for
 198   further gathering of general pattern statistics while keeping the amount
 199   of spatial features manageable.
 200
 201 * pattern_spatial_show.pl ID: Shows spatial pattern of given id in 2D plane.
 202
 203 * pattern_mm.sh: Combines patternsacn engine and the MM tool (see below),
 204   producing gamma values for harvested patterns.
 205
 206 Minorization-majorization (CrazyStone patterns)
 207 -----------------------------------------------
 208
 209 The pattern harvester can be used together with the MM tool by Remi Coulom:
 210
 211         http://remi.coulom.free.fr/Amsterdam2007/mm.tar.bz2
 212
 213 This tool will compute relative strength of individual features for teaming
 214 them up and using the outcoming probability distribution for generating moves.
 215 There is a script that will take you from SGF game collection to gamma values
 216 in single shot - "pattern_mm.sh".
 217
 218 The resulting "patterns.gamma" file contains mapping from feature instances
 219 to gamma floats, representing the features strength; note that it is totally
 220 meaningless without the accompanying "patterns.spat" file generated by the
 221 pattern_gather script. To make Pachi use the gamma values for tree bias and
 222 in MC playouts, use the "elo" playout policy - but note that it's still in
 223 heavy development.