太玄围棋TrisGo软件自动机械式排局及初级人机对弈

（备注：本围棋变体原来称为萌式三色围棋、萌式围棋、萌围棋MengGo/M3Go，2026年6月改称为太玄围棋TrisGo，萌围棋MengGo/M3Go则作为其别名继续存在，但是其前软件版本和棋谱标题未做相应更改）

太玄围棋TrisGo打谱及人机对弈软件，从3.1版开始实现了：

1、自动扫描判定黑白棋串有无私眼。

2、自动为花棋串添加或删除黑白星。

3、可以借用围棋棋谱自动机械式排局为萌围棋棋谱。

4、增加了围棋文本协议GTP（Go Text Protocol）通信接口，可以加载支持GTP的围棋人工智能程序（围棋AI），变通地实现萌围棋人机对弈。目前TrisGo软件附带支持GTP的GNU Go围棋人工智能程序。

TrisGo3.3软件中可以点击“文件”菜单项下的“导入SGF文件”子菜单项，先导入（打开）SGF格式的围棋棋谱，然后，再点“文件”菜单项下的“围棋SGF棋谱机械排局”子菜单项，即可将打开的围棋棋谱进行机械式（傻瓜式）排局。然后，可以按照萌围棋规则接着下，在萌围棋实战棋谱缺乏的情况下，可以用于研究萌围棋全局对弈。

所谓借用围棋棋谱机械式（傻瓜式）排局，也就是：将围棋棋谱中的全部下子点坐标序列或前面部分下子点坐标序列，按照萌围棋规则次序和棋子颜色，重新摆放一遍。如果某手棋为萌围棋规则下新产生的禁着点，那么这手棋就用虚着（Pass）代替，其它下子点则无论其好坏程度（包括可能产生新的提吃），一律按原手数和坐标摆放。

下面以2022年5月5日，辜梓豪[印城之霸]vs[绝艺指导H]，绝艺指导H让2子棋局为例，演示自动机械式排局。原棋谱棋局：

辜梓豪[印城之霸]vs[绝艺指导H]变通让2子棋棋谱，将原SGF棋谱编辑一下，所让2个黑子也加入下棋手数序列，白棋第2手PASS一手。 变通棋谱棋局：

TrisGo3.3软件自动机械式萌围棋排局：
 

如果，有两个萌围棋爱好者，则可以分别选择上面棋谱的黑方和白方接着下，或者自己和自己研究对弈。

GNU Go是一款早期的开源围棋人工智能程序，它的围棋棋力大约相当于业余9级-业余1段。我未针对萌围棋规则修改此程序的算法，只是当此程序下出了萌围棋中的新增禁手时，则此手棋会用随机走子代替，因此当它进行萌围棋对弈时智能和棋力很低，只能用来进行试验性质的人机对弈。

在后续版本中我将会编制萌围棋的蒙特卡洛树搜索（UCT）算法，并且变通地引入开源围棋人工智能程序--卡塔围棋KataGo的深度卷积神经网络及其权重文件。KataGo是以AlphaGo和AlphaZero技术（含蒙特卡洛树搜索和深度卷积神经网络）为基础开发的围棋人工智能程序，目前KataGo也居于顶级围棋人工智能程序之列，大约有让人类围棋职业高手2子的水平。

或者另外训练萌围棋的深度卷积神经网络和权重文件，但是这种神经网络训练需要强大的计算机算力，这需要吸引和说服有文化创新传播情怀的实力公司参与。

萌围棋是“围棋规则和花棋串三性逻辑规则的叠加”，萌围棋对弈中需要高频率判断花棋串的上层属性，凭演绎推理对其做出判断才更可靠，凭大数据统计概率对其做出判断的可靠性比前者差。假设围棋对弈需要的演绎判断的级别为中，那么萌围棋对弈需要的演绎判断的级别则为强。而AlphaZero/AlphaGo技术（含蒙特卡洛树搜索和深度卷积神经网络）实质是以大数据统计规律（归纳法/概率）来拟合、逼近演绎规律和穷举的最优解。

也以AlphaZero/AlphaGo技术（含蒙特卡洛树搜索和深度卷积神经网络）为基础开发萌围棋的人工智能程序TrisGoZero，TrisGoZero棋力超越人类高手（围棋职业高手转下）需要多长时间？TrisGoZero棋力相对于人类能达到多大高度呢？目前我不好预估，这需要较长期的萌围棋人机实战或人机大战来最终评判。

人机演试棋谱（白方GNU Go围棋AI）：
 

发布时间：2022-05-06    最后编辑时间：2026-06-13