为了推动围棋人工智能技术的发展，日本电气通信大学于2007年创办了首届UEC杯电脑围棋大会。
过去这项赛事，只能说是专攻人工智能领域的科学界的一项盛事，既是各国人工智能研发的实战演练的机会，也是各团队技术交流开发的平台。
然而自从去年4月Alphago与李世石的人机大战，Alphago以4：1的比分取得大胜，象征着围棋人工智能的技术取得了突破性进展。
基于研发Alphago的DeepMind团队在《Nature》上发表了关于AlphaGo的科学论文，各国人工智能研发团队都积极跟上了这一波科技新浪潮，高水准的围棋智能软件如雨后春笋般，迅速大量地涌现了出来。
今年正好是这项赛事的第10个年头，也是第一次进入广大围棋爱好者的视线，并且引起了众多顶尖职业棋手关注。我们弈客围棋也将全程追踪报导这届扣人心悬的大赛，与广大棋迷朋友共同关注围棋人工智能的龙争虎斗。
很荣幸能在第10届UEC杯世界电脑围棋大会开赛前，邀请到褚达晨、丁弘、李宁、朱文章、彭圣才五位科技界深度棋迷，接受我们弈客围棋的专访。
以下为本次采访内容实录（上）
一．你觉得本次大赛谁是最大热门? 为什么？
李宁：从最新的UEC杯参赛名单里可以看到上届比赛的参赛者，除了亚军Facebook的dark forest之外都报名参加了本届比赛。其中疯石（Crazy Stone）和DeepZenGo两款著名的AI这一年的进步有目共睹，大家也在弈客上看到过他们的精彩表演，它们和首次参赛的中国AI腾讯的“绝艺”是当然的冠军热门。
但是我们同时应该意识到AlphaGo带来的技术是革命性的，它的算法在《自然》杂志发表后，专业人士“站在巨人的肩膀上”可以轻易地从中吸取营养。正是由于这个原因，大家不久前已经见识到一位清华大学校友自行研发的围棋程序轻松地达到业余高手的水平。在上届UEC杯前十名的程序中至少有三款在2016年已经达到了KGS 5d左右的水平，我们不能排除它们的最新版本取得长足进步的可能性。
褚达晨：绝艺，它的背后是腾讯强大的资源和技术实力。虽然现在应该还不如alphago，但绝艺应该是实力上最接近alphago的。
丁弘：冠军热门基本在绝艺，DeepZen，狂石等几个耳熟能详的名字中。神之一手如果就是前些日子惊鸿一瞥的godmove,则也有竞争力。值得注意的是所有这些程序比一年前都涨了至少三子，快棋分先巳达到甚至超越了一流棋手水平。
朱文章：最大的热门是腾讯的绝艺。因为在网上公测的战绩，对世界冠军团队的战绩彪悍，这Deep Zen Go没法比。而其他的AI（AlphaGo除外)公开露面少，实测没有那么多，实战水平高超的可能性很低。
彭圣才：绝艺(Fine Art)。看目前为止的战绩，阿尔法狗之外最强，弈客等级分 11.5D，遥遥领先其他AI。
二．这些程序和阿法狗相比如何?
李宁：据我了解，这些AI程序和AlphaGo的算法是非常类似的，即使用蒙特卡洛树搜索，辅助以估值和选点两个神经元网络来走棋。两个神经元网络的实现上，不同的AI可能有些各自的长短之处。
AlphaGo目前的实力明显比其它的AI程序高出一筹，不过它之所以那么强大，部分原因是谷歌使用了高性能服务器的硬件，在硬件的投入上，其他个人或小团队的开发者在短期内难以匹敌谷歌。不过随着时间的推移，硬件的影响力应该是逐步下降的。另外我注意到UEC杯的规则限制了参赛程序硬件的耗电量（小于1000瓦），所以未来真正比拼的还是程序的“软实力”。
丁弘：阿尔法狗目前看来以臻化境，人类已无法评价其棋力，唯有学习兼仰慕。而其他程序尚处于人类不服的状态，无法相提并论。
朱文章：这些AI都是跟AlphaGo学的基本原理，也就是采用Reinforce Learning CNN +蒙特卡洛树搜索。从风格上，Deep Zen Go比较生硬，不过已经比最早出道的一味宇宙流转型为更加平衡的类型。
而绝艺则是中规中矩，布局并没有惊人之举，但是各方面水平都不弱，只是在大型对杀和大龙眼位方面没有那么细致，在慢棋比赛要吃亏。而AlphaGo的布局经常有神来之笔，而对局势的判断出神入化，中盘实力和大龙对杀方面目前没有遇到考验。因此，欣赏度更高，更有创造力的当属AlphaGo。而在技术上，一直是AlphaGo领先，而绝艺和Deep Zen Go等等，只是借鉴者，还没有自己的想法。
彭圣才：都不能比（包括绝艺），人工智能的强弱取决于 算法、数据、计算资源。而且有累计效应，算法已经公开，数据大家都有，但是只要谷歌的服务器不停止运转，提前一年带来的训练时间的差距是后发者永远无法弥补的，除非投入更多的服务器资源。
三．围棋AI可能存在的弱点在哪里?
李宁：不久前网上曝出中国的职业棋手找到“绝艺”的一个明显弱点的新闻，大致的意思是由于AI中深度卷积网络信息传递方式的局限性，电脑有时会对全局性的死活做出错误的判断，导致大龙被杀的结果，职业棋手可以有意把棋局导向这种局面而获利。我个人与AI程序对弈时也经常出现AI对开放式死活误判的局面。
围棋AI的另外一个潜在的问题是它们相对而言比较弱的官子水平，这个问题在Crazy Stone和Zen的商业化版本中非常明显。即使是人机大战时的AlphaGo，也下出了几步通过逻辑推理可以确认损目的问题官子。我个人感觉，AI程序在官子阶段并没有明确的“目数”的概念。
另外，我们注意到围棋AI在局面落后的情况下并没有非常可靠的策略去反败为胜，很难想象AI程序在判断自己局面不利的情况下下出“胜负手”。而且如果对手也是没有心理波动的AI程序，即使有胜负手能有用吗？基于这些考虑，虽然AlphaGo对顶尖的职业棋手已经有压倒性的优势，但我不认为它能轻松地让子职业棋手。
丁弘：以千锤百炼下的阿尔法狗的决策网络（policy network）的表现来看，人类棋手目前的境界已沒有资格谈他的缺点了。唯二弱于人类行棋和思考方式的，一是善于察言观色的狡猾行棋次序。二是各类盘外。我的理解是参透了人类所谓虚路围棋的必然性的阿尔法围棋是最堂堂正正的围棋。当然目前的其他AI由于策略树尚有bug,从角部死活，大龙对杀，官子次序都漏洞还不少，只是这些bug修复的时间可能都是以小时计算的。
褚达晨：不同AI水平不一，打个比方现在人类棋手碰到AI如同一百年前中国棋手碰到日本棋手，master相当于秀哉名人，看不出弱点，不同的AI相当于有两三段的棋手，也有六七段的棋手。有些低段AI的大龙死活有bug，但估计不难修复
朱文章：可能是大规模杀气的疏忽，对连环劫的处理（Zen经常为了杀连环劫的棋，找遍劫材），以及对模仿棋的应对。另外，我也希望人类顶级棋手，能走出传统围棋思维，结合机器计算方式，找到革命性的围棋思维方式（时代呼唤吴清源）。因此，AI最大的弱点还在于它面临的对手是人类！
彭圣才：仅以胜负而论，随着机器训练时间的增加，最终答案是没有弱点的。现在据说全盘大对杀的时候会看错死活，但是这也是一年前的阿尔法狗 和 现在的绝艺的水平，我认为现在的AlphaGo已经解决了，让我们拭目以待。
四．高水平AI进入民用还有多久?
李宁：我觉得正确的问题不再是高水平AI还有多久进入民用，而是还有多久会进入普及状态。
高水平的AI已经能够在普通的PC上跑出很高的水平：我去年年中就开始使用Crazy Stone Deep Learning，那是在谷歌李世石人机大战后最早推出的商业化围棋人工智能软件，实力至少是业余高段：以我弈客6.0段稍弱的水平，快棋交手时基本没有胜机。该软件后来又推出了苹果和安卓手机版的程序，也声称有KGS 5d的水平。妨碍Crazy Stone普及的唯一原因是它的商业运作：PC版80美元，手机版大约17美元（算是天价的App了）。
今年的新年前后，一款名为Leela的比利时的人工智能程序异军突起。不久前，Leela在弈客上与Crazy Stone的测试对局中轻松取胜。由于这款程序是完全免费的，而且可以在各种操作系统下运行，可以想象在棋迷中普及度会很高。
以现在AI的发展速度，我大胆地推测在未来十二个月中会出现智能手机端的水平接近职业选手的程序。
丁弘：除计算资源的限制看不到任何障碍。单机版低配置阿尔法狗可能无须使用耗费大量计算资源的FR (fast rollout快速行棋网络)就能击败一流高手。而以谷歌的开源DNA来看，阿尔法狗开源只是很快到来的时间问题。
褚达晨：进入民用围棋领域是分分钟的事情。
朱文章：已经进入了，当前Zen单机版和CrazyStone，已经能够战胜业余高手了。强机的AI分分钟可以获得业余冠军。
彭圣才：如果高水平的定义是业余5段（我认为民用已经足够），那现在已经可以了。
采访人介绍
李宁博士是资深棋迷，业余围棋高手，现在定居英国，在海外留学工作期间为国外棋友创建的推广围棋的英文网站Go4Go.net，收录有大量的围棋资料，包括作者十余年间精心分类整理的63000多局职业棋谱。”
丁弘，联想解决方案高级经理，负责联想集团高性能计算，云计算和大数据解决方案。人工智能框架和应用也是他目前的工作重点。围棋方面目前正接受体俱成人营科班训练，棋艺更上层楼指日可待。
褚达晨，原百度商业分析部总经理，后为百度联盟总经理。从百度离职后，加盟新浪。任新浪副总裁，新浪微博开放平台部总经理。
朱文章博士是香港围棋界名人，某知名企业IT高管。
彭圣才：围棋爱好者，前微软互联网研究院，资深产品经理，蜻蜓FM产品负责人，现万达网络科技集团，产品总经理。
弈客围棋原创整理
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发布于：云南