若朴 假装发自 電気通信大学
量子位·QbitAI 报道

△ 配图来自朝日新闻

日本时间平成29年3月19日，几乎所有的主流日本媒体，都涌入东京电气通信大学西9号馆3层AV大厅，很快便把整个屋子塞满。

当天下午，腾讯围棋AI绝艺在此地称王。

经过50多分钟的“鏖战”，绝艺二度击败来自日本的DeepZenGo，获得第十届UEC杯计算机围棋大会的冠军。在这场为期两天的赛事中，豪取11连胜。

整个过程看似碾压，但并非没有悬念，尤其在最后的决胜局中。冠军归属一盘定胜负，AI不会感到压力，但人类确确实实感到了。

决胜盘DeepZenGo执黑在大局上取得领先。开局30多分钟后，行至第113手时，野狐围棋上的网友叹息声一片，认为绝艺要输。当时DeepZenGo领先绝艺约50目。

这当真是揪心的一刻。

然而不到10分钟后，行至第162手时，野狐的直播老师说“(黑棋)没法下了”，参与讨论的网友开始一边倒的重新夸赞绝艺。最后，绝艺以反超40.5目的优势获胜。

赛后复盘，新浪棋牌主编周游总结说，DeepZenGo“在局面不错的情况下，因为计算上的失误被绝艺逆转胜”。

reddit用户Platean说：DeepZenGo有一百种方法战胜绝艺，但全部都错过了。这位用户进一步分析认为，DeepZenGo的蒙特卡洛树搜索(MCTS)有问题。

结果就是，DeepZenGo的平均表现还不错，但在局部精算时总是出现崩盘。

那么，绝艺自己怎么看？

昨天比赛结束后，量子位与远在日本的绝艺团队越过大洋展开对话。绝艺团队向量子位讲述了当时的心境，也讲述了绝艺的成长。

八问绝艺

在以下的问答中，以“绝艺”指代腾讯AI Lab的绝艺团队。

量子位： 恭喜绝艺，这个夺冠在意料之中吧？决赛中有过担心和紧张么？

绝艺： DeepZenGo是一位非常值得尊敬的对手，今天的赛况非常激烈， 下到中盘一度非常紧张 ，能感觉到DeepZenGo和前一次对决相比又有提升，是一次非常难得的宝贵经验。

量子位： 怎么评价此次参赛的其他AI，和绝艺的差距有多大？对手输在何处？计算力、算法、数据训练不够？

绝艺： 我们很难简单把绝艺和其他围棋AI进行比较，从项目研发到参与比赛，与其他选手切磋学习，让绝艺一步步成长，对AI Lab和“绝艺”而言都是很宝贵的经验。

围棋AI研究由来已久，相关的算法也不断推陈出新。绝艺涵盖了人工智能最热门的研究领域——深度学习和强化学习，经过对人类棋谱和机器自对弈的学习， 算法基于策略网络与价值网络两大核心 ，并创新性大幅提升了后者精度。通俗的说，“策略”指每一步博弈时，各种选择的取舍，选好棋弃差棋，这是偏微观评估；而“价值”则指能看懂棋局，判断给定棋局是不是能赢，这是偏宏观的评估。

但 绝艺与其他围棋AI最大的不同之处，是它的成长得到了世界超一流棋手的指导。在高手云集的腾讯围棋（野狐围棋）平台上，它与人类棋手不断交流，在对战中学 习，一步步成长。这也是AI Lab对于绝艺的期待——希望它能与人类棋手积极互动，从而激发更多关注并传承围棋这一中国传统文化。这是我们的一种科技责任感。

量子位： 现场的计算怎么解决？是连回国内么？

绝艺： 绝艺的AI运行在深圳机房 ，只需要用一台笔记本接入到对战系统就可以。

量子位： 绝艺为何最近提升神速？是在AI技术上有突破么？还是训练方法不同？

绝艺： 绝艺的突破性进展总伴随战胜某一实力水平的棋手出现。我们在6月底战胜业余强豪、8月初首次战胜职业初级选手、9月首次战胜职业普通选手、11月首次战胜职业高级选手。反应是：团队欢欣鼓舞 -> 更高目标 ->新的压力倍增。事实上， 在绝艺的研发过程中，如何评估棋力，以及存在哪些问题，是非常困难的。 并且随着绝艺棋力提升，普通的棋手基本无法战胜的时候更难暴露其不足。所以，绝艺的研发过程中得益于世界超一流棋手的指导，非常难能可贵，对研发进度有非常大的帮助。

量子位： 能不能讲讲绝艺这个AI系统的结构？

绝艺： 绝艺由高性能服务器、后台进程及策略网络、估值网络组成。 策略网络和估值网络可以简单理解为绝艺的“软体”，它有点类似人的大脑，由大量的数据组成。

量子位： 网友都在说绝艺不如改叫“绝情”，未来绝艺会更顾忌对手颜面么？未来的提升会在哪些方面？

绝艺： 谢谢网友的调侃，人类比较狡猾，但人类容易犯错；机器比较老实，但几乎不犯错。绝艺是腾讯AI Lab成立半年多以来一次小而美的探索。 我们更多希望能在机器学习及强化学习积累经验，为腾讯在AI领域的其他研究做好铺垫 。

量子位： 绝艺以碾压的态势夺冠，未来还会参加UEC杯么？

绝艺： 参加UEC比赛包括和一力辽下棋，实际上更多的是为了学术交流，也让绝艺在和高手的对决中更好地成长。UEC比赛提供了一个能让世界各国优秀围棋AI代表进行学术和技术切磋交流的平台。比赛并不是单纯为了决出最强AI，而对于活化围棋领域、促进AI科技发展有重大作用。 在未来我们也会将绝艺的技术开放出来，助力围棋AI的技术研究 ，从而更好地传承围棋文化。

量子位： 未来是否有计划与AlphaGo一战？

绝艺： 我们目前没收到消息。

关键先生

△ 右一为腾讯副总裁姚星，右三为绝艺开发者刘永升

夺冠之后，一直较为神秘的绝艺团队也逐渐走上前台。量子位以关键人物为线索，梳理一下腾讯在人工智能方面的布局和战略。

姚星

腾讯副总裁。姚星于2004年加入腾讯，曾领导研发了腾讯的存储系统、搜索引擎和云平台；历任架构平台部总经理、基础架构部总经理、搜索技术部总经理。

技术方面，姚星有海量服务架构经验并使用该技术为微信、QQ和QQ空间服务；同时姚星也从事计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习等AI相关领域研究工作。

刘永升

绝艺开发者，腾讯AI Lab实验室资深工程师。2008年加盟腾讯，主要负责海量数据存储及分布式存储相关技术的研究与开发，包括文件存储、高性能cache及分布式锁等。

参与了QQ相册、邮箱、开放平台应用的后台数据存储研发和运营工作，在海量数据存储，分布式系统设计及数据容灾分布方面有丰富的工作经验。

刘永升昨日在天天快报的企鹅问答中写道：

去年1月28日，当时作为腾讯AI Lab高级总监、专家工程师的我在内部IM上收到一条来自腾讯副总裁姚星的消息：有没有信心做围棋AI，如果围棋不行，先做象棋AI也行。

彼时的我对围棋AI还没有太清晰的概念，于是答复姚星好好调研。在当年春节假期，我找了一些围棋的书籍、论文阅读，对围棋AI有了基本了解。春节回来后，2月17日，姚星问围棋AI有没有在做，我回答：还在调研，并承诺一个月后出DEMO。

从2016年3月4日第一个DEMO完成，棋力在业余5级左右，到2017年2月14日之后和全国冠军对弈的胜率稳定在90%以上——在不断的学习中，绝艺不断在成长。

腾讯官方发布了一张绝艺的成长路线图，这个围棋AI曾经在野狐平台上，使用过多个马甲与人类高手对战，包括郦龙、刑天都是绝艺。

目前绝艺的团队由13人组成。从目前绝艺公开的模型架构来看，和西方AlphaGo那一套还是比较类似。据说UEC杯也邀请了AlphaGo，但被后者拒绝了。

除此以外，腾讯此前还从百度挖来张潼。

张潼

腾讯AI实验室任主任。前百度研究院副院长。美国新泽西州立大学统计学教授，曾任IBM T.J.Watson研究院研究员及雅虎研究院首席研究员。

未来腾讯在人工智能方面，有怎样的规划？以下是姚星的回答：

腾讯AI的使命是立志于要打造一个通用AI。

绝艺背后的“精准决策”的AI能力，应用前景非常广阔，如无人驾驶、量化金融、辅助医疗等。如果AI进化到德州扑克等不完美信息博弈场景中，未来可解决现实中更常见的不确定性问题，这里的想象空间非常大。

德州扑克，人工智能实际上已经在这个领域击败了顶级人类玩家。量子位此前有过报道：《 德扑人机大战落幕：AI赢了176万美元，这里是一份超详细的解读 》。

详解对手

谈完绝艺和腾讯AI Lab，我们再来看看DeepZenGo。

这个围棋AI由日本程序员尾島陽児、加藤英树共同开发，是在Zen围棋软件的基础上加入深度学习技术后的升级版本，日本多玩国公司、东京大学、日本棋院提供开发支持。多玩国，是A站B站鼻祖、动画弹幕网站niconico(ニコニコ動画)的母公司。

不要小看多玩国，这家公司前不久开发布了一款基于Android系统的美女机器人，据说能够在与人类的对话中自主学习和掌握更多的语言，并根据不同的对话场景来恰当使用。