為了推動圍棋人工智慧技術的發展， 日本電氣通信大學於2007年創辦了首屆UEC杯電腦圍棋大會。
過去這項賽事， 只能說是專攻人工智慧領域的科學界的一項盛事， 既是各國人工智慧研發的實戰演練的機會， 也是各團隊技術交流開發的平臺。
然而自從去年4月Alphago與李世石的人機大戰， Alphago以4：1的比分取得大勝， 象徵著圍棋人工智慧的技術取得了突破性進展。
基於研發Alphago的DeepMind團隊在《Nature》上發表了關於AlphaGo的科學論文， 各國人工智慧研發團隊都積極跟上了這一波科技新浪潮， 高水準的圍棋智慧軟體如雨後春筍般， 迅速大量地湧現了出來。
今年正好是這項賽事的第10個年頭， 也是第一次進入廣大圍棋愛好者的視線， 並且引起了眾多頂尖職業棋手關注。 我們弈客圍棋也將全程追蹤報導這屆扣人心懸的大賽， 與廣大棋迷朋友共同關注圍棋人工智慧的龍爭虎鬥。
很榮幸能在第10屆UEC杯世界電腦圍棋大會開賽前， 邀請到褚達晨、丁弘、李甯、朱文章、彭聖才五位科技界深度棋迷， 接受我們弈客圍棋的專訪。
以下為本次採訪內容實錄
一．你覺得本次大賽誰是最大熱門? 為什麼？
李寧：從最新的UEC杯參賽名單裡可以看到上屆比賽的參賽者， 除了亞軍Facebook的dark forest之外都報名參加了本屆比賽。 其中瘋石（Crazy Stone）和DeepZenGo兩款著名的AI這一年的進步有目共睹， 大家也在弈客上看到過他們的精彩表演，
但是我們同時應該意識到AlphaGo帶來的技術是革命性的， 它的演算法在《自然》雜誌發表後， 專業人士“站在巨人的肩膀上”可以輕易地從中吸取營養。 正是由於這個原因， 大家不久前已經見識到一位清華大學校友自行研發的圍棋程式輕鬆地達到業餘高手的水準。 在上屆UEC杯前十名的程式中至少有三款在2016年已經達到了KGS 5d左右的水準， 我們不能排除它們的最新版本取得長足進步的可能性。
褚達晨：絕藝， 它的背後是騰訊強大的資源和技術實力。 雖然現在應該還不如alphago， 但絕藝應該是實力上最接近alphago的。
丁弘：冠軍熱門基本在絕藝， DeepZen， 狂石等幾個耳熟能詳的名字中。
朱文章：最大的熱門是騰訊的絕藝。 因為在網上公測的戰績， 對世界冠軍團隊的戰績彪悍， 這Deep Zen Go沒法比。 而其他的AI（AlphaGo除外)公開露面少， 實測沒有那麼多， 實戰水準高超的可能性很低。
彭聖才：絕藝(Fine Art)。 看目前為止的戰績， 阿爾法狗之外最強， 弈客等級分 11.5D， 遙遙領先其他AI。
二．這些程式和阿法狗相比如何?
李寧：據我瞭解， 這些AI程式和AlphaGo的演算法是非常類似的， 即使用蒙特卡洛樹搜索， 輔助以估值和選點兩個神經元網路來走棋。 兩個神經元網路的實現上， 不同的AI可能有些各自的長短之處。
AlphaGo目前的實力明顯比其它的AI程式高出一籌， 不過它之所以那麼強大， 部分原因是穀歌使用了高性能伺服器的硬體， 在硬體的投入上， 其他個人或小團隊的開發者在短期內難以匹敵穀歌。 不過隨著時間的推移， 硬體的影響力應該是逐步下降的。 另外我注意到UEC杯的規則限制了參賽程式硬體的耗電量（小於1000瓦）， 所以未來真正比拼的還是程式的“軟實力”。
丁弘：阿爾法狗目前看來以臻化境， 人類已無法評價其棋力， 唯有學習兼仰慕。 而其他程式尚處於人類不服的狀態， 無法相提並論。
朱文章：這些AI都是跟AlphaGo學的基本原理， 也就是採用Reinforce Learning CNN +蒙特卡洛樹搜索。 從風格上， Deep Zen Go比較生硬， 不過已經比最早出道的一味宇宙流轉型為更加平衡的類型。
而絕藝則是中規中矩， 佈局並沒有驚人之舉， 但是各方面水準都不弱， 只是在大型對殺和大龍眼位方面沒有那麼細緻， 在慢棋比賽要吃虧。 而AlphaGo的佈局經常有神來之筆， 而對局勢的判斷出神入化， 中盤實力和大龍對殺方面目前沒有遇到考驗。 因此， 欣賞度更高， 更有創造力的當屬AlphaGo。 而在技術上， 一直是AlphaGo領先， 而絕藝和Deep Zen Go等等， 只是借鑒者， 還沒有自己的想法。
彭聖才：都不能比（包括絕藝）， 人工智慧的強弱取決於 演算法、資料、計算資源。 而且有累計效應， 演算法已經公開， 資料大家都有， 但是只要穀歌的伺服器不停止運轉， 提前一年帶來的訓練時間的差距是後發者永遠無法彌補的， 除非投入更多的伺服器資源。
三．圍棋AI可能存在的弱點在哪裡?
李寧：不久前網上曝出中國的職業棋手找到“絕藝”的一個明顯弱點的新聞，大致的意思是由於AI中深度卷積網路資訊傳遞方式的局限性，電腦有時會對全域性的死活做出錯誤的判斷，導致大龍被殺的結果，職業棋手可以有意把棋局導向這種局面而獲利。我個人與AI程式對弈時也經常出現AI對開放式死活誤判的局面。
圍棋AI的另外一個潛在的問題是它們相對而言比較弱的官子水準，這個問題在Crazy Stone和Zen的商業化版本中非常明顯。即使是人機大戰時的AlphaGo，也下出了幾步通過邏輯推理可以確認損目的問題官子。我個人感覺，AI程式在官子階段並沒有明確的“目數”的概念。
另外，我們注意到圍棋AI在局面落後的情況下並沒有非常可靠的策略去反敗為勝，很難想像AI程式在判斷自己局面不利的情況下下出“勝負手”。而且如果對手也是沒有心理波動的AI程式，即使有勝負手能有用嗎？基於這些考慮，雖然AlphaGo對頂尖的職業棋手已經有壓倒性的優勢，但我不認為它能輕鬆地讓子職業棋手。
丁弘：以千錘百煉下的阿爾法狗的決策網路（policy network）的表現來看，人類棋手目前的境界已沒有資格談他的缺點了。唯二弱於人類行棋和思考方式的，一是善於察言觀色的狡猾行棋次序。二是各類盤外。我的理解是參透了人類所謂虛路圍棋的必然性的阿爾法圍棋是最堂堂正正的圍棋。當然目前的其他AI由於策略樹尚有bug,從角部死活，大龍對殺，官子次序都漏洞還不少，只是這些bug修復的時間可能都是以小時計算的。
褚達晨：不同AI水準不一，打個比方現在人類棋手碰到AI如同一百年前中國棋手碰到日本棋手，master相當於秀哉名人，看不出弱點，不同的AI相當於有兩三段的棋手，也有六七段的棋手。有些低段AI的大龍死活有bug，但估計不難修復
朱文章：可能是大規模殺氣的疏忽，對連環劫的處理（Zen經常為了殺連環劫的棋，找遍劫材），以及對模仿棋的應對。另外，我也希望人類頂級棋手，能走出傳統圍棋思維，結合機器計算方式，找到革命性的圍棋思維方式（時代呼喚吳清源）。因此，AI最大的弱點還在於它面臨的對手是人類！
彭聖才：僅以勝負而論，隨著機器訓練時間的增加，最終答案是沒有弱點的。現在據說全盤大對殺的時候會看錯死活，但是這也是一年前的阿爾法狗 和 現在的絕藝的水準，我認為現在的AlphaGo已經解決了，讓我們拭目以待。
四．高水準AI進入民用還有多久?
李寧：我覺得正確的問題不再是高水準AI還有多久進入民用，而是還有多久會進入普及狀態。
高水準的AI已經能夠在普通的PC上跑出很高的水準：我去年年中就開始使用Crazy Stone Deep Learning，那是在谷歌李世石人機大戰後最早推出的商業化圍棋人工智慧軟體，實力至少是業餘高段：以我弈客6.0段稍弱的水準，快棋交手時基本沒有勝機。該軟體後來又推出了蘋果和安卓手機版的程式，也聲稱有KGS 5d的水準。妨礙Crazy Stone普及的唯一原因是它的商業運作：PC版80美元，手機版大約17美元（算是天價的App了）。
今年的新年前後，一款名為Leela的比利時的人工智慧程式異軍突起。不久前，Leela在弈客上與Crazy Stone的測試對局中輕鬆取勝。由於這款程式是完全免費的，而且可以在各種作業系統下運行，可以想像在棋迷中普及度會很高。
以現在AI的發展速度，我大膽地推測在未來十二個月中會出現智慧手機端的水準接近職業選手的程式。
丁弘：除計算資源的限制看不到任何障礙。單機版低配置阿爾法狗可能無須使用耗費大量計算資源的FR (fast rollout快速行棋網路)就能擊敗一流高手。而以穀歌的開源DNA來看，阿爾法狗開源只是很快到來的時間問題。
褚達晨：進入民用圍棋領域是分分鐘的事情。
朱文章：已經進入了，當前Zen單機版和CrazyStone，已經能夠戰勝業餘高手了。強機的AI分分鐘可以獲得業餘冠軍。
彭聖才：如果高水準的定義是業餘5段（我認為民用已經足夠），那現在已經可以了。
五．您心目中的圍棋之神是什麼樣子的？是Master那樣的圍棋嗎？
李寧：儘管Master對職業高手碾壓式地獲勝，但我不認可Master下得是接近圍棋之神的棋。
由於演算法設計的原因，AI程式的策略是尋找最接近勝利的下法，而不是局部最完美的下法。當然這個觀點的前提是圍棋之神下出的應該是雙方最佳最強的變化，其他棋友不一定同意這個觀點。
我想起藤澤秀行先生的一段名言：“我為如今的勝負深深偏離棋道的本質而感到痛心，如果把下棋比作兩個人爭100元，幾乎所有的人都認為只要拿到51元就可以了，但我認為應該拿到全部，本來能殺的棋不殺，即便是勝利了也稱不上真正的勝利者。”藤澤先生在天之靈如果看到AI後半盤領先時那些“51元”的下法，以及前半盤那些不保留變化的 “剪枝”式的下法，不知會作何感想。
丁弘：追求圍棋之神不是我愛棋的目的，從來沒想過。master的出現讓圍棋境界提升了一大塊，相當於三十多年前打開國門時的國人，無論對職業還是業餘，震驚之餘，絕對是欣喜多過擔擾。尤其是master還不具任何侵略性。
褚達晨：Master水準最高，最接近吧。
朱文章：心目中的圍棋之神最接近的是吳清源。
慢棋比賽更有說服力，目前AlphaGo的棋還是贏在快棋中捕捉到人類思考的不足而取勝。而吳清源的棋是在慢棋中以德服人，革命性的招法更多。圍棋之神應該具有深刻的局面判斷能力，以及強大的深算能力，達到百手多分枝計算無遺漏。而以目前科技水準而言，達到這樣的程度還遙遙無期。
彭聖才：Master是勝負大師，可以在勝負上做到無敵於天下，但是我心目中的圍棋之神不但是可以走出最強的招法，還應該讓人類能理解招法背後的邏輯和道理。很遺憾目前的AI都是基於機器學習，包括它們的發明者也不知道它們的思考邏輯。這其實很可怕。
六．從2007年是第一屆的UEC杯世界電腦圍棋大會到上一屆大會為止，幾乎沒有中國的圍棋人工智慧科研隊伍參賽。為何突然有2中1台，一共3支隊伍3支中國隊伍出現了？
是不是這個圍棋人工智慧的熱度過去了，我們就不會繼續這方面的研發了？
褚達晨：人工智慧熱潮帶動機器圍棋發展，但圍棋畢竟是個小眾智力遊戲，未來不好說。
丁弘：很高興國內有大批公司、人才進入AI領域，圍棋只是prove of concept，Al的應用領域實在太廣泛了。這波AI熱度我看會直接把人類歷史帶入未來。一時半會兒看不到消退的理由。
朱文章：AlphaGo給大家指明了一條捷徑，再來也是轟動效應，而看熱鬧搶熱點，是國人最擅長的。君不見一眾的安卓機廠商？
彭聖才：之前的電腦圍棋嚴格意義上不算人工智慧，現在以AlphaGo為代表的新一代圍棋人工智慧事實上是當前最前沿的人工智慧研發成果的一個應用案例，在這一領域，我國的研發實力事實上是僅次於美國的，所以我們可以看到只要國內的互聯網公司關注到圍棋這個領域了，進步是非常迅速的。但是所有做圍棋人工智慧的公司，包括穀歌，其根本目的都不是為了圍棋本身，而是希望通過解決這一問題，來驗證人工智慧的研究成果，並最終應用到更廣泛的人類生產實踐中去。
所以雖然穀歌已經宣佈將暫停圍棋人工智慧，未來科技公司也不會一直持續研發圍棋人工智慧，但是在人類發展的歷史進程中，圍棋發揮了一個如此特殊而重要的作用，這依然值得每一個圍棋愛好者感到自豪。
七．我們何時也能舉辦自己的圍棋人工智慧大賽？
褚達晨：如果有強有力的組織者，這個不難。
丁弘：分分鐘的事，國內有贊助商，有AI熱度，有天量棋迷，為何不搞，還可以搞出花兒來，比如人機聯棋賽，人機十番爭棋(帶升降)，絕對驚曝眼球。希望弈客能帶頭牽線搭橋。
朱文章：應該很快了，比賽只需要有廣告效應，就有資金投入贊助。希望弈客是第一個做到的 :)
彭聖才：我國的圍棋產業化相比日韓落後太多年，和我國目前世界領先的圍棋競技水準和龐大的圍棋人口都很不相稱，但是值得欣慰的是有弈客這樣的公司開始投入這個行業，我們能看到已經有越來越多的賽事通過弈客呈現在大家的面前，無論是參賽還是圍觀，甚至是最終哺育圍棋行業的從業人員，這都意義重大。人工智慧大賽只是產業化運營的一個小小的縮影，我相信一定很快可以看到。
採訪人介紹
李甯博士是資深棋迷，業餘圍棋高手，現在定居英國，在海外留學工作期間為國外棋友創建的推廣圍棋的英文網站Go4Go.net，收錄有大量的圍棋資料，包括作者十余年間精心分類整理的63000多局職業棋譜。”
丁弘，聯想解決方案高級經理，負責聯想集團高性能計算，雲計算和大資料解決方案。人工智慧框架和應用也是他目前的工作重點。圍棋方面目前正接受體俱成人營科班訓練，棋藝更上層樓指日可待。
朱文章博士是香港圍棋界名人，某知名企業IT高管。
彭聖才：圍棋愛好者，前微軟互聯網研究院，資深產品經理，蜻蜓FM產品負責人，現萬達網路科技集團，產品總經理。
弈客小編：感謝諸位在百忙之中，抽空接受我們弈客的採訪。謝謝。
三．圍棋AI可能存在的弱點在哪裡?
李寧：不久前網上曝出中國的職業棋手找到“絕藝”的一個明顯弱點的新聞，大致的意思是由於AI中深度卷積網路資訊傳遞方式的局限性，電腦有時會對全域性的死活做出錯誤的判斷，導致大龍被殺的結果，職業棋手可以有意把棋局導向這種局面而獲利。我個人與AI程式對弈時也經常出現AI對開放式死活誤判的局面。
圍棋AI的另外一個潛在的問題是它們相對而言比較弱的官子水準，這個問題在Crazy Stone和Zen的商業化版本中非常明顯。即使是人機大戰時的AlphaGo，也下出了幾步通過邏輯推理可以確認損目的問題官子。我個人感覺，AI程式在官子階段並沒有明確的“目數”的概念。
另外，我們注意到圍棋AI在局面落後的情況下並沒有非常可靠的策略去反敗為勝，很難想像AI程式在判斷自己局面不利的情況下下出“勝負手”。而且如果對手也是沒有心理波動的AI程式，即使有勝負手能有用嗎？基於這些考慮，雖然AlphaGo對頂尖的職業棋手已經有壓倒性的優勢，但我不認為它能輕鬆地讓子職業棋手。
丁弘：以千錘百煉下的阿爾法狗的決策網路（policy network）的表現來看，人類棋手目前的境界已沒有資格談他的缺點了。唯二弱於人類行棋和思考方式的，一是善於察言觀色的狡猾行棋次序。二是各類盤外。我的理解是參透了人類所謂虛路圍棋的必然性的阿爾法圍棋是最堂堂正正的圍棋。當然目前的其他AI由於策略樹尚有bug,從角部死活，大龍對殺，官子次序都漏洞還不少，只是這些bug修復的時間可能都是以小時計算的。
褚達晨：不同AI水準不一，打個比方現在人類棋手碰到AI如同一百年前中國棋手碰到日本棋手，master相當於秀哉名人，看不出弱點，不同的AI相當於有兩三段的棋手，也有六七段的棋手。有些低段AI的大龍死活有bug，但估計不難修復
朱文章：可能是大規模殺氣的疏忽，對連環劫的處理（Zen經常為了殺連環劫的棋，找遍劫材），以及對模仿棋的應對。另外，我也希望人類頂級棋手，能走出傳統圍棋思維，結合機器計算方式，找到革命性的圍棋思維方式（時代呼喚吳清源）。因此，AI最大的弱點還在於它面臨的對手是人類！
彭聖才：僅以勝負而論，隨著機器訓練時間的增加，最終答案是沒有弱點的。現在據說全盤大對殺的時候會看錯死活，但是這也是一年前的阿爾法狗 和 現在的絕藝的水準，我認為現在的AlphaGo已經解決了，讓我們拭目以待。
四．高水準AI進入民用還有多久?
李寧：我覺得正確的問題不再是高水準AI還有多久進入民用，而是還有多久會進入普及狀態。
高水準的AI已經能夠在普通的PC上跑出很高的水準：我去年年中就開始使用Crazy Stone Deep Learning，那是在谷歌李世石人機大戰後最早推出的商業化圍棋人工智慧軟體，實力至少是業餘高段：以我弈客6.0段稍弱的水準，快棋交手時基本沒有勝機。該軟體後來又推出了蘋果和安卓手機版的程式，也聲稱有KGS 5d的水準。妨礙Crazy Stone普及的唯一原因是它的商業運作：PC版80美元，手機版大約17美元（算是天價的App了）。
今年的新年前後，一款名為Leela的比利時的人工智慧程式異軍突起。不久前，Leela在弈客上與Crazy Stone的測試對局中輕鬆取勝。由於這款程式是完全免費的，而且可以在各種作業系統下運行，可以想像在棋迷中普及度會很高。
以現在AI的發展速度，我大膽地推測在未來十二個月中會出現智慧手機端的水準接近職業選手的程式。
丁弘：除計算資源的限制看不到任何障礙。單機版低配置阿爾法狗可能無須使用耗費大量計算資源的FR (fast rollout快速行棋網路)就能擊敗一流高手。而以穀歌的開源DNA來看，阿爾法狗開源只是很快到來的時間問題。
褚達晨：進入民用圍棋領域是分分鐘的事情。
朱文章：已經進入了，當前Zen單機版和CrazyStone，已經能夠戰勝業餘高手了。強機的AI分分鐘可以獲得業餘冠軍。
彭聖才：如果高水準的定義是業餘5段（我認為民用已經足夠），那現在已經可以了。
五．您心目中的圍棋之神是什麼樣子的？是Master那樣的圍棋嗎？
李寧：儘管Master對職業高手碾壓式地獲勝，但我不認可Master下得是接近圍棋之神的棋。
由於演算法設計的原因，AI程式的策略是尋找最接近勝利的下法，而不是局部最完美的下法。當然這個觀點的前提是圍棋之神下出的應該是雙方最佳最強的變化，其他棋友不一定同意這個觀點。
我想起藤澤秀行先生的一段名言：“我為如今的勝負深深偏離棋道的本質而感到痛心，如果把下棋比作兩個人爭100元，幾乎所有的人都認為只要拿到51元就可以了，但我認為應該拿到全部，本來能殺的棋不殺，即便是勝利了也稱不上真正的勝利者。”藤澤先生在天之靈如果看到AI後半盤領先時那些“51元”的下法，以及前半盤那些不保留變化的 “剪枝”式的下法，不知會作何感想。
丁弘：追求圍棋之神不是我愛棋的目的，從來沒想過。master的出現讓圍棋境界提升了一大塊，相當於三十多年前打開國門時的國人，無論對職業還是業餘，震驚之餘，絕對是欣喜多過擔擾。尤其是master還不具任何侵略性。
褚達晨：Master水準最高，最接近吧。
朱文章：心目中的圍棋之神最接近的是吳清源。
慢棋比賽更有說服力，目前AlphaGo的棋還是贏在快棋中捕捉到人類思考的不足而取勝。而吳清源的棋是在慢棋中以德服人，革命性的招法更多。圍棋之神應該具有深刻的局面判斷能力，以及強大的深算能力，達到百手多分枝計算無遺漏。而以目前科技水準而言，達到這樣的程度還遙遙無期。
彭聖才：Master是勝負大師，可以在勝負上做到無敵於天下，但是我心目中的圍棋之神不但是可以走出最強的招法，還應該讓人類能理解招法背後的邏輯和道理。很遺憾目前的AI都是基於機器學習，包括它們的發明者也不知道它們的思考邏輯。這其實很可怕。
六．從2007年是第一屆的UEC杯世界電腦圍棋大會到上一屆大會為止，幾乎沒有中國的圍棋人工智慧科研隊伍參賽。為何突然有2中1台，一共3支隊伍3支中國隊伍出現了？
是不是這個圍棋人工智慧的熱度過去了，我們就不會繼續這方面的研發了？
褚達晨：人工智慧熱潮帶動機器圍棋發展，但圍棋畢竟是個小眾智力遊戲，未來不好說。
丁弘：很高興國內有大批公司、人才進入AI領域，圍棋只是prove of concept，Al的應用領域實在太廣泛了。這波AI熱度我看會直接把人類歷史帶入未來。一時半會兒看不到消退的理由。
朱文章：AlphaGo給大家指明了一條捷徑，再來也是轟動效應，而看熱鬧搶熱點，是國人最擅長的。君不見一眾的安卓機廠商？
彭聖才：之前的電腦圍棋嚴格意義上不算人工智慧，現在以AlphaGo為代表的新一代圍棋人工智慧事實上是當前最前沿的人工智慧研發成果的一個應用案例，在這一領域，我國的研發實力事實上是僅次於美國的，所以我們可以看到只要國內的互聯網公司關注到圍棋這個領域了，進步是非常迅速的。但是所有做圍棋人工智慧的公司，包括穀歌，其根本目的都不是為了圍棋本身，而是希望通過解決這一問題，來驗證人工智慧的研究成果，並最終應用到更廣泛的人類生產實踐中去。
所以雖然穀歌已經宣佈將暫停圍棋人工智慧，未來科技公司也不會一直持續研發圍棋人工智慧，但是在人類發展的歷史進程中，圍棋發揮了一個如此特殊而重要的作用，這依然值得每一個圍棋愛好者感到自豪。
七．我們何時也能舉辦自己的圍棋人工智慧大賽？
褚達晨：如果有強有力的組織者，這個不難。
丁弘：分分鐘的事，國內有贊助商，有AI熱度，有天量棋迷，為何不搞，還可以搞出花兒來，比如人機聯棋賽，人機十番爭棋(帶升降)，絕對驚曝眼球。希望弈客能帶頭牽線搭橋。
朱文章：應該很快了，比賽只需要有廣告效應，就有資金投入贊助。希望弈客是第一個做到的 :)
彭聖才：我國的圍棋產業化相比日韓落後太多年，和我國目前世界領先的圍棋競技水準和龐大的圍棋人口都很不相稱，但是值得欣慰的是有弈客這樣的公司開始投入這個行業，我們能看到已經有越來越多的賽事通過弈客呈現在大家的面前，無論是參賽還是圍觀，甚至是最終哺育圍棋行業的從業人員，這都意義重大。人工智慧大賽只是產業化運營的一個小小的縮影，我相信一定很快可以看到。
採訪人介紹
李甯博士是資深棋迷，業餘圍棋高手，現在定居英國，在海外留學工作期間為國外棋友創建的推廣圍棋的英文網站Go4Go.net，收錄有大量的圍棋資料，包括作者十余年間精心分類整理的63000多局職業棋譜。”
丁弘，聯想解決方案高級經理，負責聯想集團高性能計算，雲計算和大資料解決方案。人工智慧框架和應用也是他目前的工作重點。圍棋方面目前正接受體俱成人營科班訓練，棋藝更上層樓指日可待。
朱文章博士是香港圍棋界名人，某知名企業IT高管。
彭聖才：圍棋愛好者，前微軟互聯網研究院，資深產品經理，蜻蜓FM產品負責人，現萬達網路科技集團，產品總經理。
弈客小編：感謝諸位在百忙之中，抽空接受我們弈客的採訪。謝謝。