3月19日， 第10屆日本UEC杯電腦圍棋大賽在日本東京都日本電氣通信大學（UEC）落幕， 騰訊人工智慧實驗室（騰訊AI Lab）研發的圍棋人工智慧程式“絕藝”（英文名：FineArt） 在最終的決賽中， 戰勝了日本“棋手”DeepZenGO， 以11戰全勝戰績獲得這次比賽冠軍。
“絕藝”戰勝DeepZenGO
UEC杯始創於2007年， 與普通圍棋賽不同， 參賽選手不是人類， 而是人工智慧， 每年在日本舉行， 是最具傳統和權威的電腦圍棋大賽。 UEC杯每年邀請各國高水準AI齊聚東京比賽， 促進相關學術及科技的交流。 日本的DeepZenGo、法國的“瘋石”（Crazy Stone）、美國Facebook公司的“黑暗森林”（Dark Forest）等著名電腦圍棋程式曾先後在UEC杯折桂獲獎。
比賽現場
說到圍棋AI比賽， 必定繞不開曾戰勝過人類棋手李世石的AlphaGo。 不過， 據澎湃新聞瞭解， 此次DeepMind公司的AlphaGo團隊與去年一樣， 並未選擇參賽。
“絕藝”背後的人工智慧
據騰訊介紹， “絕藝”的名字取自唐代詩人杜牧的送別詩《重送絕句》：“絕藝如君天下少， 閒人似我世間無。 別後竹窗風雪夜,一燈明暗覆吳圖。 ”為了開發圍棋人工智慧， 騰訊人工智慧實驗室組建了一支13人的團隊， 花了近一年的時間打造“絕藝”。
“絕藝”現場比賽圖
“很高興絕藝能夠在UEC杯奪冠， 這是非常難得的寶貴經驗。 絕藝不同於其他實驗室AI， 它得益於世界超一流棋手的指導， 通過不斷與高手交流及學習， 一步步成長起來。 我們希望， 通過絕藝能夠讓更多人關注、喜愛進而傳承圍棋這一傳統文化。 ”騰訊公司副總裁、騰訊AI Lab負責人姚星在賽後接受媒體採訪時說。
騰訊AI Lab負責人姚星在賽後接受媒體採訪
“絕藝”的研發始於2016年1月。 當時姚星在騰訊內部給工程師發了一條消息：有沒有信心做圍棋AI， 如果圍棋不行， 先做象棋AI也行。
隨後， 騰訊人工智慧實驗室高級總監、專家工程師劉永升經過調研， 在2016年3月做出了第一個DEMO（測試版）。 到2016年3月下旬， 騰訊內部圍棋AI正式立項，
關於AlphaGo背後的演算法， Facebook“黑暗森林”圍棋軟體的開發者田淵棟曾介紹過， AlphaGo這個系統主要由四個部分組成：一是走棋網路， 給定當前局面， 預測/採樣下一步的走棋；二是快速走子， 目標和第一步一樣， 但在適當犧牲走棋品質的條件下， 速度要比第一步快1000倍；三是估值網路， 給定當前局面， 估計是白勝還是黑勝；四是蒙特卡洛樹搜索， 研發者將遊戲中所有的可能性表示成一棵樹， 樹的第N層就代表著遊戲中的第N步。 樹的node（節點）數是隨著樹的深度成指數增長的， 不考慮剪枝， 每個node都需要進行估值。 把以上這4個部分連起來， 形成一個完整的系統。
AlphaGo之後， Crazy Stone、DeepZenGo等紛紛在自己的程式中加入了深度學習模組。 騰訊推出的“絕藝”也採用了相似的策略。據騰訊官方介紹，“絕藝”的演算法基於策略網路與價值網路兩大核心，並提升了價值網路的精度。
除了背後演算法相似外，“絕藝”也採取了AlphaGo曾經使用的訓練策略，即學習了大量的人類棋譜，又進行了自我博弈學習，以及通過與人類選手對戰，增加自己的“戰鬥經驗值”。
2016年11月，“絕藝”正式登錄騰訊圍棋（野狐圍棋）平臺，在與多名人類一線頂尖棋手過招後，絕藝曾閉關過一段時間，在大幅度提升了價值網路的精度後，一度以刑天的ID再度亮相。
“絕藝”在騰訊圍棋平臺上的戰績。 騰訊 圖
根據騰訊圍棋（野狐圍棋）提供的資料，截至2017年3月9日，“絕藝”與柯潔、古力、聶衛平、範廷鈺、時越、井山裕太、樸廷桓、元晟溱等共計超過100位知名人類棋手有過交鋒，在509局對局中“絕藝”388勝121負，勝率達76.23%。“絕藝”執白的對局有259局，其勝率達到71.43%，“絕藝”執黑的對局有250局，其勝率達81.2%。
具體到個人對弈結果，“絕藝”與柯潔對弈21局，“絕藝”取得16勝5負的戰績。其中柯潔曾拿到過4連勝，而“絕藝”則取得過對柯潔的13連勝，其中“絕藝”執白7局取得5局勝利，“絕藝”執黑14場取得11局的勝利。“絕藝”與第18屆農心杯的終結者、中國名將范蘊若共對弈38局，範蘊若勝12局負26局，勝率為31.6%。
“絕藝”與人類棋手的對弈結果。 騰訊 圖
結束UEC杯比賽後，3月26日，“絕藝”還將參加由UEC杯衍生出的“電聖戰”。“電聖戰”是由UEC杯的勝出者，對陣人類頂尖棋手，由日本棋院與電氣通信大學於2013年創辦。屆時，“絕藝”將挑戰日本新銳棋手一力遼。
冠軍背後是計算資源的較量
在今年的UEC杯比賽中，共有30位人工智慧“棋手”參賽。3月18日預賽，採用迴圈積分賽制，“絕藝”以7局全勝戰績進入16強。3月19日決賽，採用淘汰制，“絕藝”以4連勝的成績戰勝日本DeepZenGo獲冠軍。
“絕藝”預賽戰績
UEC杯比賽用時每方30分鐘，平均下來20秒左右就要落子，因此參賽程式的計算能力對比賽成績有著至關重要的作用。根據賽制，UEC杯對硬體設定沒有強制性要求，比賽時並不是所有的程式都使用統一的硬體設定。雖然要求參賽者必須報告機器功耗，但特別說明功率在1000W以上的，可以通過特別許可參賽。
比賽過程中，各家人工智慧“棋手”通過手裡的筆記型電腦，把比賽資料發送到各自的伺服器計算平臺上進行比賽。有意思的是，因為需要聯網發送資料，在3月18日的比賽過程中，還發生了因為斷網而導致比賽暫停的情況。
UEC杯的快棋賽制其實是對人工智慧“棋手”背後計算資源的考驗。“絕藝”的背後是騰訊，而DeepZenGo由日本公司DWANGO提供背後支持，DWANGO也是日本著名視頻網站NICONICO動畫的母公司。得益於各自團隊的強大支持，“絕藝”和DeepZenGo兩者在預賽中一路過關斬將，並沒有遭遇什麼抵抗就打進了決賽。決賽中兩位對手的交鋒成為此屆比賽的最大看點。
下圍棋並非AlphaGo的最終目的
2016年年初，DeepMind在《自然》雜誌上發表的關於AlphaGo的論文，介紹了圍棋人工智慧背後的演算法。此後，許多人工智慧圍棋程式的開發都基於AlphaGo的研究。換句話說，“絕藝”、DeepZenGo等都是去年那個AlphaGo的跟隨者。
不過，現在的AlphaGo已經不再是當初的那個AlphaGo了。從2016年12月29日晚起，升級後的AlphaGo改名為“Master”、接連“踢館”著名線上圍棋網站弈城網和野狐網。截至2017年1月4日，Master斬獲了60連勝，擊敗15位世界冠軍，其中包括中國、韓國、日本各自的“當今第一人”柯潔、樸廷桓和井山裕太。
斬獲60連勝後，DeepMind聯合創始人之一戴密斯·哈撒比斯（Demis Hassabis）更是在推特上激動發聲：“在非正式測試結束後，我們期待在今年安排一些標準時長的正式比賽”。此前有媒體報導，今年4月份，中國棋手柯潔將有機會在烏鎮與AlphaGo進行比賽。
但對於AlphaGo的母公司DeepMind而言，參加圍棋比賽並不是其開發AlphaGo的最終目的。DeepMind公司曾公佈過自己2017年的三大目標：實現演算法突破，提升社會影響，建立倫理規範。利用AlphaGo背後的演算法發掘出可以運用於社會福祉的新科學知識，由此來解決人類的氣候、能源和醫療健康等問題。
騰訊推出的“絕藝”也採用了相似的策略。據騰訊官方介紹，“絕藝”的演算法基於策略網路與價值網路兩大核心，並提升了價值網路的精度。除了背後演算法相似外，“絕藝”也採取了AlphaGo曾經使用的訓練策略，即學習了大量的人類棋譜，又進行了自我博弈學習，以及通過與人類選手對戰，增加自己的“戰鬥經驗值”。
2016年11月，“絕藝”正式登錄騰訊圍棋（野狐圍棋）平臺，在與多名人類一線頂尖棋手過招後，絕藝曾閉關過一段時間，在大幅度提升了價值網路的精度後，一度以刑天的ID再度亮相。
“絕藝”在騰訊圍棋平臺上的戰績。 騰訊 圖
根據騰訊圍棋（野狐圍棋）提供的資料，截至2017年3月9日，“絕藝”與柯潔、古力、聶衛平、範廷鈺、時越、井山裕太、樸廷桓、元晟溱等共計超過100位知名人類棋手有過交鋒，在509局對局中“絕藝”388勝121負，勝率達76.23%。“絕藝”執白的對局有259局，其勝率達到71.43%，“絕藝”執黑的對局有250局，其勝率達81.2%。
具體到個人對弈結果，“絕藝”與柯潔對弈21局，“絕藝”取得16勝5負的戰績。其中柯潔曾拿到過4連勝，而“絕藝”則取得過對柯潔的13連勝，其中“絕藝”執白7局取得5局勝利，“絕藝”執黑14場取得11局的勝利。“絕藝”與第18屆農心杯的終結者、中國名將范蘊若共對弈38局，範蘊若勝12局負26局，勝率為31.6%。
“絕藝”與人類棋手的對弈結果。 騰訊 圖
結束UEC杯比賽後，3月26日，“絕藝”還將參加由UEC杯衍生出的“電聖戰”。“電聖戰”是由UEC杯的勝出者，對陣人類頂尖棋手，由日本棋院與電氣通信大學於2013年創辦。屆時，“絕藝”將挑戰日本新銳棋手一力遼。
冠軍背後是計算資源的較量
在今年的UEC杯比賽中，共有30位人工智慧“棋手”參賽。3月18日預賽，採用迴圈積分賽制，“絕藝”以7局全勝戰績進入16強。3月19日決賽，採用淘汰制，“絕藝”以4連勝的成績戰勝日本DeepZenGo獲冠軍。
“絕藝”預賽戰績
UEC杯比賽用時每方30分鐘，平均下來20秒左右就要落子，因此參賽程式的計算能力對比賽成績有著至關重要的作用。根據賽制，UEC杯對硬體設定沒有強制性要求，比賽時並不是所有的程式都使用統一的硬體設定。雖然要求參賽者必須報告機器功耗，但特別說明功率在1000W以上的，可以通過特別許可參賽。
比賽過程中，各家人工智慧“棋手”通過手裡的筆記型電腦，把比賽資料發送到各自的伺服器計算平臺上進行比賽。有意思的是，因為需要聯網發送資料，在3月18日的比賽過程中，還發生了因為斷網而導致比賽暫停的情況。
UEC杯的快棋賽制其實是對人工智慧“棋手”背後計算資源的考驗。“絕藝”的背後是騰訊，而DeepZenGo由日本公司DWANGO提供背後支持，DWANGO也是日本著名視頻網站NICONICO動畫的母公司。得益於各自團隊的強大支持，“絕藝”和DeepZenGo兩者在預賽中一路過關斬將，並沒有遭遇什麼抵抗就打進了決賽。決賽中兩位對手的交鋒成為此屆比賽的最大看點。
下圍棋並非AlphaGo的最終目的
2016年年初，DeepMind在《自然》雜誌上發表的關於AlphaGo的論文，介紹了圍棋人工智慧背後的演算法。此後，許多人工智慧圍棋程式的開發都基於AlphaGo的研究。換句話說，“絕藝”、DeepZenGo等都是去年那個AlphaGo的跟隨者。
不過，現在的AlphaGo已經不再是當初的那個AlphaGo了。從2016年12月29日晚起，升級後的AlphaGo改名為“Master”、接連“踢館”著名線上圍棋網站弈城網和野狐網。截至2017年1月4日，Master斬獲了60連勝，擊敗15位世界冠軍，其中包括中國、韓國、日本各自的“當今第一人”柯潔、樸廷桓和井山裕太。
斬獲60連勝後，DeepMind聯合創始人之一戴密斯·哈撒比斯（Demis Hassabis）更是在推特上激動發聲：“在非正式測試結束後，我們期待在今年安排一些標準時長的正式比賽”。此前有媒體報導，今年4月份，中國棋手柯潔將有機會在烏鎮與AlphaGo進行比賽。
但對於AlphaGo的母公司DeepMind而言，參加圍棋比賽並不是其開發AlphaGo的最終目的。DeepMind公司曾公佈過自己2017年的三大目標：實現演算法突破，提升社會影響，建立倫理規範。利用AlphaGo背後的演算法發掘出可以運用於社會福祉的新科學知識，由此來解決人類的氣候、能源和醫療健康等問題。