AI围棋

腾讯绝艺：绝艺（英语：Fine Art）是中国腾讯公司的AI Lab（腾讯人工智能实验室）开发的围棋和游戏人工智能。绝艺之名出自唐朝诗人杜牧的诗“绝艺如君天下少，闲人似我世间无“。围棋人工智能绝艺在2017年3月18-19日的第10届UEC杯世界计算机围棋大会上夺得冠军。 绝艺人工智能的第一个版本于2016年3月4日完成。6月下旬突破业余6段，8月开始在腾讯野狐围棋网络对弈平台测试，8月23日首次战胜职业棋手，11月2日第一次战胜世界冠军棋手[6]。曾用账号名包括虎虎有生气、野狐扫地僧、天下无狗20、绝艺、骊龙、刑天等[7]。其中绝艺账号使用时间最久，对弈盘数最多，名气最大。 金毛：PhoenixGo是由腾讯公司的微信翻译团队 依照DeepMind在科学期刊《自然》上对于AlphaGo Zero所发表的论文《Mastering the game of Go without human knowledge》所实做出的开源计算机围棋程序。也就是不使用人类棋谱与累积的围棋知识，仅实做围棋规则，使用单一类神经网络从自我对弈中学习（不像AlphaGo以人类角度思考，设计了Policy Network与Value Network）。 团队除了以BSD许可证发布可供对弈的代码以外，另外发布了20 blocks的训练数据供下载，但由于未放出训练代码或完整的原始训练数据（如棋谱）。但开放的20 blocks版本棋力相较于比赛版本弱不少，且使用不同的架构，相较于同时间开源且开放训练数据的其他软件（主要是Facebook的ELF OpenGo），社群可重复利用的资源较少。 现今在野狐围棋所使用的账号名称金毛測試与金毛陪練，故昵称为“金毛”。 那个新晋国产最强围棋AI——PhoenixGo（凤凰狗）初出茅庐便在福州2018人工智能围棋大赛上击败绝艺夺冠，PhoenixGo备受关注、风头正劲。 — GPU 弈客：弈小天是弈客围棋开发的一款人工智能程序，以Leela Zero引擎为开源围棋程序。创新方面，采用分布式引擎/训练程序、使用LCB与渐进式搜索、利用贝叶斯方法优化程序参数、使用多智能体更新策略、自研特性（围棋相关）、监督学习+强化学习训练方法。 星阵：“星阵围棋”是一款纯国产的AI，它的前身是清华大学团队开发的AI“神算子”经过技术升级以后变成了现在的星阵，其实力也大幅度提高。最重要的一点是星阵比较像人类，棋风具有人情味。它在优势下面不会退让，能多赢你时就绝不会求稳，像是人类赌气的感觉。这一点与其他AI占优时，为了确保获胜常常大幅退让的做法是大相庭径。 星阵围棋参考了AlphaGo架构，在此基础上的创新包括除胜率外可以给出目数判断，可适应不同贴目规则，兼顾数目法与数子法规则，以及适应不同路数棋盘等。同时，星阵围棋并未使用任何开源围棋程序，为完全独立研发。 棋精灵： 棋精灵是聂卫平围棋道场开发的一款完全具有自主知识产权的人工智能程序。棋精灵使用了pachi和fuego作为棋盘控件存储棋盘信息，使用gogui作为连线器。使用tensorflow框架进行神经网络的训练。参考了AlphaGo Zero的论文作为理论方法，并无其他使用的库模块。也无其他创新。 Raynz ：Raynz是近年来逐渐成为一支老牌劲旅的日本围棋人工智能，作者为小林祐樹、松崎憲介、吉枝悟等人。 BADUKi ： 系韩国高等科学院出身的围棋AI，可谓集万千宠爱于一身。BADUKi根据AlphaGo和AlphaGo Zero的两篇自然论文开发而成，采用ELFGo自玩游戏和ELFGo与BADUKi比赛游戏进行训练。 比利时的Leela Zero: Leela-zero和AlphaGo-zero一样，是使用蒙特卡洛树搜索和深度残差神经网络算法，不依赖于任何人类棋谱训练出来的围棋AI。leela-zero是AlphaGo-zero忠实的追随者。 和绝艺不一样的，leela-zero是开源免费的项目，其成果是全人类共享的。目前绝艺只提供给国家队使用，而leela-zero任何人都可以免费使用。 Zero顾名思义，就是从零开始。leela-zero需要从零开始学习围棋，通过自对弈产生棋谱训练自己，逐步成长为围棋高手。 法国的Golois：Golois是一款法国的老牌AI，作者为法国人Tristan Cazenave。这款法国围棋人工智能可以模拟人脑神经元，具有主动识别、自适应等功能，在图像处理方面也异常强大。Golois是蒙特卡洛树搜索（MCTS）和深度学习的结合，它通过在策略网络上与职业棋手的大量试练已学会考虑出蒙特卡洛树的落子最佳点。Golois就是使用策略和价值两个网络来考虑和评估在蒙特卡洛树的落子情况。 美国的ELF OpenGo: ELF OpenGo是Facebook AI Research团队（FAIR）依照DeepMind在科学期刊《自然》上对于AlphaGo Zero所发表的论文《Mastering the Read more…

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來源：愛棋道（wwwiqidao） 自上篇文章《AlphaGo時代，我們還需要圍棋老師嗎？》完稿以來，我就一直在思考，既然我們的結論是：在學習圍棋的道路上，無論如何都需要好的老師來教導。那麼，在這樣一個信息越來越透明，各行業充分競爭的時代，我們需要什麼樣的圍棋老師呢？具備哪些素質的老師將被我們的客戶 —— 學生及家長認可，進而更好地工作生活下去呢？ 前段時間，我讀了一本最近很火的書《未來簡史》。在看過這本書之後，說實話，我有些不寒而慄。作為一名圍棋老師，我很擔心自己會成為書中所講到的那些「無用之人」，而思考怎樣避免讓自己走入這樣的境地，則成了本文的一個引子。 在回答「我們需要什麼樣的圍棋老師？」這個問題之前，讓我們來倒推一下，當未來正以加速度向我們走來之時，什麼樣的圍棋老師會越來越難在行業內生存呢？對此，我的思考結論如下： 在我看來，以下三種類型的老師會在快則三五年，慢則七八年內逐漸失去家長的認可，進而離開這個行業：沒有正確教育價值觀的老師、不愛學習的老師、沒有職業自豪感的老師。這個趨勢，將不以個人的意志為轉移。 第一種類型 沒有正確教育價值觀的老師 由於目前的圍棋教育行業還沒有出現像好未來、新東方這樣的教育巨頭，故業內還沒有足夠有影響力的口號，可以約束從業者的價值觀。 在這樣的大背景下，大多數圍棋培訓機構的第一優先選擇是：先把錢賺到，再談其他（積極地盈利驅動）。而在此前提下，對於其所管理的老師進行教育價值觀的培訓，基本都不是其非常關心的業務點，甚至是最不關心的。 這樣的情況持續發展之後，會出現一個嚴重的行業問題，即大量的「試聽課第一」型機構開始湧現。這樣的機構會投入大量時間和精力研究學生家長的心理，把「推廣—— 電話邀約 —— 試聽課 —— 銷售跟單」這個流程做到極致。一旦家長有了付費意願，就盡量讓家長多付幾年學費，之後以不退費的方法來綁定客戶。 據我所知有少數家長曾經遇到這樣的經歷，付費之前，機構方是非常熱情的，會用各種語言來描繪自己的專業度，對孩子如何用心，理念多麼先進等等。一旦付費之後，不好意思，您就按照我們的教學進度慢慢地，慢慢地學習吧（至於有多慢，我以前寫過評論的文章）。我們保證您的孩子在上課的時候開開心心，禮品卡、貼畫一張也不會少，但是如果您課堂之外想和老師聊聊孩子的進步情況，未來的學習路徑，應該樹立什麼樣的目標，再或者是批改一下孩子的題目，給孩子下過的棋點評一下，對不起，老師太忙，真沒時間。至於你要退費，那就只能和你說一聲抱歉了，本店概不退費。 我可以肯定的說，在這樣的機構接受培訓，認可「試聽課第一」價值觀的老師，未來是無法在圍棋培訓行業生存的。總體而言，雖然圍棋的認知門檻較高，很多家長不懂專業知識，容易被「忽悠」而付費。 但是從社會進步的角度來看，隨著互聯網行業的深入發展，去中介化和行業透明度越來越高是不可阻擋的趨勢，沒有正確的價值觀，不願意用真心去服務孩子的老師，一定會是被行業邊緣化的。 教育行業總是要講口碑的，如果僅把銷售培訓當做重點，忽視對老師價值觀的培訓，那麼長期來看無論是機構還是老師，都很難贏得家長的認可。 之所以把價值觀放在第一位，也是受了好未來集團創始人張邦鑫老師的影響，他常說的一句話是「教不好孩子等於偷錢搶錢」。這句話，其實也就是核心價值觀的闡述。愛棋道的每一位老師，在入職之前，都必須要接受價值觀的培訓，我們用一個個案例，來告訴新加入的老師們該如何樹立「學生第一」的價值觀。 給學生服務不是一朝一夕的事情，只有具備了正確的價值觀，才可以在未來遇到困難和壓力的時候，不埋怨、不動搖。教育行業本身就是一個「重」行業，如果老師的價值觀不端正，很快就會因為承受不了壓力而離開的。 第二種類型 不愛學習的老師 樹立起了正確的價值觀之後，老師們還要有一顆愛學習的心，否則，在這樣一個快速進步的時代，你的能力遲早會拖你的後腿。能力這件事情，可不是完全可以依靠價值觀來彌補的，這個道理，就像我們不能做到僅僅靠意志去攀登珠穆朗瑪峰一樣。 老師們都要學習什麼樣的知識技能呢？ 首先當然是自己的專業技術，自己的棋都下不過學生了，還好意思當人家的老師嗎？圍棋屬於一門很專業的課程，你自己不會下圍棋，給孩子上課之前現學現賣，肯定是不行的。一旦孩子或者家長問你幾個專業的問題，馬上就露餡了。 其次，老師要深刻學習並理解圍棋教育的路徑，也就是教學方法。學生在什麼水平階段，應該側重哪些技術點的學習，是一個老師必須要深諳於心的。（詳情請見我以前的文章 —— 如何高效的進步）。 我見過很多老師，在孩子初學的階段，就讓家長每天督促孩子打棋譜，背定式，一旦背不下來，就大聲斥責，這樣的老師，不能說不認真負責，但是由於對學習路徑的錯誤理解，導致力氣沒有用在正確的地方，這樣下去，就會出現老師越用心，孩子進步越慢的窘境。這種不專業的教學方法，也會讓老師漸漸失去家長的信任，進而離開。 需要說明的是，老師除了需要不斷學習圍棋本身的教育規律，還需要學習行業外的相關知識，如果你是一位不斷追求進步的老師，那麼類似於兒童心理學這樣的課程，也是非常值得你學習的。 第三，老師一定要與時俱進，熟練使用各種先進工具，例如愛棋道平台(www.iqidao.com)上的在線課堂、智能題庫等，如果還能利用好互聯網上的各種內容資源，那就真是無敵了。老師只有具備這樣的能力，才能進一步提高自己的工作效率，把有限的時間，用來服務更多的學生。如果一位老師價值觀很正，又很懂得教育方法論，但是就不願意去學習先進的互聯網工具，那麼，他自己再厲害，也只能服務十位數的學生，一旦學生上升到百位數，他就會勉為其難了。即便強撐下去，也會導致其教學技術的變形，進而帶來教學效果和口碑的下降。 「工欲善其事，必先利其器」。愛棋道的老師，都要接受互聯網工具的培訓，熟練使用包括愛棋道智能題庫在內的各種工具，是老師的必修課。「用科技推動教育進步」+「用科技推動教育公平」也是愛棋道的兩大使命。 第三種類型 沒有職業自豪感的老師 我見過有一種類型的老師，雖然在服務孩子的時候很有熱情，也具備相當的專業度，但是在他自己的內心中，並沒有覺得這是一件很神聖，很驕傲，值得自己終生去做的事情。 這樣的老師，往往會在教學的同時做著其他的事情，在他們心中，如果其他的事情可以帶來更高的收入，可能就會隨時離開這個行業了。 我不願意把這樣的行為歸類到價值觀的範疇，畢竟，想要賺取更高的收入是人之常情，但是客觀地說，如果沒有在這份工作中收穫職業自豪感和發自內心的成就感，這樣的老師，不會長久留在這個行業，也無法長久地得到學生和家長的認可。 真正優秀的老師，會在看到孩子成長的時候，有發自內心的開心，會在孩子比賽的時候，一顆心隨著局面的變化而跌宕起伏。會在孩子開心或者難過的時候，用自己的真心去提醒他不要驕傲，安慰他不用氣餒。 這件事，是需要內心的自豪感和榮譽感來驅動的。而這份投入，也和錢的多少沒有關係。 之所以把好的圍棋老師的高度提到這個層面，其實和我的人生經歷密切相關，我能夠有今天的水平和成績，與我所經歷的三位授業恩師不可分開，我在初學啟蒙時期遇到的邢印達老師，在即將陷入歧路之時遇到的徐榮新老師，還有在人生的關鍵時刻遇到的聶衛平老師，都是不計報酬，把教好我這個頑劣學生當做頭等大事的老師，沒有他們，不可能有我的今天。 在創辦愛棋道的時候，我的發心就是要做像他們一樣的老師，為我們的學生提供最好的，最正確的教學服務。「教真圍棋，讓每一個孩子得到圍棋的真正快樂」是我們的最高理想。 如果我們已經明確了什麼樣的老師在未來存在不被認可的風險，那麼，我們自然也就知道了，什麼樣的老師會在未來得到越來越好的行業地位，得到所有人的認可！ 這篇文章已經接近尾聲，以上的文字，既希望能幫助家長們辨別好老師，也希望能讓正在從事圍棋教育的老師們，得到學習的方向指引。  5,090 total views

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特约记者古柯报道 晚报杯职业与业余对抗是压轴戏，32年来，这个对抗持续进行，但双方的实力对比却发生了翻天覆地的变化。 最早的职业与业余对抗都是让两子，1988年首届晚报杯职业业余对抗，职业高手几乎倾巢而出，双方战成5比5，前三台聂卫平、陈祖德、马晓春皆负。业余棋手实力与名次颇为相称，前五台对阵职业顶尖，业余棋手4胜1负；后五台职业棋手实力稍逊，业余强豪则1胜4负。 第2至第3届晚报杯职业业余对抗没有举行，第4届职业对业余让两子，职业4比1胜；第5届更是6比0大胜，当时最强的职业棋手聂卫平、马晓春、刘小光、曹大元、俞斌、张文东悉数上阵，业余强豪一败涂地。 第6届业余强豪大打翻身仗，同为让两子，但5比1胜出。职业阵容三进三出，实力有所减弱也是事实。第7届职业高手聂、马、刘、曹一个不落，却还是与绿林军战成5比5。 第8届对抗，职业队复制第5届阵容，实力过于强大，业余强豪被让两子亦抵挡不住，1比5大败。仅有蜀中唯一的业余7段唐晓宏力取俞斌九段。 第9、第10、第11届连续三年职业与业余战成3比3平，这三届比赛过后，职业高手让业余强豪两子已勉为其难。最主要的原因是，冲段少年们开始出战，自小经过职业训练的他们实力要比传统业余强豪更为扎实。 1999年第12届晚报杯赛在昆明举行，北京老牌业余强豪孙宜国获得冠军。这也是老牌业余强豪最后一次在晚报杯赛中夺冠，标志着一个时代的结束。从此，晚报杯成为冲段少年和准职业的业余天王们平分天下的格局。 也从1999年晚报杯为标志开始，职业对业余让两子渐成历史。当年第12届职业VS业余对抗，职业1比5；第13、第14届晚报杯，职业高手2比4。在业余强豪中出现了古灵益、张东岳、赵哲伦等冲段少年的身影，他们不久成为职业棋手。 晚报杯职业让业余两子对抗的传统在经过了14个年头后，终于不得不修改对局格了。从广州举行的2002年第15届晚报杯开始，前三台让先，后三台让两子，一年一升降。第一次对抗赛“升格”，业余队5比1大胜，直接让下一届对抗改为职业让先。 2003年在汕头举行的第16届晚报杯职业业余对抗，史上第一次职业棋手全部让先，简直有逆天之感。但看看参赛的业余强豪有时越、古灵益等冲段少年就释然了，结果职业5比1胜出，挽回颜面。 之后双方对抗出现跷跷板模式，前三台让先、后三台让两子的话，业余棋手占优；全部让先，则职业棋手明显有利。这种平衡一直持续到2009年。 不过，在2010年海口第23届晚报杯对抗赛时，职业棋手即使前三台让先亦毫无优势，0比6大败。原因无它，业余六强几乎全是冲段少年，看看他们的名字：王琛、李梦石、卢天圣、李翔宇、高恬亮、夏晨琨。等于说是职业与准职业棋手之间进行的对抗，让两子简直天方夜谭。 2011年主办方别出心裁，派出6名一线职业女棋手与业余强豪进行分先对抗，结果女棋手1比5大败，令人对女棋手的实力大为惊讶。后来主办方也觉得无趣，自此再未举办过类似的对抗。 终于，从2012年起，职业与业余对抗的对局格全部改为让先，职业棋手仅仅于2012年和2014年2比4落败，其余皆胜。2017年晚报杯30周年纪念活动，职业与业余10对10对抗，对局格一概让先，由时越、陈耀烨、唐韦星率领的强大职业队10比0大胜，此结果多少也有点意外。 2018年晚报杯第二次在昆明举行，主办方别出心裁地将职业、业余对抗安排在游船上进行，对局格依然为职业让先，结果业余六强2比4落败，较之于2017年，挽回些颜面。 2019年拉萨净土第32届晚报杯在拉萨举行，晚报杯第一次上雪域高原，对所有参赛的业余强豪都是一大挑战。结果，身体调整得最好的王琛7段终结了奇怪的“四连亚”，第二次登顶，分别获得第2至第6名的是于清泉6段、瞿鸣6段、赵炎6段、花畅6段、赵斐6段。业余天王中的另三位胡煜清8段、白宝祥8段、马天放7段分别获得第7、第14、第63名。 前六名清一色都是年轻的业余天王棋手，年龄最大的是王琛，27岁；年龄最小的瞿鸣仅有14岁。老牌业余天王、冲段少年以及退役的职业棋手均名落孙山。 压轴戏——职业VS业余对抗赛，出战的职业棋手分别是：谢尔豪九段、李轩豪七段、谢科七段、赵晨宇七段、孟泰龄六段、李维清六段。结果谢尔豪负王琛、李轩豪负赵斐、赵晨宇负瞿鸣、谢科胜于清泉、孟泰龄胜赵炎、李维清胜花畅。 近三年，职业业余对抗从10比0到4比2再到3比3，业余强豪们一年比一年进步，而对局格是让先，可见职业与业余的实力差距越来越小。其最主要原因是，围棋AI的问世。 职业高手们现在依靠腾讯绝艺进行训练，而立之年的陈耀烨九段还为此焕发第二春，在首届天府杯半决赛和决赛中连胜朴廷桓九段、申真谞九段这两位韩国排名前两位的棋手，掀起“倒春寒”；业余强豪们也没空着，他们无法获得绝艺进行训练，就在网上下载其他围棋AI进行训练。王琛用手机与家里的高配置电脑远程联网，每轮比赛过后即用围棋AI进行复盘研究，这已成为他的必修课。其他几位业余高手亦如此，围棋AI改变了他们的训练模式，而在过去，他们大多通过研究会的方式进行研讨，但现在，王琛他们只需要一台电脑甚至一部手机即可。 既然大家都在用围棋AI进行训练，而且业余天王们形同职业棋手，以围棋为职业，如果不是王琛他们的基本功稍逊于职业高手的话，双方迟早都要进入分先的对局格。 是围棋AI改变了围棋生态，拉近了职业与业余之间的距离。从此意义上说，职业女棋手与男棋手之间的差距也应该为之缩小，难道不应该吗？ 文章摘自 野狐围棋  5,254 total views

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2017 年 5 月 27 日，由谷歌开发的围棋 AI AlphaGo 以3:0 击败当时世界排名第一的围棋棋手柯洁，随后宣布退役。 虽然 AlphaGo隐退，但它的算法却启发了一大批围棋AI 的开发。而这些 AI 之间的交锋很快成了围棋领域新的焦点。 创立于 2007 年的UEC 杯世界电脑围棋大赛每年都会集结全世界最先进的围棋 AI ，在相当长的一段时间内，冠军都由法国的Crazy Stone 和日本的 Zen 轮流获得。 然而在 2017 年第 10 届比赛中，由腾讯团队开发的围棋 AI “绝艺”首次参赛就打败其他老牌劲旅，夺得冠军，一举展示了新算法的优越性。 围棋AI新算法为什么这么厉害？ 通常来说，所有棋类游戏都可以展开成一棵“游戏树”，这棵“游戏树”包含了每一回合的所有可能局面。AI 要想获得胜利，最直接的办法就是“暴力搜索”，列举出所有可能的棋局，再从最终的胜局向前回溯到当前局面，选择获胜概率最大的走法。 但围棋可能的棋局数量是 10 的 170次方，远远超过已知宇宙中所有原子的数量（10 的 80 次方），如果用“暴力搜索”下围棋，还没等人工智能算完，对面的人类棋手就已老去。 所以为了提高下棋速度，首先要提高计算机的运算能力。但即便是2018 年世界上最快的超级计算机 Summit，每秒 20 亿亿次的浮点运算还是很难用“暴力搜索法”应对围棋的巨大变数。 要想在合理的时间内做出决策，必须优化程序的算法。 围棋 AI Read more…

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