首个围棋10段诞生！是10连胜柯洁的国产阿法狗（腾讯绝艺）

天马行空

2017年03月04日 12:30:20 量子位

特别鸣谢量子位群友“::::::::::::::::::::::::::::::::”

量子位·QbitAI | 舒石 李林 发自 凹非寺

昨晚22:32。141手后，辜梓豪执白告负

　　根据腾讯野狐围棋新设置的升段条件，执黑的绝艺，成为网络对弈平台第一个围棋10段。绝艺不是一个人，而是腾讯开发的围棋人工智能(AI)，俗称：国产阿法狗。

　　这个周末，人工智能又立功了。

　　进击的绝艺

　　昨天中午，绝艺在野狐上线，先后击败：韩国棋手尹畯相(clover77)、范蕴若(北海的早晨)、古力(星宿老仙)、党毅飞(我想静静了)、陈耀烨(谜团)、连笑(剑过无声)、芈昱廷(末日)、胡耀宇(风清扬)、韩国棋手朴廷桓(maker)、辜梓豪(印城之霸)。

　　昨天这一波15胜2负，加上前一日晚间的三连胜，绝艺的最近20场，达到18胜2负，且取胜的对手全部为世界冠军或者全国冠军级别。

　　于是，按照野狐围棋的新规则，绝艺成为首个晋升10段的棋手。

　　有趣的是，当昨晚绝艺和辜梓豪的对弈，下到第137手的时候，大局已定，deepmind [9段]在直播房间中发出：“恭喜：）”。这个账号后面，应该还是正牌阿法狗团队的黄士杰博士。

　　目前在野狐排行榜上，绝艺力压一众金帽子，包括柯洁(潜伏)。这个榜单上，金帽子代表世界冠军，银帽子代表全国冠军或世界亚军。

　　在绝艺通往10段的道路上，没有看到柯洁的身影，是不是这个10段的道路难度略低？

　　其实不然，虽然最后冲击10段的对手没有柯洁，但是在最近的几次交锋中，柯洁已经全面落于下风。

　　从2月14日到2月24日，柯洁总共和绝艺交手十次，无一胜绩。双方最长的一次博弈，发生在2月14日，来回共计211手。最短的一次交锋，只下了58手，执黑的柯洁便投子认负。

　　昨天绝艺加冕10段时，柯洁正在新浪微博上玩付费问答。

　　量子位群友“::::::::::::::::::::::::::::::::”表示，下快棋时人类有用时和思考上的劣势，所以柯洁即便近期出现连输，也不算特别奇怪。而某门户围棋主编则认为，现在绝艺的能力，依旧略逊于去年与李世乭对阵时的AlphaGo。

　　需要说明的是，新版AlphaGo年初豪取60连胜之时，还没有10段的设置。

摇摆的绝艺

　　与AlphaGo相比，绝艺的稳定性还有差距。

　　野狐围棋在一篇文章中表示，“绝艺每隔一段时间即闭关，修改程序漏洞，提升自身功力，因此，但凡“绝艺”一旦闭关数日复出，其原有的漏洞即自行消除，功力更胜一筹”。量子位带您大致回顾下这个过程。

　　第一阶段

　　2月10日，绝艺被人类棋手发现Bug：不擅长处理超过“棋长一尺”的大规模对杀，先后不敌柯洁、连笑、范廷钰、范蕴若。人类棋手的招数是，围出一个大模样，静候绝艺深打入，而后强杀其孤棋，随后绝艺渐渐地搞不清大龙死活，直至超级大龙被杀认输。

　　于是绝艺闭关修炼。

　　第二阶段

　　2月14日，绝艺复出，如上面所述，达成对柯洁的十连胜。2月27-28日，绝艺连胜芈昱廷、连笑、檀啸、范蕴若等年轻高手。在连胜19局之后，绝艺分别败给孙腾宇、陈耀烨。

　　绝艺再次闭关修炼。

　　第三阶段

　　3月2日晚间，绝艺闭关一天后复出。对阵尹畯相，认输时落后近20目。随后赢下古灵益，但连败给李钦诚和连笑。闭关复出后，绝艺六盘只取胜三盘。尤其在对阵连笑的一局中，虽然绝艺获胜，但没有认出右下角简单的打劫，一度令群情激动。

　　然而也就是从这天晚上最后三局开始，绝艺走上了10段之路。

　　绝艺的不断进步提升，让外界对AlphaGo更加期待。有知情人士对量子位透露，AlphaGo和柯洁的人机大战，或在下个月举行。目前场地等问题正在磋商之中。

　　静候佳音吧~

　　幕后解因

　　对于绝艺此前被发现的Bug，禀临科技联合创始人彭博曾在知乎上，将此解读为深度卷积网络的一个有趣缺陷：信息传递困难症。

　　第一，AlphaGo v13 的网络层数实际是不够的。如果按照 AlphaGo v13 的架构，5x5往上面长11层3x3，相当于27x27，看上去够大了吧？错，这样的半径只有14。因此，如果大龙的长或宽超出14，那么它的尾就和头没有任何直接联系了。实际上，卷积核要至少长到37x37才保险，也就是16层3x3才够。

　　第二，由于网络的结构是往上一层层生长，如果只长几层，一般不会丢失重要信息，但如果一直长上去，就会越来越容易出现问题。所以，大龙甚至都不用长到14，电脑就已经不一定”知道”自己的大龙是一条联通的大龙了。

　　白棋的大龙从右下被黑棋紧盯着杀到中腹，最后竟然做不出两眼，郁郁而亡。其余几盘也均是以电脑大龙被杀告终。

　　彭博认为网络实际并没有清晰的眼位概念，以及目前的深度卷积网络并不擅长学会拓扑概念：细长的大龙、分叉的大龙、卷曲的大龙，会尤其是它的弱点。

　　点击原文，可以抵达知乎专栏的原文。

　　以上。祝大家周末愉快~

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