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标题: 2019世界智能围棋公开赛参赛队介绍:清石围棋 [打印本页]

作者: 天马行空    时间: 2019-8-27 09:41     标题: 2019世界智能围棋公开赛参赛队介绍:清石围棋

2019年08月21日 10:50 新浪体

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智能围棋赛资料图


  2019“中信建投证券杯”世界智能围棋公开赛

  一股清泉石上流——清石围棋

  8月21日,2019中国围棋大会唯一的世界级比赛——2019“中信建投证券杯”世界智能围棋公开赛将在日照科技文化中心拉开战幕。其中,“清石围棋”作为首次参赛的队伍引人关注,其实力究竟如何?这让人难免产生联想,透着十足的神秘感。有幸的是,我们在赛前采访到了他们。采访中笔者不禁感叹,“清泉石上流” 对于他们来说虽是一种棋艺境界,但或许还是他们格物致知的执着追求以及胸怀谦逊仁爱、淡泊名利之心,真可谓队如其名,由衷地期待这股“清流”能在本届世界智能围棋公开赛的舞台上尽情的展现自我!让我们来看一看他们是怎么说的。

  1、 可以简单的介绍一下自己(的参赛队)吗?

  清石团队由南京栖霞棋院王浩院长领衔,追求“清泉石上流”(唐·王维《山居秋暝》)的棋艺境界,以及“漱石枕流”(南朝宋·刘义庆《世说新语》)的棋品风范。终极理想是借助人工智能培养技术全面、自然,专心致志、超然物外的优秀棋手。“清石围棋”是因队中少年棋手王清石(5段)曾接受过人机大战主角——世界冠军李世石九段的悉心指导而命名。

  2、 可以介绍一下你们在参赛围棋AI上的技术原理和自身优势吗?

  “清石围棋”是在Leela Zero开源引擎的基础上优化了计算速度与选点策略,并训练混合权重,加入开局库,目前在网络AI测试中处于中等偏上水准,未来计划提高多显卡的利用率。

  3、 你们在开发自己的围棋AI过程中用了多长时间?期间遇到过的挑战有哪些?

  2018年2月,我们首次用GoGui和Cline进行程序加载与参数调试,距今正好一年半。期间遇到诸多挑战,比如复杂征子、死活问题如何解决,混血甚至魔改权重的实战效果究竟如何,Multi-GPU乃至分布式的实现可能。苦中作乐,有人开玩笑说,要是有那种只赢前几盘的魔改方案就好了。实际上我们的AI尚停留在单机版阶段,感谢AWS云计算为参赛队提供的雄厚资源,使得单机版也能拥有极致算力,跑出最大PO值。

  4、 据悉本届世界智能围棋公开赛的参赛队实力都很强,是历届比赛中最强的一届,你是如何评价这次的对手的?他们的实力如何?

  对手很强,重在参与。“绝艺”和“星阵围棋”都是“三冠王”,“手谈AI”“智慧围棋(CGI)” “石子旋风”是老牌冠军,“里拉零(Leela Zero)”和 “章鱼围棋”曾经跻身三甲,融合AQ、RN所长并脱胎换骨的顾彼思问鼎围棋(GLOBIS-AQZ)更是宣称夺冠。此外,世界第五的“弈小天”和聂卫平围棋道场的“棋精灵”都久仰大名,超越围棋、韩豆(Handol)和自主研发十余年的“尧弈”实力强劲。理论上我们或许是最后一名,但心态还不错,很珍惜本次学习交流的良机。

  5、 你们在围棋AI技术风格上都有哪些特色?

  很多AI学习借鉴过开源的里拉,部分技术风格比较接近,应该说具有里拉的特色,向里拉致敬。前段时间业内流行“不退让”,进而提出“永不退让”的棋风,可惜我们暂时做不到。清石围棋在野狐网的测试账号“花聚六”采用多权重引擎分工协作,风格多样化,有时会让网友觉得是否增加了V100之类的硬件,其实一直是双路2080ti的配置。

  6、 谈一谈你们的AI对贴目合理性的判断?

  固定的黑贴7目半模式下,AI更喜欢执白,执黑的初始胜率偏低,同等条件下很难扳回。AlphaGo左右互搏,白棋胜率也高。由于执行中国规则,让具备动态贴目功能的AI(如KataGo)执黑贴6目半,实际效果等价于贴5目半,终局很可能会退让到盘6,胜率99%却“莫名其妙”输掉半目。如果就让黑棋贴5目半,白棋的压力又大了一些。贴目合理性引发贴目精准性、有效性的问题,在AI看来真是“一子千金”。

  7、 你对未来围棋AI水平上限的预期是怎样的?

  联想到象棋软件,起步早,发展数十年,引擎和各种库日趋完善,一度感觉触碰到了天花板。但Alpha Zero论文打破僵局,将国象和将棋带入新天地,中象也在GitHub上开启了Zero项目,前景可期。围棋AI起步晚,发展速度快,又没有象棋的和棋缓冲区,从被初学者碾压到让人类顶尖好几子,弹指一挥间。“人工智能就像一列火车,它临近时你听到了轰隆隆的声音,你在不断期待着它的到来。它终于到了,一闪而过,随后便远远地把你抛在身后”。40Blocks的网络深度将来可否扩充为60b、80b,离“棋神”更近?这种情怀太烧钱,业内笑言“贫穷限制了棋力”。

  8、 你们是否在探索尝试AI在非围棋领域的应用?是否有明确的方向和新的突破?都有哪些?

  围棋是机器学习的一种媒介,相关经验可应用于其他领域。天壤围棋团队就在研究城市大脑中的算法问题,包括交通(信号灯控制、交通流量预测、拥堵发现与预测等)、公共安全(人群流量预测、案件发生的预测、案件线索预测、人脸识别、Person Re-Identification)、能耗(能源需求预测、大型数据中心能耗优化)和环境(计算城市中车辆的二氧化碳排放预测等)。我们正在与高新技术研究院、动商产业研究院洽谈,立足于生命科学、基础医学、体育训练学、心理学、计算机科学等多学科交叉应用,着力于测评量表、AI识别系统、运动脑谱测试评估系统,打造新培训平台。




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