中南大學教授研發「中國版AlphaGo」 相當於業餘二段

2020-11-24 中國青年網

　　2015年，在民間被稱為「中國版的AlphaGo」的「MyGo」軟體，在世界計算機圍棋錦標賽上對抗國際同類程序供圖/武坤

　　原標題：「中國版AlphaGo」相當於業餘二段

　　李世石又輸了，AlphaGo連勝三場。就在人們熱議人類是否要在圍棋領域完敗的時候，一些棋友卻開始想到武坤和他的「MyGo」，並將其稱為「中國版的AlphaGo」。而武坤自己卻表示，他的「MyGo」即便能在國內奪冠，但與AlphaGo對比，遠遠無法望其項背。

　　武坤是中南大學數學與統計學院教授，他的「MyGo」也是一款圍棋人工智慧。2015年11月，首屆美林谷杯世界計算機圍棋錦標賽在北京工體附近進行，在來自全世界的參賽隊中，「MyGo」只屬於第三梯隊，相當於圍棋業餘二段的水平，而錦標賽的冠軍也無非圍棋業餘五段水平。那時誰也沒想到，僅僅四個月後，他們全都被AlphaGo橫掃了。職業九段的李世石慘敗，而且還是三連敗。

　　製作三個月研發用了三年

　　在中南大學，武坤對於圍棋的熱愛，所有上過他課的學生都知道。武坤甚至專門開了一門課程，就叫「圍棋人工智慧」。

　　他的「MyGo」誕生於2011年，製作過程只用了三個月，但研究過程卻是三年。2008年，武坤認識了職業八段圍棋選手王群，和王群的交流讓他發現，職業圍棋選手的思維和一般人有明顯的區別，而這種區別可以用軟體的形式表現出來，他說這就是製作「MyGo」最早的念頭。

　　「二十歲不成為國手，則終身無望」，這是圍棋界的常識，學圍棋必須從小開始，但武坤直到上了大學才開始接觸圍棋。製作「MyGo」之前，武坤沒做出過任何軟體，而「MyGo」的前三年「全都在做理論基礎」。武坤告訴北青報記者：「比如最簡單的問題，大家都知道執黑先走，但是先走的是有優勢的，因此圍棋規則都會給執白棋的棋手一些優惠，即『貼目』，那麼這個『貼目』到底多少合適呢？圍棋發展幾千年了，一直都是憑感覺來定的。」武坤說，包括「貼目」在內的諸多圍棋要素，都需要進行數據化，這個過程最久也最艱難。

　　跨過「理論基礎」這個坎，武坤和他的團隊就用了三年。

　　全國冠軍也只是世界第三流

　　2012年，武坤帶著「MyGo」的第一版參加了全國計算機博弈錦標賽，這是中國一個專門供計算機圍棋人工智慧比賽的平臺。據介紹，該比賽的主辦方包括中國人工智慧學會和中國棋院，比賽項目除了圍棋，還有象棋、六子棋等，是各種「中國版AlphaGo」的競技場。

　　第一次參賽，武坤的「MyGo」只拿到了全國第三，2013年第二次參賽還是第三名。武坤和學生們做了數十次改進之後，2014年第三次參賽，「MyGo」終於獲得了全國冠軍，又在其後的2015年蟬聯冠軍，這時起，「MyGo」終於出名了。

　　雖然現在有人把「MyGo」捧為中國版的AlphaGo，但武坤自己認為，橫掃了李世石的AlphaGo跟傳統意義上的圍棋人工智慧根本就不是同一種東西。

　　2015年，新科中國冠軍的「MyGo」走上了國際賽場，在首屆美林谷杯世界計算機圍棋錦標賽上，「MyGo」八戰兩勝六負，在9支參賽隊伍中僅排名第七。武坤表示：「前三名的人工智慧算是第一梯隊，第四到第六名算是第二梯隊，而『MyGo』只能算第三梯隊，和前兩個梯隊之間的差距很明顯，很難下贏。」

　　但這還不是跟AlphaGo的差距。AlphaGo雖然沒有參加2015年世界計算機圍棋錦標賽，但在這場賽事前一個月，AlphaGo已經「小試牛刀」了。AlphaGo在2015年10月與歐洲圍棋冠軍職業二段選手樊麾進行了五場對決，樊麾被無情碾壓，AlphaGo以5：0完勝。之後樊麾觀摩了2015年世界計算機圍棋錦標賽，他提出參賽的圍棋人工智慧水平和AlphaGo「根本無法相提並論」。

　　AlphaGo技術遠超同類程序

　　在AlphaGo手裡三連敗，沮喪的並不只有李世石，還有武坤。「本以為我們的『MyGo』和世界最強的人工智慧只有業餘二段到業餘五段的差距，現在我們根本沒法估算跟AlphaGo的差距。」

　　武坤解釋說，相比其他圍棋人工智慧，AlphaGo的程序算法非常先進。「現如今，圍棋人工智慧經歷了三代算法，第一代是窮舉算法，即嘗試把所有可能的下法都算出來，然後取必勝的一個。如果能夠窮舉，那麼人類註定無法戰勝人工智慧，因為所有的變化都在人工智慧的掌握之中了。這對於西洋棋還有可能，但對於圍棋來說就不現實。」武坤說，包括「MyGo」在內，2015年參賽的9支隊伍中8支都採用了第二代算法，這種算法利用高頻次的隨機抽樣、動態評估、規劃路徑，選擇勝率最高的走法，也就是說並不試圖窮盡所有的下法，而只是抽選一部分下法，然後選出勝率最高的那一種。這種算法大大提升了圍棋人工智慧的水平，使得其可以和業餘選手一較高低。但即使獲得了2015年全球錦標賽冠軍的韓國人工智慧「石子旋風」，在和職業七段圍棋選手連笑的對決中，先後在「人類讓四子」、「人類讓五子」的比賽中落敗，直到連笑為「石子旋風」「讓六子」，「石子旋風」才獲得一次險勝。

　　而AlphaGo的算法就遠遠超越了之前的算法，利用人工智慧自我學習的能力獲得了飛躍。武坤說，其實類似AlphaGo這樣的人工智慧也曾經在2015年的錦標賽上出現過，即法國的GoLois，這款法國圍棋人工智慧可以模擬人腦神經元，具有主動識別、自適應等功能，在圖像處理方面也異常強大。然而由於技術還不成熟，在所有9款圍棋人工智慧中排名墊底。「當時我們大家就感覺到了這種模擬人腦思維的算法的巨大潛力，但是沒想到，類似的人工智慧來得這麼快，這麼猛。」

　　儘管如此，武坤對於未來仍有信心。他打了個比方：就像電腦發明之後，很快誕生了各種更新型的電腦一樣。「之前大家都是在尋找方向，現在AlphaGo為我們開闢了一個了不起的方向。隨著大家對新算法的深入研究，相信會有大批類似AlphaGo的圍棋人工智慧出現，到那時中國也會有能做出超越世界超一流棋手的圍棋人工智慧，那才是真正的『中國版AlphaGo』。」文/本報記者屈暢

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