專訪騰訊AI Lab圍棋絕藝團隊:AI是帶動人類認識圍棋的新力量

轉自：AI世代（微信：tencentai）

作者：韓依民  騰訊科技 

            張    蕾  騰訊體育 

第10屆UEC杯計算機圍棋大賽3月19日在東京落幕，騰訊AI Lab（騰訊人工智慧實驗室）研發的圍棋人工智慧程序「絕藝」（Fine Art）首次參加比賽便一路過關斬將，繼18日的積分賽七連勝進入16強後，19日決賽又四連勝戰績奪得本屆UEC杯冠軍，日本「DeepZenGo」獲亞軍。3月26日，「絕藝」還將在東京與日本先鋒棋手一力遼在「電聖戰」中進行人機對弈。

絕藝決勝局

UEC杯2007年始於日本，是最具傳統和權威的計算機圍棋大賽，每年邀請各國高水平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）等世界著名計算機圍棋程序先後在UEC杯折桂獲獎，今年共有30支軟體參賽。本次大賽還請到曾獲日本圍棋四大家之首「本因坊」頭銜的王銘琬九段進行現場解說，也體現了日本棋院方面對於此次賽事的重視。

「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負責人姚星表示，「『絕藝』在研究價值上也不止於圍棋AI本身，我們在深度學習和強化學習上進行了非常有價值的探索與創新，之後將通過論文公開這些技術創新和資料庫的細節，為推動圍棋AI的技術進步出一份力。騰訊AI Lab的發展願景是，讓AI未來無處不在（Make AI Everywhere），因此我們將以開放合作的態度，與業界一起共同推進全球AI技術的發展。」

「絕藝」名字，源自唐代杜牧的送別詩「絕藝如君天下少，閒人似我世間無」。「絕藝」曾先後使用多個ID，在騰訊圍棋（野狐圍棋）平臺與業餘和職業高手切磋，多次戰勝中日韓三國一眾頂尖棋手，成為騰訊圍棋首個晉級「十段」的棋手。截至3月9日，「絕藝」對局數量達534盤，戰績是406勝128負，勝率76%，與柯潔、古力、常昊、範蘊若、範廷鈺、樸廷桓等超過100位知名人類棋手有過交鋒。

「絕藝」由騰訊AI Lab一個13人團隊花了近一年時間自主研發，涵蓋了人工智慧最熱門的研究領域——深度學習和強化學習。「絕藝」的學習主要包括人類棋譜資料庫和機器自對弈，它的算法基於策略網絡與價值網絡兩大核心，並創新性地大幅提升了價值網絡的精度，使其大局觀表現更好。

通俗的說，「策略」指每一步博弈時，各種選擇的取捨，選好棋棄差棋，這是偏微觀評估；而「價值」則指能看懂棋局，判斷給定棋局是不是能贏，這是偏宏觀的評估。「『絕藝』背後『精準決策』的AI能力，應用前景非常廣闊，如無人駕駛、量化金融、輔助醫療等。如果AI從圍棋AI進化到不完美對稱博弈系統，也就是能處理現實中更常見的不確定性問題時，想像空間非常巨大。」騰訊公司副總裁、AI Lab負責人姚星表示。

騰訊AI Lab於2016年成立，專注於人工智慧的基礎研究及應用探索，不斷提升AI的決策、理解及創造能力，同時為騰訊各產品業務提供AI技術支撐。騰訊AI Lab的基礎研究包括計算機視覺、語音識別、自然語言處理和機器學習，其應用探索包括遊戲AI、內容AI、社交AI及平臺AI，產品已應用在微信、QQ及天天快報等上百個產品。目前實驗室有超過50餘位世界知名學院的AI科學家（90%為博士）、及200多位經驗豐富的工程師，力求做到「學術有影響，工業有產出」。

為了參加第十屆UEC比賽，未滿周歲的絕藝第一次出了國。

UEC杯是世界權威的圍棋大賽，每年在日本舉行，與普通圍棋賽不同，參賽選手不是人類，全是AI。

身為參賽隊員之一的絕藝由騰訊AI Lab研發，打造這款圍棋AI出來的團隊，由13位年輕人組成。

年輕是絕藝以及絕藝團隊的一個顯著特徵。

將絕藝與千裡之外的日本UEC比賽現場連接起來只需一臺電腦，通過筆記本電腦將絕藝接入對戰系統，絕藝就能在圍棋機器人的世界裡與各方來賓一較高下了。

絕藝在UEC比賽現場

今年第10屆大賽共有30支軟體參賽。在18日的循環積分賽中，「絕藝」以七局全勝戰績進入16強，並在今天決賽又四連勝戰績奪得本屆UEC杯冠軍，日本「DeepZenGo」獲亞軍。3月26日，「絕藝」還將在東京與日本先鋒棋手一力遼在「電聖戰」中進行人機對弈。

UEC 3月18日循環積分賽結果

對大部分人而言，絕藝是一個顯得有些陌生的名字，這源於它從誕生到成長一直保持的低調狀態。

儘管在它展露頭角的野狐圍棋對戰平臺上，絕藝的成長速度已經被外界注意到；而在UEC上取得優異成果獲得更多關注後，絕藝及其背後的團隊依然神秘，為此我們對絕藝團隊進行了專訪，以期還原絕藝的成長路。

絕藝英文名FineArt，名出唐朝詩人杜牧的《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。頗具中國風的名字，契合圍棋起源於中國的歷史。

一年前，絕藝還只是一個存在於團隊頭腦中的想法。

2016年1月28日，騰訊AI Lab高級總監、專家工程師劉永升在內部IM上收到一條來自騰訊副總裁姚星的消息：有沒有信心做圍棋AI，如果圍棋不行，先做象棋AI也行。

姚星之所以萌生做圍棋AI的想法，源於他認為做這個對鍛鍊團隊的研發能力有幫助，而且跟騰訊相關的應用前景很大。

彼時劉永升對圍棋AI還沒有太清晰的概念，於是答覆姚星好好調研。在當年春節假期，劉永升找了一些圍棋的書籍、論文閱讀，對圍棋AI有了基本了解。春節回來後，2月17日，姚星問圍棋AI有沒有在做，劉回答：還在調研，並承諾一個月後出DEMO。

2016年3月4日，第一個DEMO完成，棋力在業餘5級左右，到3月下旬，圍棋AI正式立項，項目名稱weigo，團隊也隨之搭建起來。

到2016年6月下旬，絕藝棋力突破業務6段，意即突破業餘高手水平，這是絕藝的一個重要發展節點。

2016年8月，絕藝以「虎虎有生氣」的ID首次在野狐平臺（騰訊旗下圍棋對弈平臺）下棋，8月23日首次戰勝職業棋手，9月4日，絕藝以「野狐掃地僧」ID連贏 ID為tby的網友8局，tby是聶衛平長子孔令文的帳號。

在不斷的學習中，絕藝的能力不斷增強。

11月1日，絕藝正式以「絕藝」ID亮相野狐，11月2日第一次戰勝世界冠軍江維傑（野狐ID若水雲寒）。

11月19日晚，「絕藝」首次和柯潔交手，一勝一負；11月28日，「絕藝」對韓國第一人樸廷桓5勝1負。2017年2月14日以後，絕藝對野狐帽子（世界冠軍和全國冠軍）的勝率，已經能夠穩定在90%以上。

這個數據意味著，絕藝長大了。

人工智慧究竟是如何學習怎樣下圍棋的？回顧絕藝從0到1的過程能夠得到解答。

據絕藝團隊介紹，絕藝的學習方式包含兩部分，一部分來自人類棋譜，通過深度卷積網絡的訓練，得到一個策略網絡；第二部分為自對弈棋譜，也通過深度卷積網絡訓練，得到一個估值網絡。

怎樣把人類的棋譜「餵」給絕藝，而絕藝又是如何理解人類棋譜的？首先絕藝團隊會把人類過往棋譜轉化為若干二維矩陣，作為深度卷積網絡的輸入，輸出成果是一個策略網絡。策略網絡的作用在於，當你再輸入一個從來沒有存在過的新棋局時，策略網絡可以返回若干候選點，並且為每個候選點計算相應的概率值。

在絕藝的成長過程中，與人類棋手對弈是絕藝強大起來的重要原因，絕藝的突破性進展總是伴隨其戰勝某一實力水平的棋手出現。

「我們在6月底戰勝業餘強豪，8月初首次戰勝職業初級選手，9月首次戰勝職業普通選手，11月首次戰勝職業高級選手。」

在11月份輸給煉心（時越）之後，絕藝閉關了一段時間，主要是大幅度提升了價值網絡的精度，隨後以刑天的ID再次亮相。

在絕藝團隊看來，與人類棋手對弈的意義在於，在研發過程中，如何評估棋力以及存在哪些問題是非常困難的，並且隨著絕藝棋力提升，普通的棋手基本無法戰勝的時候更難暴露其不足。所以，絕藝的研發過程中得益於世界超一流棋手的指導，非常難能可貴，對研發進度有非常大的幫助。

儘管身為絕藝的研發人員，在開發絕藝的過程中，團隊成員依然對AI的強大感到驚喜。

「我們從來沒有想像AI可以這麼強，很多很複雜的棋，真不知道它為什麼可以正確應對，只能說深度神經網絡真的很神奇。」

在不斷的學習中，絕藝的棋力已經成長到足夠讓一流棋手另眼相看的程度。2016年11月19日晚上，絕藝和柯潔下了兩局，第一局絕藝第一次戰勝圍棋第一人柯潔，第二局惜敗。下完，柯潔發了一個朋友圈，內容是：「下的全是汗…\冷汗」。

團隊愛把絕藝比作一個可愛的小孩。

在3月17日絕藝與crazystone的對弈中，下到19手時，團隊成員看了絕藝的表現忍不住評價：絕藝又要動粗，要直接一本（柔道術語，意思是直接結束戰鬥）。

絕藝與crazystone對弈第19手

「這就是絕藝可愛的地方，明明很強，偏偏要跟個孩子似的，愛用蠻力。」

AI在圍棋上的成就已經得到普遍認可，但圍棋AI的存在並不意味著會成為人類棋手終結者。

絕藝團隊認為，絕藝是帶動人類認識圍棋的新力量，它與其他AI不是競爭對手，而是共同推動人類對圍棋的認知。

事實上，圍棋AI確實能給人類棋手帶來一些新角度的啟發。

在一手打造了絕藝的團隊成員看來，經過多次人機對弈後，他們發現，人類棋手與圍棋AI各有特點：「人類比較狡猾，但人類容易犯錯；機器比較老實，但幾乎不犯錯。」

同時，絕藝的大局觀，以及對一些定式的變換是能夠給人類棋手不少啟發的。

而開發圍棋AI的意義並不局限於圍棋領域。

從團隊角度看來，研發絕藝促使團隊過去幾年在AI算法研究、大規模計算平臺以及工程能力得到一次檢閱，並對深度學習和強化學習等AI熱門研究領域有了很多有價值的探索與創新。

從技術角度看，絕藝背後的人工智慧技術是「精準決策」的能力，有非常廣闊的應用場景，如無人駕駛、量化金融、輔助醫療等。

對絕藝團隊而言，絕藝當前取得的成果一方面完善了騰訊AI基礎設施，鍛鍊了團隊，也大大提升了技術視野，強化了團隊的信心。另一方面，絕藝給了他們向更廣闊AI領域積極進軍的信心，隨著團隊對AI的研究不斷深入，AI在其他領域的更多可能將被逐漸挖掘。

事實上，絕藝只是騰訊人工智慧戰略的一個體現。

2016年4月，騰訊成立AI Lab（騰訊人工智慧實驗室），致力於人工智慧基礎科學的開放研究，以及應用領域的深入探索，做到「學術有影響，工業有產出」。

實驗室的願景是打造騰訊全面AI競爭力，讓人工智慧未來無處不在（Make AI Everywhere）。

目前實驗室有50餘位世界知名學院的AI科學家（90%為博士）、及200多位經驗豐富的工程師進行基礎研究與應用探索。

AI Lab聚焦四大領域的基礎研究，包括：計算機視覺、語音識別、自然語言處理與機器學習，力求全面覆蓋並深層次拓展AI的前沿技術能力。同時發展AI在具有騰訊特色的四大業務場景中的應用能力：內容 AI、社交AI、遊戲AI和平臺工具AI。

目前產品已應用在上百個騰訊產品上，在絕藝之後，騰訊於AI領域的布局、研究和應用，已經進入加速時代。