3月19日，第10屆日本UEC杯計算機圍棋大賽在日本東京都日本電氣通信大學（UEC）落幕，騰訊人工智慧實驗室（騰訊AI Lab）研發的圍棋人工智慧程序「絕藝」（英文名：FineArt） 在最終的決賽中，戰勝了日本「棋手」DeepZenGO，以11戰全勝戰績獲得這次比賽冠軍。
「絕藝」戰勝DeepZenGOUEC杯始創於2007年，與普通圍棋賽不同，參賽選手不是人類，而是人工智慧，每年在日本舉行，是最具傳統和權威的計算機圍棋大賽。UEC杯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）等著名計算機圍棋程序曾先後在UEC杯折桂獲獎。
比賽現場說到圍棋AI比賽，必定繞不開曾戰勝過人類棋手李世石的AlphaGo。不過，據澎湃新聞了解，此次DeepMind公司的AlphaGo團隊與去年一樣，並未選擇參賽。
「絕藝」背後的人工智慧據騰訊介紹，「絕藝」的名字取自唐代詩人杜牧的送別詩《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。」為了開發圍棋人工智慧，騰訊人工智慧實驗室組建了一支13人的團隊，花了近一年的時間打造「絕藝」。
「絕藝」現場比賽圖「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負責人姚星在賽後接受媒體採訪時說。
騰訊AI Lab負責人姚星在賽後接受媒體採訪「絕藝」的研發始於2016年1月。當時姚星在騰訊內部給工程師發了一條消息：有沒有信心做圍棋AI，如果圍棋不行，先做象棋AI也行。
隨後，騰訊人工智慧實驗室高級總監、專家工程師劉永升經過調研，在2016年3月做出了第一個DEMO（測試版）。到2016年3月下旬，騰訊內部圍棋AI正式立項，項目名稱weigo。不過那時，AlphaGo已經以4：1的成績戰勝了韓國棋手李世石。
關於AlphaGo背後的算法，Facebook「黑暗森林」圍棋軟體的開發者田淵棟曾介紹過，AlphaGo這個系統主要由四個部分組成：一是走棋網絡，給定當前局面，預測/採樣下一步的走棋；二是快速走子，目標和第一步一樣，但在適當犧牲走棋質量的條件下，速度要比第一步快1000倍；三是估值網絡，給定當前局面，估計是白勝還是黑勝；四是蒙特卡洛樹搜索，研發者將遊戲中所有的可能性表示成一棵樹，樹的第N層就代表著遊戲中的第N步。樹的node（節點）數是隨著樹的深度成指數增長的，不考慮剪枝，每個node都需要進行估值。把以上這4個部分連起來，形成一個完整的系統。
AlphaGo之後，Crazy Stone、DeepZenGo等紛紛在自己的程序中加入了深度學習模塊。騰訊推出的「絕藝」也採用了相似的策略。據騰訊官方介紹，「絕藝」的算法基於策略網絡與價值網絡兩大核心，並提升了價值網絡的精度。
除了背後算法相似外，「絕藝」也採取了AlphaGo曾經使用的訓練策略，即學習了大量的人類棋譜，又進行了自我博弈學習，以及通過與人類選手對戰，增加自己的「戰鬥經驗值」。
2016年11月，「絕藝」正式登錄騰訊圍棋（野狐圍棋）平臺，在與多名人類一線頂尖棋手過招後，絕藝曾閉關過一段時間，在大幅度提升了價值網絡的精度後，一度以刑天的ID再度亮相。
「絕藝」在騰訊圍棋平臺上的戰績。 騰訊 圖根據騰訊圍棋（野狐圍棋）提供的數據，截至2017年3月9日，「絕藝」與柯潔、古力、聶衛平、範廷鈺、時越、井山裕太、樸廷桓、元晟溱等共計超過100位知名人類棋手有過交鋒，在509局對局中「絕藝」388勝121負，勝率達76.23%。「絕藝」執白的對局有259局，其勝率達到71.43%，「絕藝」執黑的對局有250局，其勝率達81.2%。
具體到個人對弈結果，「絕藝」與柯潔對弈21局，「絕藝」取得16勝5負的戰績。其中柯潔曾拿到過4連勝，而「絕藝」則取得過對柯潔的13連勝，其中「絕藝」執白7局取得5局勝利，「絕藝」執黑14場取得11局的勝利。「絕藝」與第18屆農心杯的終結者、中國名將範蘊若共對弈38局，範蘊若勝12局負26局，勝率為31.6%。
「絕藝」與人類棋手的對弈結果。 騰訊 圖結束UEC杯比賽後，3月26日，「絕藝」還將參加由UEC杯衍生出的「電聖戰」。「電聖戰」是由UEC杯的勝出者，對陣人類頂尖棋手，由日本棋院與電氣通信大學於2013年創辦。屆時，「絕藝」將挑戰日本新銳棋手一力遼。
冠軍背後是計算資源的較量在今年的UEC杯比賽中，共有30位人工智慧「棋手」參賽。3月18日預賽，採用循環積分賽制，「絕藝」以7局全勝戰績進入16強。3月19日決賽，採用淘汰制，「絕藝」以4連勝的成績戰勝日本DeepZenGo獲冠軍。
「絕藝」預賽戰績UEC杯比賽用時每方30分鐘，平均下來20秒左右就要落子，因此參賽程序的計算能力對比賽成績有著至關重要的作用。根據賽制，UEC杯對硬體配置沒有強制性要求，比賽時並不是所有的程序都使用統一的硬體配置。雖然要求參賽者必須報告機器功耗，但特別說明功率在1000W以上的，可以通過特別許可參賽。
比賽過程中，各家人工智慧「棋手」通過手裡的筆記本電腦，把比賽數據發送到各自的伺服器計算平臺上進行比賽。有意思的是，因為需要聯網發送數據，在3月18日的比賽過程中，還發生了因為斷網而導致比賽暫停的情況。
UEC杯的快棋賽制其實是對人工智慧「棋手」背後計算資源的考驗。「絕藝」的背後是騰訊，而DeepZenGo由日本公司DWANGO提供背後支持，DWANGO也是日本著名視頻網站NICONICO動畫的母公司。得益於各自團隊的強大支持，「絕藝」和DeepZenGo兩者在預賽中一路過關斬將，並沒有遭遇什麼抵抗就打進了決賽。決賽中兩位對手的交鋒成為此屆比賽的最大看點。
下圍棋並非AlphaGo的最終目的2016年年初，DeepMind在《自然》雜誌上發表的關於AlphaGo的論文，介紹了圍棋人工智慧背後的算法。此後，許多人工智慧圍棋程序的開發都基於AlphaGo的研究。換句話說，「絕藝」、DeepZenGo等都是去年那個AlphaGo的跟隨者。
不過，現在的AlphaGo已經不再是當初的那個AlphaGo了。從2016年12月29日晚起，升級後的AlphaGo改名為「Master」、接連「踢館」著名在線圍棋網站弈城網和野狐網。截至2017年1月4日，Master斬獲了60連勝，擊敗15位世界冠軍，其中包括中國、韓國、日本各自的「當今第一人」柯潔、樸廷桓和井山裕太。
斬獲60連勝後，DeepMind聯合創始人之一戴密斯·哈撒比斯（Demis Hassabis）更是在推特上激動發聲：「在非正式測試結束後，我們期待在今年安排一些標準時長的正式比賽」。此前有媒體報導，今年4月份，中國棋手柯潔將有機會在烏鎮與AlphaGo進行比賽。
但對於AlphaGo的母公司DeepMind而言，參加圍棋比賽並不是其開發AlphaGo的最終目的。DeepMind公司曾公布過自己2017年的三大目標：實現算法突破，提升社會影響，建立倫理規範。利用AlphaGo背後的算法發掘出可以運用於社會福祉的新科學知識，由此來解決人類的氣候、能源和醫療健康等問題。
(本文來自澎湃新聞，更多原創資訊請下載「澎湃新聞」APP)