圍棋AI三兄弟的個性與魅力：《迎接AI新時代》選摘（2）
絕藝團隊負責人的劉永升表示，AI圍棋技術可以提升的空間還很大，他們研發的目的不是打敗人類，而是磨練技術以轉換到別的領域，研究的過程本身會給人類帶來經驗和新的理論。(資料照 風傳媒攝)
引言：王銘琬，世界級棋手。1961年台南生；13歲赴日，，2000年、2001年連獲二屆日本歷史最悠久的頭銜本因坊，2002年又獲得王座頭銜；棋風創新獨特，自成一格，有「銘琬世界」之封號。他也是唯一長期觀察、參與電腦圍棋活動的世界級棋手；2014年擔任趨勢科技圍棋軟體「GoTrend」顧問。
圍棋AI們的個性與魅力
AI三兄弟，最早學棋的老大DeepZenGo棋力相繼被AlphaGo弟弟們超越，哥哥後來下輸弟弟，這也是人類世界中兄弟學棋的典型模式，但是，棋力稍差一點，不等於對社會的貢獻比較少，它們的未來都值得期待！
AlphaGo 不斷創新領導技術
Master是AlphaGo的網名，在此我把它當成AlphaGo一起討論。
說到AlphaGo，最先讓我想到的是它沒有為了圍棋而加入特化的技術，除了一開始用人類棋譜學習以外，對於圍棋本身可說是盡量讓它「自己領悟」，從AlphaGo自由自在的棋譜，也可以看出這個方向。
AlphaGo沒有專為圍棋而搞特化技術，是理所當然的事。因為Google 之意本不在圍棋，是把它當開發技術的工具，不加入特別技術才會有泛用性。圍棋變化的廣闊，正好讓AlphaGo雖沒有為圍棋特化，也能尋找到很好的途徑。
AlphaGo當然還在不斷改良中，從Master可以看出，它對棋局最後階段的「官子」與「地」的辨認等都有進步跡象，其他如先前所介紹的「敵對性學習」等，也隨時在加入新技術，強大的二十人高水準團隊，讓人對今後其他領域的技術移轉期待不已。
要做圍棋AI，從AlphaGo的論文開始，現在已成「定石」，但AlphaGo的方法雖是很好的方法，並非唯一的方法，圍棋作為測試工具，應該不限於這次吧！
製作者哈薩比斯曾表示，AlphaGo也有沒學習棋譜的版本，讓人猜想可能會用這個版本與柯潔對陣，但二○一七年五月對柯潔三番棋之前，有關此事沒有發出任何訊息，說不定沒有棋譜學習，還真不容易進步，來不及達到現在的棋力水準。真相有待下回揭曉。（註：本文寫在柯潔與AlphaGo對戰之前，最新進度柯潔連二敗）
看了哈薩比斯在二○一七年四月的發言、演講等，覺得他是越來越喜歡圍棋，有一天拋開研發，專心當圍棋迷也說不定。
DeepZenGo 職人單挑大企業
DeepZenGo 由尾島陽兒和加藤英樹共同開發，但是有關程式方面，幾乎是尾島陽兒一個人在做，加藤英樹雖然精通程式，實際上擔任所公關宣傳及尾島的諮詢對象。尾島屬於天才型程式師，不擅於對外交際，現在又還有如何運用深層學習等問題，沒有加藤，尾島也是寸步難行的。
加藤英樹在開跑記者會時表示，DeepZenGo 不同於AlphaGo，有長年「特化於圍棋」的技術，若能各取DeepZenGo 、AlphaGo 的所長，就能超越AlphaGo。
尾島曾在採訪中說過「自己都不要動，程式自己會變強的話最好」，應該不是羨慕AlphaGo，而是因為DeepZenGo 要變強都得自己動手，事實上DeepZenGo 的路線還是保留自己的圍棋技術。AlphaGo 是在大企業的大架構下成長，DeepZenGo 則是以日本「職人」精神打造的個人作品。
DeepZenGo 走自己的路，當然值得為它加油。
絕藝 與職業棋士互動令人佩服
絕藝邀請羅冼河九段先生作陪練等技術指導，對研發進度有非常大的幫助，令我佩服。職業棋士與AI程式師、技術師的合作，並非簡單的事，圍棋與程式原本是相距頗遠的領域，而要在程式內容合作，不像一般人與人的關係，可以適可而止，必須先全面理解對方的思維，才能做深度的溝通；若無互信互動的交流，無法得到真正的成果，雙方的經驗與專長、思考模式都不一樣，實在需要很大的努力。
絕藝由AlphaGo 的論文出發，但已經開拓了自己的方向，除了與職業棋士合作； AILab 透露，絕藝在訓練中利用騰訊的雲端運算，得到高質量數據，這是騰訊集團才做得到的，也是絕藝大局觀正確，行棋安定的一個原因。
此外，絕藝在自我對戰學習過程中，有新的強化學習方法，加強了戰鬥攻殺的能力，能創造出更優質的自我模擬數據，從而導致了更強的模型。和很多其他圍棋AI相比，絕藝的對殺能力會更強。
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