飞扬围棋
标题: 腾讯世界围棋AI大赛一触即发，11款超级AI即将上演众神之战！ [打印本页]
作者: 吃瓜路人007 时间: 2018-6-21 11:35
标题: 腾讯世界围棋AI大赛一触即发，11款超级AI即将上演众神之战！
本帖最后由 吃瓜路人007 于 2018-6-21 14:32 编辑
在这瞬息万变的时代，从第一场围棋人机大战举世瞩目的轰动，到如今人们对AI击败人类顶尖围棋高手的习以为常，间隔不过两年而已。两年来AI大赛方兴未艾，来自世界各国的人工智能大牛各显其能。人工智能们势如奔马的进步速度，让这个时代的围棋AI比赛，成为不折不扣的“众神之战”，但最高级别的较量，还需要举足轻重的发起者，为他们铺设最高规格的舞台。
4月23日，腾讯在UP2018新文创生态大会上，正式对外公布了由中国围棋协会和腾讯联合主办的“2018腾讯世界人工智能围棋大赛”。高达116万人民币、超越同类赛事数倍的总奖金，一举将围棋AI大赛带入百万时代。
本届赛事分预赛、复赛、总决赛三个阶段，全部参赛队伍将于6月23、24两日云集北京，通过瑞士制积分编排赛，决出前8名进入复赛。复赛将于7月上旬开战，8位晋级AI将登录腾讯野狐围棋平台，以网络对战的形式进行7轮循环圈比赛（每轮执黑、白各1局），在全世界棋迷的关注之下，最终决出前4名进入现场总决赛。7月下旬，4位顶级围棋AI重回北京，历经五番棋半决赛和七番棋决赛，决出最后的胜者和40万冠军奖金的归属。
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值得一提的是，不光是围棋AI大赛，即便将范围扩大到迄今已有30年历史的人类世界大赛，决赛七局四胜制亦是前所未有的壮举。受限于自身的限制，人类在经过长时间高强度对抗后，不可避免要被疲劳束缚，导致体力、精力、心理一并衰颓。只要插上电源即可无限运转的AI，天然地更适合长线作战。总决赛阶段采用超长番棋，不仅是为了最大限度杜绝意外，以实力决出围棋AI王者，亦是考虑到爱好者们的观赛需求，让大家尽可能多的欣赏到当今最高水平围棋对局。
高规格随之而来的还有高门槛，广发英雄帖的腾讯，亦在报名条件中对参赛者的棋力和原创性提出硬性要求。参赛程序需在最近三年获得过世界级别AI大赛前8名，或在腾讯野狐围棋平台达到9D及以上。确保了每一位到场者的实力均远远超越人类，“众神之战”实至名归。此外参赛程序还需拥有程序源代码来证明其原创性，开源AI软件则需获得原作者唯一授权后方可参赛。
最终经过历时一个半月的报名，共有遍布中日韩和欧美的11款AI将出征本次大赛，包括来自中国的绝艺、章鱼、星阵、北极光，来自日本的AQ、AYa、Raynz，来自韩国的Dolbaram、Baduki，来自比利时的Leela Zero和来自美国的ELF OpenGo。
这其中，两次AI世界冠军得主绝艺自然是夺冠大热。刚刚受聘成为中国国家围棋队专用训练AI的绝艺，在过去的一年里早就以指导棋、大赛解说等形式，与棋迷们切磋、交流。然而与公众如此频繁的互动，也意味着绝艺在对手面前毫无秘密可言。唯有拿出高人一等的实力，方能在群雄的窥伺下如愿捧冠。
两个月前横空出世的星阵，堪称今年最亮眼的国产黑马。4月末星阵先是在一场公开的人机对抗中完胜柯洁，随后仿效一千年前的北宋国手刘仲甫，打出“奉饶天下先”的招牌，在对顶尖棋手的让先对局中取得40胜1负的压倒战绩。本次大赛是星阵成名后参加的首个AI赛事，面对人类予取予求的星阵，即将迎来硅基强者们的考验。
来自韩国的Dolbaram（石子旋风），也曾是问鼎世界围棋AI冠军，见证着围棋AI时代从蛮荒到文明的筚路蓝缕。多次在AI大赛中打进前三的AQ，在DeepZenGo引退的现在已成为日本AI的领头羊。围棋作为盛行东亚的游戏，中日韩三国循环争斗的历史已接近一个世纪。上述两款日韩AI，肩负着捍卫围棋强国荣耀的使命踏上战场。
跨海而来的两款欧美AI，沿着两条截然不同的发展轨迹享誉世界。比利时程序员GCP编写的Leela，自诞生之日起便坚持开源路线。Zero算法问世后，通过向全世界爱好者众筹的方式，打造出一款全民参与的养成类围棋AI。ELF OpenGo则出自互联网巨头之手，研发时间不足四个月，便在与韩国国家队的内部测试（人类可无限时思考）中轻松取得全胜，实力之强大只能用深不可测形容。
近年来人工智能已成为全世界瞩目的风口，蜂拥而来的海量资本和有志于创造历史的顶级人才的双重加持，让人工智能的技术进步速度，快到以天为单位计算。然而网络上的发帖和讨论，毕竟不如面对面一问一答。本次大赛，亦是为各国的开发者们，提供了一个极好的，能够在现场交流的平台。
这次大赛造就了来自不同国家、不同团队的超级AI和研发者现场交流的重要契机，令6月23日就要正式开战的2018腾讯世界人工智能围棋大赛，打从预赛第1轮起便有无数看点和悬念亟待揭晓。史上最高规格的AI大赛将见证哪些人工智能的突围，又将在赛场上诞生多少的名局妙招，敬请期待6月23—24日的大战。
作者: lu01 时间: 2018-6-21 12:31
正文出处？
作者: lu01 时间: 2018-6-21 15:37
自己翻到
http://weiqi.qq.com/news/9438.html
作者: lu01 时间: 2018-6-21 15:48
lz难道是大赛组织的，很多图都比新闻的更清楚
作者: hidear 时间: 2018-6-21 18:37
作者: liangr 时间: 2018-6-21 18:45
期待，比世界大赛还期待，哈哈
作者: book 时间: 2018-6-22 17:43
期待精彩对局
作者: lu01 时间: 2018-6-22 19:05
elf 授权腾讯任意配置 Our understanding is that the tournament organizers plan to deploy the Fox server's ELF OpenGo version in the tournament. Thus, the hardware and software used will be whatever is running on Fox at the time of the tournament (hard to say). The ELF OpenGo team is not officially participating but the tournament organizers have our permission to use the Fox bot as they wish
作者: lu01 时间: 2018-6-22 20:38
AI还不是围棋之神，但终将造福全人类——AI科学家田渊栋专访 编辑：小石2018-06-22 01:34 2018腾讯世界人工智能围棋大赛的举办，为全世界的开发者提供了面对面交流探讨的平台。借此机会，我们亦有幸请到了全世界最顶级人工智能科学家，作为访谈对象。 从谷歌的无人车组到Facebook的人工智能实验室（FAIR），一度是FAIR唯一能打中文的全职研究员的田渊栋博士，带领一个团队重复了AlphaGoZero的算法，在一个月前发布了ELF OpenGo，并宣布开源。围棋AI的格局也因此发生了天翻地覆的变化。 然而取得如此成就的田先生，却在访谈的一开始就表示“原则上本次参赛我们倒数第一”。看完本期访谈后，相信您的收获将不仅限于围棋，更会对人工智能拥有更深刻的认识。 ——野狐小编：田博士您好，很荣幸能够借这次腾讯世界人工智能围棋大赛的机会，聆听世界级人工智能大牛的传道解惑。早在2015年您便从事过围棋AI的开发，并且比谷歌早三个月发表文章，证明了用深度学习破解围棋的可行性。 一个多月前您的ELF OpenGo再次震惊围棋界。经广泛评测，目前公认ELF OpenGo是普通人能接触到的最强AI。可能会有人下意识认为这是“三年不鸣，一鸣惊人”，事实上ELF OpenGo达到如此水平仅用了不到4个月时间。可否向棋迷们分享开发过程和感想？ ——田渊栋：其实并没有“三年不鸣，一鸣惊人”，作为研究员肯定还是要每隔一段时间鸣一次的。在DarkForest这个项目在2016年4月停止之后，这两年还是做了很多事情，包括设计Doom AI，做深度学习梯度下降算法的理论分析，ELF框架的提出及在NIPS大会上的演讲，House3D环境的发布及算法设计，还有这次ELF的改进和OpenGo，等等。两年可以做很多事的，只是大部分都没有涉及到围棋，所以棋迷们可能不知道我们的工作。 其实在去年10月AlphaGoZero文章出来之后我就想动手，不过那时正是赶会议论文及开会的时间，忙的不可开交，只能看不能动手的感觉是很不爽的。ELF OpenGo大约在今年1月才开始做，这个项目的目的并不是只为了围棋，而是作为ELF这个框架的一个测试和推广。去年ELF出来之后，尽管我在各种地方做了大量的演讲，推广仍不是很顺利（毕竟是C++代码，写得人比较少，而且第一版的代码组织也不太行），自然地我就想到需要一个具体应用，正好AlphaGoZero出来，配上以前的围棋代码，再合适不过了。于是我就花一周重写了一遍ELF的核心，增加了分布式系统的部分，然后按照论文把系统做了一遍。基本上二月中就可以跑了，接下来就是比较痛苦的调参和找bug的过程，一直到三月下旬我们才看到希望，然后才有了CGOS上的王朝系列和美国总统系列，和最后五月份的发布版。 ——野狐小编：可否进一步透露一下达到这样一个水平，背后调动的硬件资源，是一个怎样的概念？ ——田渊栋：我们用了两千块V100的显卡训练两到三周。两千块卡其实还好，没有特别多。对比谷歌，我们的资源还是比较有限的。当然这个对于大部分人来说还不能接触到，不过我相信随着算法的改进和硬件的进步，说不定过几年每位棋迷都可以亲手训练了。 ——野狐小编：您认为借助CNN（卷积神经网络），通过堆砌资源，或者资源+时间的方式，能否帮助我们触摸到想象中的“围棋之神”境界？ ——田渊栋：不觉得如此。首先围棋状态还是太多，现在探索到的只是很小一部分。大家可以做个算数，四百九十万局乘上每局平均250步，能够覆盖多少围棋的局面，而所有可能的围棋局面又有多少，就知道拿“沧海一粟”这个成语来形容，实在是太无力了。另外人类在学围棋的时候会形成很多概念，但目前CNN还做不到，而且通过堆砌资源可能永远做不到。这个是人类智能优于CNN的地方，也是算法可以继续改进的地方。 ——野狐小编：那么除了围棋，其他一切领域是否都有可能通过这种方式取得突破。 ——田渊栋：AlphaGoZero系列算法虽然通用，但远不是能解决一切问题的灵丹妙药。概念上来说它需要一个完美及快速的模拟环境，还需要神经网络与具体问题相容。去年我写博客的时候，能看到它的问题；在复现完这个算法之后，我们知道得要多得多，也对它的局限性有更深刻的认识。总的来说，对AI不能过于乐观，想要让它在一切领域都有突破，还早，需要大家共同努力。 ——野狐小编：ELF OpenGo宣布开源，对正在做AI、做围棋AI以及从事围棋相关行业的人群，带来了强烈而迥异的震动。耗费如此昂贵的资源让ELF OpenGo达到这样一个水平，又免费提供给所以人借鉴使用，能否向我们科普这种“极客”范儿十足的做法的出发点？ ——田渊栋：这些资源确实不便宜，但“昂贵”实在谈不上，应该没有北京一套房贵，所需的人力和耗时也并不多。一开始一两个月基本上都是我一个人在推动，等到看到了希望，就自然会有更多的同事加入。 做这个项目的目的，一是去了解DeepMind提出的AlphaGoZero及AlphaZero算法为什么能工作，有什么优缺点，如何去改进；二是借此机会完善和推广我们的ELF平台，以后可以用于其它目的；最后是借此磨练项目组，这次参与的组员有些新人，一起做成一个项目，对大家都是有好处的。 至于开源是我们一向的方针，科研要服务全人类，这是科研的最终目的。我相信就算没有我们，像LeelaZero也会逐渐达到目前OpenGo的水平，甚至更高（他们现在应该很厉害了）。 ——野狐小编：宣布开源后，ELF在围棋上的研究是继续进行，还是再度终止？未来打算探索哪些领域？ ——田渊栋：ELF框架会继续改进，下一步计划还在讨论中，目前暂不透露。两年前DarkForest终止主要是因为当时科研上再做一个单独的围棋AI价值不大了。这次是用通用算法训练出来的，所以会继续思考其它各种想法，围棋模型作为一个明确客观的测试方案，当然会尝试，但是不一定只用在围棋上，也不一定以性能为导向。 ——野狐小编：如果将来，人们发现一种深度学习以外的算法，也能适用于围棋，甚至比深度学习的效果更佳（效率或者高度），围棋会再次吸引人工智能领域的科学家们开发新一代AI么？ ——田渊栋：那是必然的。职业棋手们一辈子没有下过几百万局棋，却达到了很高的水准，并且能解释每一步的下法，对围棋有自己的世界观和方法论。这些都是人工智能目前完全达不到的，也是作为科学家的我们一直努力研究的目标。如果能只用几万局自对弈棋谱训练出强AI，或者让一个挂在网上的小白AI通过和对手对下来成长，或者设计出能够抽象出围棋各种基本概念的AI，将会是很有意思的事情。 ——野狐小编：ELF这三个字母对于棋界即便不是人尽皆知，也即将在人尽皆知的路上。然而绝大多数棋迷对“ELF”的认知，还仅仅停留在一款单卡碾压人类高手的围棋AI上，并不知道ELF是一个开源游戏平台。身为开发者，您在命名时赋予了“ELF”非常浪漫的想象和希冀，可否为大家介绍一下作为开源游戏平台的“ELF”？（注：ELF原名为LigthELF，意为“光之精灵”） ——田渊栋：ELF是一个通用的强化学习训练平台，第一版在去年六月的时候发布，当时带了一个微缩版的即时战略游戏（MiniRTS），可以用强化学习训练AI打即时战略游戏，这里是一些演示视频（http://yuandong-tian.com/minirts_v1/minirts_video.html），后来我们在上面做了大量改进，这次随OpenGo发布的是第二版的ELF还有分布式训练代码，这些都是通用的，和围棋无关，之后ELF还会继续改进，名字很浪漫，不过脚印还是要一步一步走的。 ——野狐小编：我想棋迷和参赛者，都是以看待绝顶高手的眼光，来评价本次ELF团队的参赛的，您对于本次参赛抱有怎样的预期？ ——田渊栋：首先这次我们还是以团队身份，作为基线算法（baseline）参赛的，以推广我们的OpenGo。我们已经开源，所以原则上我们是倒数第一。 ——野狐小编：倒数第一……对我们围棋迷来说，您和您的ELF OpenGo是宛如世外高人一般的存在。“倒数第一”这个说法会不会让其他参赛者们亚历山大 ——田渊栋：我们开源后一直鼓励大家使用，这一个半月以来我相信很多团队已经找到改进的方案，比如说加一些额外的条件防止出现征子bug，这些都会让OpenGo变得更强。这次参赛，能让大家用我们的平台，那就是达到目的了。团队还有很多任务要完成，我们不会为这次比赛的胜负花太多力气在上面，所以我们并不期望OpenGo可以获得很高的名次。当然啦，我们还是希望它能赢。 ——野狐小编：围棋进入AI时代以来，棋迷与棋手们诞生过许多有趣的、神化AI的说法。比方说公众目前普遍将AI看作“围棋之神”，还有人认为其实两年前第一次人机战时，AI已经拥有让人类三子的实力。有些人连CNN（卷积神经网络）和RNN（循环神经网络）都分不清，却深信AI可以解决一切问题，对此您怎么看待？AI对围棋、乃至对当前人类社会意味着什么？ ——田渊栋：对于棋手们来说，围棋AI已经可以让他们大幅度提高平时训练的效率，对于棋迷们来说，有一个顶尖高手时刻陪着自己下棋，并且能不停指出落子的问题所在，这种感觉可能是之前从未体验过的。《棋魂》里面小光和佐为的梦幻组合，现在已经实现了。虽然我个人认为AI离围棋之神还有距离的，但可以确定的是，将来AI会成为进一步提高大家效率的必要工具，甚至成为水和空气那样的必需品，谁能用得好，谁就可以变得更强。至于AI将来能不能解决一切问题，现在回答这个问题还为时过早，还需要大家的努力。 ——野狐小编：在您的心目中，围棋的未来是怎样的？它的意义、价值该如何体现？ ——田渊栋：我自己围棋大概是18k的水平，所以这个问题不好回答。围棋的未来大概可以参照现在的国象，大家用软件训练及评测，会有更多的人成为爱好者参与进来，会有更多的人自学成材，会有更多人发现新的着法。我想作为一个有着三千年历史、浓厚中国文化底蕴和无穷变化的游戏，围棋可能会变得更加繁荣吧。
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