田渊栋参加喆理围棋沙龙(资料图)
据AI科技评论报道。
为了彻底揭开人机大战的奥秘，地平线大牛讲堂有幸邀请到 UEC 曾经的打入决赛的队伍 —— Facebook 围棋 AI 程序 DarkForest 的首席工程师及第一作者田渊栋博士为我们一探究竟，本文由奕欣和亚萌整理，并由田老师做了审核和编辑，特此感谢。
嘉宾介绍
田渊栋，Facebook 人工智能研究院研究员，Facebook 围棋 AI 程序 DarkForest 首席工程师及第一作者，卡耐基梅隆大学机器人研究所博士，曾担任 Google 无人驾驶团队软件工程师，并获得国际计算机视觉大会（ICCV）马尔奖荣誉提名。
本文是田渊栋演讲关于腾讯绝艺的节选。
腾讯“绝艺”
最近“绝艺”打UEC杯，还赢了冠军，我相信很多人都对此感兴趣。我们去年也参加了拿了第二名。当然，今年的水平高出去年非常多。我不知道他们是怎么做的，文章也没有发出来，所以也不是特别清楚，但是我相信他们应该达到了AlphaGO 发文章时候的水平。之后AlphaGO又做了很多改进，变成了Master，但那些改进到最近都没发出来，这部分还是未知的。
去年8月份我去美国围棋大会（US Go Congress），见到了Aja Huang和Fan Hui，就问他们AlphaGO现在做的怎么样？他们没有透露，但是从言语中我感觉到之前Nature上发的那篇文章，其实是有瓶颈的，就是说沿着这条路走下去，可能不一定能做的非常好。所以，他们如果是要再往上走，比如走到Master这个层面，需要用一些其它的方法，要有更进一步的创新。像我是听说他们最近把训练好的值网络单独拿出来，根据它再从头训练一个策略网络。我觉得这样做的好处是会发现一些看起来很怪但其实是好棋的招法，毕竟人类千百年下棋的师承形成了思维定式，有些棋在任何时候都不会走，所以按照人类棋谱训练出来的策略网络终究会有局限性；而从头训练一个策略网络的话，则会发现很多新招。
当然，我不知道现在腾讯是不是有特别好的新想法出来，或者用了更大量的对局数据。不过看他们跟Zen对弈的棋局，我稍微点了一下步数，大概200步不到就可以让Zen认输，所以还是非常厉害的。
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