2023世界人工智能围棋大赛总决赛：星阵夺冠
星阵获得2021世界人工智能围棋大赛总决赛冠军。主办方供图
东南网12月3日讯（本网记者林先昌）12月3日第四届“吴清源杯”世界女子围棋赛暨“福建海峡银行杯”2021世界人工智能围棋大赛总决赛看点不断。韩国选手崔精扳回一城，星阵获得世界人工智能围棋大赛总决赛冠军。12月4日，“吴清源杯”将上演终极对决。
据介绍，三番棋次局开赛4小时56分，韩国选手崔精执黑175手中盘战胜中国选手於之莹。这样三番棋前两局双方战成1：1平。第二局於之莹七段执白。最后56分钟充满戏剧性。首先是白98找劫时，黑99冒进，给了白棋在此处出棋的机会，但於之莹惯性地回去提劫，被崔精机敏地找劫补掉了。随后白棋在找劫过程中，白122错过右边先手连回三子，此处直接净损失一个贴目以上，导致后面双方的差距没法看了。双方第三局比赛将在12月4日中午12点进行。
记者了解到，12月3日，“福建海峡银行杯”2021世界人工智能围棋赛在福州三坊七巷博思围棋与人工智能展示馆落下帷幕，卫冕冠军星阵围棋以4:0的比分零封对手天狗，第六次获得世界人工智能围棋大赛冠军，同时达成本项赛事三连冠。在12月2日进行的三四名决赛中，大胖围棋战胜鱼围棋获得本届大赛季军。
“福建海峡银行杯”2023世界人工智能围棋大赛首日综述
0分享至本次世界人工智能围棋大赛吸引了来自中日韩法的28支参赛队伍，参赛队数量创造了国内外历次世界人工智能围棋大赛的新高。循去年疫情办赛的惯例，所有参赛团队通过官方赛事平台接入比赛，其中分别来自中国的老枪、简单围棋和韩国的韩豆、石子旋风代表抵达赛场登台亮相。
纵观参赛名单可谓是群英荟萃，五届世界冠军星阵围棋实力自不必说，李世石隐退棋的对手韩豆出自有韩国腾讯+百度之称的IT巨头NHN，拥有雄厚的硬件人力开发资源，两年后首次复出想必志在必得。保持唯一福州世界赛全勤记录、多次进入四强的胡傲穹此次携“老枪”出战，老牌劲旅法国高卢围棋，上届八强超然、天狗、逸乐、石子旋风等均摩拳擦掌，今年日本UEC杯世界赛的冠亚军主创也分别以幻棋和纵横围棋的名义报名。相比起去年预赛20进8，今年28支队伍仅有四张晋级决赛的入场券，七轮积分编排制的比赛可谓场场关键不容有失。
首轮抽签结果就令人心旌摇荡，晋级大热韩豆抽到卫冕冠军星阵，引得其领队在联络群中发出一声悲鸣。宣称对8卡A100开源KataGo保持75%胜率的新军辛几何对阵简单围棋，现场另外两支队伍老牌世界冠军石子旋风和老枪分别对阵新军笨笨围棋和涡旋围棋。焦点对局还有上届预赛第二超然对第四天狗，UEC杯新贵幻棋对阵神秘劲旅鱼围棋等。
上午9:30分首轮比赛准时开锣，备受关注的星阵与韩豆的焦点对局不负众望下出了高水平，双方着法和判断频频让手持AI指点江山的围观群众大跌眼镜。其中黑63、161，白136、180等着法如火中取栗，异彩纷呈，令人拍案叫绝。最终还是5届世冠星阵的后半盘收束更胜一筹，稳稳保持小优势获胜。
全场最后结束的一盘老枪对涡旋的比赛鏖战至329手下出了三劫循环，这一人类比赛常被判为和棋的特殊棋型因AI执行更加严格的禁全同规则而分出高下，即将率先造成全局同形的涡旋被迫认负。
首轮结果中UEC杯冠军幻棋意外不敌首次参赛的鱼围棋，上届预赛第二超然不敌决赛第三的天狗，辛几何击败简单，天虎击败爱奇。法国队伍高卢围棋因个人工作冲突原因无奈退赛。
14:00开始的次轮比赛中卫冕冠军星阵仅155手即败于大胖围棋，本局星阵的66、78、102、148等着法看起来略为迟缓，大胖抓住时机在下方引爆劫争锁定胜局。
新军九歌围棋展现了不俗的实力，在对阵上届八强逸乐的进程中一直不落下风，53手吃掉右上后略为领先，可惜在192手时不慎超时葬送不落下风的对局。
其他比赛中纵横围棋、泽云智联、简单围棋、幻棋、辛几何、天狗、鱼围棋等被看好的队伍纷纷顺利取胜。
两轮结束后，辛几何、天狗、逸乐、大胖、鱼围棋、猼訑围棋、碁幻传说等七队全胜并辔领先，星阵韩豆等14队一胜一负，爱奇、笨笨、法国高卢、日本BSK等七队全败积分垫底。
第三轮星阵对简单，韩豆对老枪，超然对幻棋，泽云智联对九歌堪称生死之战，负者接近被提前淘汰。辛几何、逸乐、天狗、鱼围棋等力争奠定积分优势，最好能提前上岸。
纵观前两轮的比赛，比赛进程自然流畅。各队在应对去年开始采用的“黑贴3又1/4，白先弃着时黑多贴1/2子”的规则时显得训练有素，多盘对局依靠收完单官后的率先弃着获胜，新规则的合理性和可操作性受到一致好评。裁判团队指挥若定，赛事平台日臻成熟，28盘对局基本顺利完赛无一申诉，体现了整体赛事的公平有序，期待人工智能团队们在接下来两天的预赛中贡献更多精彩对局。
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/阅读下一篇/返回网易首页下载网易新闻客户端为什么谷歌人工智能击败围棋冠军这事如此重要
AlphaGo击败围棋冠军的消息在朋友圈刷屏了。从昨天夜里到今天，你的朋友圈是不是被谷歌的人工智能击败围棋冠军这条消息刷屏了？就在谷歌发表《自然》杂志的封面文章后，Facebook人工智能实验室相关人员随即呛声：恭喜谷歌，但这是我们先做到的。
从两个科技巨头对人工智能击败围棋冠军的重视程度上，可以判断，这是人工智能发展史上了不起的挑战。那么人工智能在人机对战中赢得胜利究竟有多重要，可能得从人工智能的发展说起了。
AlphaGo是如何做到战胜欧洲冠军的？
先来看看谷歌的人工智能是怎么击败围棋冠军的。根据1月28日《自然》杂志的封面文章介绍，谷歌DeepMind公司设计的AlphaGo在没有任何让子的情况下以5:0完胜欧洲冠军、职业围棋二段樊麾。
DeepMind团队表示，AlphaGo的关键在于使用人工智能中的深度神经网络。在AlphaGo中有两种不同的神经网络，第一种叫做政策网络（policynetwork），用来预测下一步；第二种叫做价值网络（valuenetwork），用来预测棋盘上不同的分布会带来什么不同的结果。
“简单来说，DeepMind是通过让机器学习做到的。按照以往的方法，人工智能是外界输入一个信息，计算机通过输入信息与已有的信息联系，得出一个结论，是一种递归的方式。但现在DeepMind的做法是，我不告诉机器哪种算法能得到高分，而是训练它，通过学习和分析结果来判断最优策略。这个过程已经开始类似小孩子学习知识的一种方式了。”复旦大学计算机与工程学院副教授邱锡鹏告诉澎湃新闻（www.thepaper.cn）。
再通俗一点的说法就是，DeepMind先用已有的围棋技巧来训练AI，称为监督学习（supervisedlearning），然后让AI和自己对弈，通过深度学习让其掌握如何赢得围棋比赛的技巧。
英国围棋协会财务主管，也是樊麾与AlphaGo比赛的裁判托比·曼宁（TobyManning）目睹了整个对弈过程。在接受国外媒体采访时，他表示：“你甚至很难区分哪一方是人类，哪一方是计算机。在之前的很多软件中，计算机下的很多步可能都很理性，但突然就会变得毫无头绪，而在这场比赛中，几乎看不到计算机与人类的区别。一个区别是时间的分配方式：樊麾下每一步所花的时间都要比AlphaGo更久，而AlphaGo的棋路也不像人类棋手那样富有进攻性。它会非常冷静地落子，而非积极地侵略领地或提子。”
地平线机器人公司CEO余凯在自己的朋友圈称，深度学习领域里的各种进步，让其兴奋不已。因为从简单多层神经网络在语音识别的突破（2011），到对空间展开的卷积神经网络在图像识别领域的突破（2012），再到递归神经网络在序列学习领域（OCR，语音，机器翻译，NLP）的进展（2014），再到基于深度神经网络的增强学习在计算机博弈和控制领域的突破性进展（2016），这个过程人类只用了5年时间。
人工智能战胜围棋冠军是一件里程碑式的事件。为什么这事如此重要？
理解了AlphaGo的人工智能后，再来看看为什么战胜围棋冠军是一件里程碑式的事件。
棋类游戏一直被视为顶级人类智力的试金石。人工智能与人类棋手的对抗一直在上演。1989年开始，IBM的“深蓝”（deepblue）就常常能击败国际象棋大师了，8年后的1997年，深蓝首次打败世界第一的国际象棋棋手加里·卡斯帕罗夫，开始统治国际象棋领域。2006年，成为了人类在国际象棋的绝唱，因为自此之后，人类再没有战胜过最顶尖的人工智能国际象棋选手。
不同于国际象棋，围棋每回合的可能性更多，共有250种可能，一盘棋可以长达150回合。同时，围棋有3^361种局面，而可观测到的宇宙，原子数量才10^80。用人工智能战胜围棋专业选手，按照技术的发展速度，一般认为至少需要10年才能实现。
“为什么我们要致力计算机围棋？因为这是一个需要学习、模式识别、问题解决和规划等技能组合在一起的技能。也是一个测试新的想法，机器学习、推理和规划的好方法。”Facebook人工智能实验室主任YannLeCun在自己的Facebook账号上表示。
Facebook人工智能研究所研究员田渊栋在其知乎账号上指出，围棋难的地方在于它的估值函数非常不平滑，差一个子盘面就可能天翻地覆，同时状态空间大，也没有全局的结构。这两点加起来，迫使目前计算机只能用穷举法并且因此进展缓慢。
目前，田渊栋在Facebook负责黑暗森林（DarkForest）项目，也是一个围棋对弈项目。这个程序已更新到第三个版本，并在KGS服务器上运营了一个多月，并取得了成人组第五的排名。这个排名意味着它已经成为全美国最好的前100名选手之一，也步入了世界最顶尖围棋机器人之列。
赢了欧洲冠军樊麾后，AlphaGo下一步的目标是在3月份挑战围棋世界冠军李世石。
对于这场世纪大对决，DeepMind公司创立者之一德米斯·哈萨比斯（DemisHassabis）表示很有信心。他在接受《自然》杂志采访时称：“AlphaGo很可能在围棋这一领域超越最顶尖的人类，我非常期待看到它在围棋的规则之内创造出新的东西。这是我亲手打造的系统，自然对它怀有很深的感情，尤其考虑到我们打造它的方式——它会不断学习，从某种意义上说我们是在不断‘训练’它，它下棋的方式也很像人类。你在写一段普通的程序时，可能对所有细节都了如指掌，事先安排好了一切，但AlphaGo不一样，它会自己学习提高，这种能力是很了不起的。”
关于AlphaGo的未来应用，哈萨比斯说：“最终，我们想要将这些技术应用到真实世界的重要问题中。因为我们用的方法是通用的，我们希望有一天，它们能延伸得更广，帮助解决最紧迫的社会问题，从医药诊断到环境模型。”
按照哈萨比斯的描述，这项技术在Google的首个用途将是开发更好的个人助理软件。这样的个人助理能够从用户在线行为中学习用户偏好，并对产品和事件作出更符合直觉的建议。利用人工智能来做私人助理，这与Facebook首席执行官马克 · 扎克伯格之前的想法又不谋而合了。