就在人们热议韩国著名棋手李世石与谷歌公司开发的围棋人工智能程序AlphaGo（阿尔法围棋）的“人机世纪大战”的时候，一些棋友却开始想到武坤和他的“MyGo”，并将其称为“中国版的AlphaGo”。

武坤是中南大学数学与统计学院教授，他的“MyGo”也是一款围棋人工智能。2015年11月，首届美林谷杯世界计算机围棋锦标赛在北京工体附近进行，在来自全世界的参赛队中，“MyGo”只属于第三梯队，相当于围棋业余二段的水平，而锦标赛的冠军也无非围棋业余五段水平。那时谁也没想到，仅仅4个月后，他们全都被AlphaGo横扫了。

制作3个月研发用了3年

在中南大学，武坤对于围棋的热爱，所有上过他课的学生都知道。武坤甚至专门开了一门课程，就叫“围棋人工智能”。

他的“MyGo”诞生于2011年，制作过程只用了3个月，但研究过程却是3年。2008年，武坤认识了职业八段围棋选手王群，和王群的交流让他发现，职业围棋选手的思维与一般人有明显的区别，而这种区别可以用软件的形式表现出来，他说这就是制作“MyGo”最早的念头。

“20岁不成为国手，则终身无望”，这是围棋界的常识，学围棋必须从小开始，但武坤直到上了大学才开始接触围棋。制作“MyGo”之前，武坤没做出过任何软件，而“MyGo”的前3年“全都在做理论基础”。武坤说：“比如最简单的问题，大家都知道执黑先走，但是先走的是有优势的，因此围棋规则都会给执白棋的棋手一些优惠，即‘贴目’，那么这个‘贴目’到底多少合适呢？围棋发展几千年了，一直都是凭感觉来定的。”武坤说，包括“贴目”在内的诸多围棋要素，都需要进行数据化，这个过程最久也最艰难。

跨过“理论基础”这个坎，武坤和他的团队就用了3年。

“MyGo”走上了国际赛场

2012年，武坤带着“MyGo”的第一版参加了全国计算机博弈锦标赛，这是中国一个专门供计算机围棋人工智能比赛的平台。据介绍，该比赛的主办方包括中国人工智能学会和中国棋院，比赛项目除了围棋外，还有象棋、六子棋等，是各种“中国版AlphaGo”的竞技场。

第一次参赛，武坤的“MyGo”只拿到了全国第三，2013年第二次参赛还是第三名。武坤和学生们做了数十次改进之后，2014年第三次参赛，“MyGo”终于获得了全国冠军，又在其后的2015年蝉联冠军，这时起，“MyGo”终于出名了。

虽然现在有人把“MyGo”捧为中国版的AlphaGo，但武坤自己认为，横扫了李世石的AlphaGo跟传统意义上的围棋人工智能根本就不是同一种东西。

2015年，新科中国冠军的“MyGo”走上了国际赛场，在首届美林谷杯世界计算机围棋锦标赛上，“MyGo”八战两胜六负，在9支参赛队伍中仅排名第七。武坤表示：“前3名的人工智能算是第一梯队，第四到第六名算是第二梯队，而‘MyGo’只能算第三梯队，与前两个梯队之间的差距很明显，很难下赢。”

“相信中国能研制出超一流的围棋人工智能”

“本以为我们的‘MyGo’和世界最强的人工智能只有业余二段到业余五段的差距，现在我们根本没法估算跟AlphaGo的差距。”武坤解释说，相比其他围棋人工智能，AlphaGo的程序算法非常先进。“现如今，围棋人工智能经历了3代算法，第一代是穷举算法，即尝试把所有可能的下法都算出来，然后取必胜的一个。”武坤说，包括“MyGo”在内，2015年参赛的9支队伍中8支都采用了第二代算法，这种算法利用高频次的随机抽样、动态评估、规划路径，选择胜率最高的走法，也就是说并不试图穷尽所有的下法，而只是抽选一部分下法，然后选出胜率最高的那一种。这种算法大大提升了围棋人工智能的水平，使得其可以和业余选手一较高低。

而AlphaGo的算法就远远超越了之前的算法，利用人工智能自我学习的能力获得了飞跃。武坤说，其实类似AlphaGo这样的人工智能也曾经在2015年的锦标赛上出现过，即法国的GoLois，这款法国围棋人工智能可以模拟人脑神经元，具有主动识别、自适应等功能，在图像处理方面也异常强大。然而由于技术还不成熟，在所有9款围棋人工智能中排名垫底。“当时我们大家就感觉到了这种模拟人脑思维的算法的巨大潜力，但是没想到，类似的人工智能来得这么快，这么猛。”

尽管如此，武坤对于未来仍有信心。他打了个比方：就像电脑发明之后，很快诞生了各种更新型的电脑一样。“之前大家都是在寻找方向，现在AlphaGo为我们开辟了一个了不起的方向。随着大家对新算法的深入研究，相信会有大批类似AlphaGo的围棋人工智能出现，到那时中国也会有能力研制出世界超一流棋手的围棋人工智能，那才是真正的中国版AlphaGo。”

（摘自《北京青年报》 屈畅/文）

来源：科教新报2016年3月17日第16版：广角 http://epaper.voc.com.cn/kjxb/html/2016-03/17/content_1075588.htm?div=-1