钛媒体注：现在谈到人工智能，不可能绕过AlphaGo，从去年战胜李世石到今年在网络上大胜各方围棋手，它俨然已经成为了一个代言词。如今，中国版的“阿法狗”也来了，它的名字叫“绝艺”。

　　UEC杯是世界权威的围棋大赛，每年在日本举行，与普通围棋赛不同，参赛选手不是人类，全是AI。3月19日，开奖，第10届UEC杯在东京落下了帷幕，来自腾讯AI Lab（腾讯人工智能实验室）研发的围棋人工智能程序“绝艺”（Fine Art）获得了此次杯赛的冠军。

　　从概念到产品落地，如今的绝艺还不满一周岁，所以这也是它第一次参加UEC杯计算机围棋大赛。作为世界级别的AI赛事，UEC曾经亮相了来自日本的DeepZenGo、法国的“疯石”（Crazy Stone）、美国Facebook公司的“黑暗森林”（Dark Forest）等诸多的计算机围棋程序。

　　“绝艺”与日本“DeepZenGo”决胜局对弈图

　　今年的UEC杯一共有30支软件参赛，绝艺在积分赛中以7连胜的成绩进入了16强。在当天的决赛中，经过50多分钟的“鏖战”，二度击败来自日本的 DeepZenGo，又以四连胜战绩夺得了冠军，日本的“DeepZenGo”则获得了亚军。3月26日，“绝艺”还将在东京与日本先锋棋手一力辽在“电圣战”中进行人机对弈。

　　绝艺的英文名字叫做Fine Art，而“绝艺”出自杜牧的《重送绝句》：绝艺如君天下少，闲人似我世间无。别后竹窗风雪夜，一灯明暗覆吴图。它是腾讯AI Lab一个13人团队，经过将近一年时间自主研发创造的产品，研究的领域包含着深度学习和强化学习，腾讯的AI Lab也只是在2016年4月成立的而已。

　　自1997年，IBM深蓝超级计算机在国际象棋比赛中战胜世界冠军加里·卡斯帕罗夫，最近能够引起轰动效果的人机对战便是去年3月份，AlphaGo与李世石的人机对战。

　　作为人类顶尖水平的棋类游戏，围棋的计算量是巨大的，开奖，根据Google团队的描述“为所有可能的步数建立搜索树”，这样的技术在围棋上是实现不了的。

　　根据AlphaGo研究者DavidSilver的解释，AlphaGo的策略是围棋巨大无比的搜索空间压缩到可控的范围之内。

　　在AlphaGo两种不同的神经网络中，“策略网络”的作用是预测下一步，并用来将搜索范围缩小至最有可能硬起的那些步骤；“价值网络”则是用来减少搜索树的深度，每走一步估算一次获胜方，而不是搜索所有结束棋局的途径。

　　根据绝艺团队的介绍，“绝艺”的学习主要包括人类棋谱数据库和机器自对弈，它的算法基于策略网络与价值网络两大核心。

　　这两方面的学习，具体来讲则是：一部分来自人类棋谱，通过深度卷积网络的训练，得到一个策略网络；第二部分为自对弈棋谱，也通过深度卷积网络训练，得到一个估值网络。

　　再进一步讲，则是“策略”指每一步博弈时，各种选择的取舍，选好棋弃差棋，这是偏微观评估；而“价值”则指能看懂棋局，判断给定棋局是不是能赢，这是偏宏观的评估。

　　“绝艺”曾先后使用多个ID，在腾讯围棋平台与业余和职业高手切磋，与柯洁、古力、常昊、范蕴若、范廷钰、朴廷桓等超过100位知名人类棋手有过交锋。其对战的数量达534盘，战绩是406胜128负，胜率76%。

　　在诸多的社交网络与媒体的评论区，钛媒体发现大家除了对绝艺有着好奇的一面之外，更多的则是一种不谋而合的期待，而这也是钛媒体比较想要了解的一个问题：