专访：您所不知道的加藤英树-下篇
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（在梦百合赛场，弈客前方记者有幸采访了Deepzengo的代表加藤英树先生。加藤先
生60多了，健谈而幽默，面对狮子头，侃侃而谈，弈客围棋将分两期发表加藤英树先生的
访谈实录）
狮子头：DeepzenGo是如何训练的？
加藤英树：我们在训练时候会投入更多的硬件资源，GPU服务，大约10倍与比赛使用
的资源。这次比赛我们采用一个GPU服务器，它带有4颗强劲的Nvidia Titan Pascar GPU
。
狮子头：世面上有不少AI，比如RN，Leela，Crazystone等，DeepzenGo和这些AI相比
，有多少优势。
加藤英树：有一个网站，叫CGOS （Computer Go Server）。在这个网站上，有很多
AI程序在对战。目前表现最好的是一个叫RN的程序。 RN也是日本开发者的一个围棋程序
，并且已经开源。主程序的作者在博士生阶段开发了2年，去年他毕业了。最初的程序用C
语言，没有深度神经网络。而Zakki（音）先生为它加入了深度神经网络，现在变得很强
。
RN在CGOS的等级分达到了3200分。而DeepzenGo的等级分远远超过了4000分。。。。
。。
狮子头：ZEN7何时会面世呢？棋力会有多强。
加藤英树：去年三月ZEN6版本发行，而目前新版的ZEN正在研发，要强3个子，这是一
款达到职业水准的程序，大家等年底新版发布吧！
狮子头：如果这样，网络赛事就会变得没有意义呀！
加藤英树：绝大部分的围棋爱好者下棋是为了体会其中的乐趣，并不在于胜负。如果
使用AI支招下棋，其实还是可以看出一些蛛丝马迹的，比如每步棋的用时。当然如果赛事
设置奖金，那就难办啦，金钱会改变一切，哈哈！
狮子头：有没有计划开发手机版本的AI呢？
加藤英树：我们的程序员是Windows程序员，我们还没有移动编程的经验。在诸如记
忆体的管理等方面，我们采取的方法并不适用于移动开发，如果改变会非常困难，需要改
动基础的调制解调器构，这是一个非常困难的决定。
狮子头：开发围棋人工智能是您的主要研究方向吗？
加藤英树：NONONO，围棋人工智能只是我对于人工智能研究的一个原型。我希望将
Top Down Process 使用在Search Engine中。目前棋类AI使用的都是Bottom Up方式的
Search Engine，类似与仅类比人类大脑中的小脑部分，其实这并不是真正的人工智能。
人工智能应该更加智慧，使用类比前脑的方式。
在早期人工智能的研发阶段，人类希望使用TOP DOWN Process, 努力了几十年，失败
了。我太老了，也许时间等不到啦（笑）。
（狮子头赶忙送上一百个安慰，宝刀不老，雄风不减当年。。。。。）
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狮子头：谈一下您当初开发围棋人工智能的历程吧
加藤英树：我这一辈子都在AI领域工作，包括超级神经网络，神经网络芯片等技术的
研发。在日本最著名的IT公司富士通工作了很多年，1989年，当时我负责的3人研究小组
，但可以使用1亿日元的预算，调动200个服务器的资源，仅为了开发原型系统。这是日本
经济泡沫破灭前，那是多么美好的日子。
我在东京研究院（Tokyo Institute Of Technology）毕业，由于英语不行，多读了
一年（笑），后来去东京大学读博士，不好意思，现在还没毕业（笑）。
最初我开发了一个程序叫GiGi Go，因为我的小孙子叫我GiGi。2009年，Zenith Go第
一版问世。当年，
尾岛阳儿和我开始研发Deepzen Project，DeepzenGo项目是在2016年3月才开始启动
的。
DeepzenGo团队，主创主要是两人，我和尾岛阳儿。Dwango公司给予了很大的支援，
也有几位工程师参与，团队中还有一些来自东京大学的实习生。
狮子头：感谢加藤英树先生接受弈客的采访，最后一个问题？愿意和我下盘棋吗？
加藤英树：哈哈哈，虽然我的程序知道如何评价世界冠军的棋，但是我自己的棋下得
很差，过去大概有2级到1段的水平，做了DeepzenGo后太忙了，更没时间下棋了，现在大
概只有4级水平啦。
狮子头：明白了，感谢加藤先生，期待您的DeepzenGo能够取得更大突破！
如果把围棋人工智能算法繁复的招式比作剑宗，把深度学习模型中令人难解的参数
库比作气宗。剑宗的招式固然绚丽繁复，气宗却坚信无招胜有招才是王道。
不论是气宗的代表Alphago，还是剑宗的领袖Deepzengo，在人工智能的世界里，都应
该有自己的位置，百花齐放，良性竞争，以围棋为突破口的人工智能研究定能为人类在其
他领域的发展做出更大贡献。
弈客围棋原创整理
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