由百度网友所写的八个AI介绍，大家可以看看
众所周知，上次UEC比赛中出现了许多来搞笑的AI，比如著名的navie什么的，真是too
young too simple。在当时，最大的悬念就是绝艺和deepzengo的冠亚军之争。当然，最
终以绝艺二度击败deepzengo而尘埃落定。
而这一次由中国举办的智慧围棋大会则给予了大家更多的期待。接下来为大家对于几个热
门AI胜算的分析：
绝艺：UEC冠军，其可见的最新版本在野狐有90%左右的胜率，可谓相当之高，预计最高配
版本能够对人类有接近95%的胜率。在这种情况下，无疑绝艺夺冠似乎也是顺理成章的事
情。然而，AI之间的对战一个纰漏就可能导致全盘皆输，所以即使绝艺对deepzengo有超
过80%胜率，也仍有可能输掉比赛。但毫无疑问的是，绝艺夺冠的几率在本届比赛是最高
的。
Deepzengo：来自日本Team Deepzen基于tensorflow的围棋AI程式。UEC亚军，在上一轮野
狐测试中也顺利升到了10段的级别。但其算法的缺陷会有一定几率导致严重的水平线效
应(Horizon Effect)，例如输给王昊洋的一盘，所以当绝艺保持形势平分而步步紧逼之时
，deepzengo有可能会陷入一种崩溃的状态。尽管其有一定几率击败绝艺，但亚军或许是
deepzengo最有可能的归属。
CGI：来自台湾交通大学基于caffe的围棋AI程式。在上一次UEC大会的时候大概比当时的
RN略强，但与deepzengo和绝艺有明显差距。在上个月上线弈城(tygem)进行测试，从结果
看，CGI已然可以击败不少职业选手，即使在对局量变大和有高段选手加入挑战后，CGI也
还可以维持50%以上的胜率，基本处于职业中段水准。但鉴于在tygem上的版本未必是最新
的，加上这一个多月的进化，CGI也不是没有可能达到职业高段水准。碰上绝艺的话，除
非绝艺正好撞上了那5%的bug几率，CGI应该是没有胜算的。相比绝艺，CGI幸运击败
deepzengo的可能性还是客观存在的。总体上看，CGI最有可能获得第三名。
Dolbaram：来自韩国个人开发者林在范基于CNTK的围棋AI程式。近期在弈城与业余高手的
对战中取得了相当好的成绩，但面对职业高手仍有压力。鉴于Dolbaram没有在cgos上测试
，其对比RN和CGI的战绩并不明朗。我个人估计大概最新版本略强于RN而弱于CGI。这一点
也可以在人机混合赛搭配大李不敌黑嘉嘉+CGI看出。
Rayn：又称RN，是来自日本的开源围棋AI。原先Ray是一个仅仅包括uct+patterns的演算
法的上一代围棋程式。在zakki的修改下添加了基于CNTK的神经网络算法。目前最新版
本实力在高配电脑下可以达到业余低段水准，偶尔也能在快棋中坑职业高手一把，但慢棋
毫无疑问弱于职业中段。RN的布局和围杀能力相当强，但打劫、对杀和官子有着严重的问
题。在引入类似deepzengo所使用的dragon safety算法之后，也同样存在horizon
effect的抽风问题。如果在进入收官的时候双方差距不大，RN很有可能直接一路发疯到输
。
AQ：日本物理系大学生制作的围棋AI程式。在上届UEC取得了不错的成绩，由于缺少近期
资料，无法推断其最新版本的实力。但从经验来看，应该和最新版RN的水准差不多。
** 目测4强将在以上AI中产生
Leela：来自比利时的免费AI(闭源)，是继zen6之后的下载量最高的AI程式。但官网上最
新版本的水准似乎离最新版本的RN还有一定差距，所以4强有一定难度。如果开发者没留
什么大招的话，基本无法击败上面其他的AI。
神算子：来自清华大学基于tensorflow的AI程式。在上一次人机混合赛展现出了许多低级
错误，感觉都未必能够击败业余高手。一个多月的进化估计难以有质的飞跃，目测顶多就
是业余高段的水准了。
来自中国的天壤围棋Yi在上次UEC比赛中表现极差，本人并不看好其取得好的名次。来自
法国的AI程式在kgs上表现不佳，基本上也是打酱油的水准。来自美国的mugo不知道是否
就是github上面那个开源的project，如果是的话那基本取得倒数名次是毫无悬念的。剩
下的AI没有足够的资料，所以无法做出判断。(似乎也并不重要)
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