http://sports.sina.com.cn/go/2018-04-30/doc-ifzvpatr4233961.shtml
“贝瑞基因杯”2018世界人工智能围棋大赛今晚闭幕，来自腾讯微信团队的凤凰围棋在决
赛三番棋中以2：1力挫老牌的王者绝艺，首次亮相世界赛就摘得了桂冠。 赛后，狮子头
迫不及待，找到了沉浸在胜利喜悦中的团队，进行了采访。
狮子头：恭喜凤凰围棋（以下金毛）获得人工智能围棋世界大赛的冠军，先介绍一下创造
神奇的团队吧。
金毛：谢谢！ 很高兴接受弈客的采访。 好汗颜，我们的团队都不太会下围棋，最高水平
可能在18K以下吧（笑）。 团队的开发工程师有5位。
金毛：我们是微信AI团队的一部分。 微信中有很多AI的业务，比如语音输入法，英中互
译。 我们的主业是做微信翻译。 去年10月份，Deepmind的Zero论文发布不久，我们正好
有一些空余时间，当时我们正在做一个很大的基于云端的人工智能训练平台，支持包括深
度学习在内的各种机器学习模型，我们需要有一个东西去完善我们这个平台，同时我们也
想学一下最新的AI技术，看到Zero论文之后，我们觉得Zero的想法非常棒，正好符合我们
的想法。
狮子头：从算法层面，除了遵循“Zero”的算法，有没有其他更新的研究？
金毛：首先我们会根据TA的最基本想法，不会使用人类的棋谱进行训练。 但是我们真的
没有Deepmind那么多资源，我们没有几千个GPU，所以就回到前面说的那个基于云端
的一个机器训练平台，我们是使用微信的后台空闲的服务器资源。 当晚上微信服务器比
较空闲的时候，它就左右互搏，帮我们去生成一些棋谱。 这些服务器白天的时候是要服
务微信用户的（微信聊天、朋友圈等）。 生成棋谱基本上是由CPU服务器完成，做神经网
络的训练，还是用了那么一两台GPU服务器。
狮子头：您预测什么时候能真正达到AlphaZero最终的水平？
金毛：首先没那么多硬件资源，也不可能有那么多的资源投放进去。 其次我们需要精打
细算，做一些效率改进，提升训练的效率，因此不可能很快达到它的水平。 去年10月份
论文公布，我们开始学习，到了春节前，大约1月份开始尝试在网上进行一些实战，真正
开始大规模的训练是在大概春节后；所以我们到现在为止也就大概训练两个多月，我们见
缝插针地使用空闲的服务器，任何一台服务器忙了我们就不能使用。 在目前的状态下，
我们也很难预测什么时候能达到AlphaZero的水平。 一切还得看微信服务器的空闲资源。
狮子头：LeelaZero 已经训练了大致700万谱，每天还在不断增强。 AlphaZero总共训练
了2700万谱，你们准备训练多少？
金毛：我们的路径不太一样，我们需要提高效率，使用更少的训练量达到满意的效果。
狮子头：这个项目还会继续吗，还会继续参加AI的世界大赛？
金毛：一切都还不确定，目前我们已经达到了一个里程碑，阶段性的目标已经完成，这次
参赛本来觉得进入决赛就非常满意了，拿到冠军实在喜出望外。
狮子头：这次参加比赛之前，有没有对其他AI做一些了解？
金毛：我们所有的对局大家都能看到。 我们在明别人在暗。 别人的马甲上来打我们，也
是帮我们测试了：）。 我们需要按照一个系统工程方法，保证忠实的实现。 第一是忠实
实现；第二提高我们的训练效率，因为我们没有那么多GPU；第三就是说我们的云训练平
台要进一步完善。
狮子头：预测一下现在你的这个棋力和比如说像柯洁这样职业顶尖棋手，他们跟和你差距
有多大？
金毛：如果您观察我们公开的历史棋谱，其实上面有很多局，我们都是用一台家用的单机
在打，甚至配置比一个单卡的1080Ti还要低。 根据这些线索大致可以估计我们的棋力水
平。 实际上我们没有严格去做过类似的测试。
狮子头：今后有计划到其他围棋赛事上继续表演吗？
金毛：我们最初觉得能进决赛已经很开心了，现在拿到冠军更是意外之喜，这个目标已经
完成了。 所以下一步可能我现在也没法做一个决定，我们需要继续讨论。 我们这个团队
本来的目标也不是为了做出一款围棋产品，只是想这个机会学习学和实践AI新技术。
狮子头：现在的Block已经达到几层了？
金毛：稍候我们会详细公布金毛的一些指标，我们使用家用机的配置和职业棋手较量，如
果Block太高，机器可能根本跑不起来。
狮子头：有些AI，比如星阵，除了下贴七目半的围棋以外，可以做到动态改变贴目数。
现在大部分的AI都是根据胜率来下棋，在确保胜率的情况下，他的棋风可能会偏向退缩，
保守？ 你们是不是已经储备了可以用动态贴目，包括下出这种追求极致不退让棋风等技
术储备？
金毛：我们对于星阵了解也是刚刚开始。 我们主要是做Zero的方法。 我们觉得也许人类
的一些认识跟AI的认识是不一样，没有退缩一说。 他就是追求胜利，那你胜率提高，你
说他是退缩还是不退缩呢？