專訪：您所不知道的加藤英樹-下篇
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（在夢百合賽場，弈客前方記者有幸採訪了Deepzengo的代表加藤英樹先生。加藤先
生60多了，健談而幽默，面對獅子頭，侃侃而談，弈客圍棋將分兩期發表加藤英樹先生的
訪談實錄）
獅子頭：DeepzenGo是如何訓練的？
加藤英樹：我們在訓練時候會投入更多的硬體資源，GPU服務，大約10倍與比賽使用
的資源。這次比賽我們採用一個GPU伺服器，它帶有4顆強勁的Nvidia Titan Pascar GPU
。
獅子頭：世面上有不少AI，比如RN，Leela，Crazystone等，DeepzenGo和這些AI相比
，有多少優勢。
加藤英樹：有一個網站，叫CGOS （Computer Go Server）。在這個網站上，有很多
AI程序在對戰。目前表現最好的是一個叫RN的程序。 RN也是日本開發者的一個圍棋程序
，並且已經開源。主程序的作者在博士生階段開發了2年，去年他畢業了。最初的程序用C
語言，沒有深度神經網路。而Zakki（音）先生為它加入了深度神經網路，現在變得很強
。
RN在CGOS的等級分達到了3200分。而DeepzenGo的等級分遠遠超過了4000分。。。。
。。
獅子頭：ZEN7何時會面世呢？棋力會有多強。
加藤英樹：去年三月ZEN6版本發行，而目前新版的ZEN正在研發，要強3個子，這是一
款達到職業水準的程序，大家等年底新版發布吧！
獅子頭：如果這樣，網路賽事就會變得沒有意義呀！
加藤英樹：絕大部分的圍棋愛好者下棋是為了體會其中的樂趣，並不在於勝負。如果
使用AI支招下棋，其實還是可以看出一些蛛絲馬跡的，比如每步棋的用時。當然如果賽事
設置獎金，那就難辦啦，金錢會改變一切，哈哈！
獅子頭：有沒有計劃開發手機版本的AI呢？
加藤英樹：我們的程序員是Windows程序員，我們還沒有移動編程的經驗。在諸如記
憶體的管理等方面，我們採取的方法並不適用於移動開發，如果改變會非常困難，需要改
動基礎的數據機構，這是一個非常困難的決定。
獅子頭：開發圍棋人工智慧是您的主要研究方向嗎？
加藤英樹：NONONO，圍棋人工智慧只是我對於人工智慧研究的一個原型。我希望將
Top Down Process 使用在Search Engine中。目前棋類AI使用的都是Bottom Up方式的
Search Engine，類似與僅類比人類大腦中的小腦部分，其實這並不是真正的人工智慧。
人工智慧應該更加智慧，使用類比前腦的方式。
在早期人工智慧的研發階段，人類希望使用TOP DOWN Process, 努力了幾十年，失敗
了。我太老了，也許時間等不到啦（笑）。
（獅子頭趕忙送上一百個安慰，寶刀不老，雄風不減當年。。。。。）
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獅子頭：談一下您當初開發圍棋人工智慧的曆程吧
加藤英樹：我這一輩子都在AI領域工作，包括超級神經網路，神經網路晶片等技術的
研發。在日本最著名的IT公司富士通工作了很多年，1989年，當時我負責的3人研究小組
，但可以使用1億日元的預算，調動200個伺服器的資源，僅為了開發原型系統。這是日本
經濟泡沫破滅前，那是多麼美好的日子。
我在東京研究院（Tokyo Institute Of Technology）畢業，由於英語不行，多讀了
一年（笑），後來去東京大學讀博士，不好意思，現在還沒畢業（笑）。
最初我開發了一個程序叫GiGi Go，因為我的小孫子叫我GiGi。2009年，Zenith Go第
一版問世。當年，
尾島陽兒和我開始研發Deepzen Project，DeepzenGo項目是在2016年3月才開始啟動
的。
DeepzenGo團隊，主創主要是兩人，我和尾島陽兒。Dwango公司給予了很大的支援，
也有幾位工程師參與，團隊中還有一些來自東京大學的實習生。
獅子頭：感謝加藤英樹先生接受弈客的採訪，最後一個問題？願意和我下盤棋嗎？
加藤英樹：哈哈哈，雖然我的程序知道如何評價世界冠軍的棋，但是我自己的棋下得
很差，過去大概有2級到1段的水平，做了DeepzenGo後太忙了，更沒時間下棋了，現在大
概只有4級水平啦。
獅子頭：明白了，感謝加藤先生，期待您的DeepzenGo能夠取得更大突破！
如果把圍棋人工智慧演算法繁複的招式比作劍宗，把深度學習模型中令人難解的參數
庫比作氣宗。劍宗的招式固然絢麗繁複，氣宗卻堅信無招勝有招才是王道。
不論是氣宗的代表Alphago，還是劍宗的領袖Deepzengo，在人工智慧的世界裡，都應
該有自己的位置，百花齊放，良性競爭，以圍棋為突破口的人工智慧研究定能為人類在其
他領域的發展做出更大貢獻。
弈客圍棋原創整理
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