由百度網友所寫的八個AI介紹，大家可以看看
眾所周知，上次UEC比賽中出現了許多來搞笑的AI，比如著名的navie什麼的，真是too
young too simple。在當時，最大的懸念就是絕藝和deepzengo的冠亞軍之爭。當然，最
終以絕藝二度擊敗deepzengo而塵埃落定。
而這一次由中國舉辦的智慧圍棋大會則給予了大家更多的期待。接下來為大家對於幾個熱
門AI勝算的分析：
絕藝：UEC冠軍，其可見的最新版本在野狐有90%左右的勝率，可謂相當之高，預計最高配
版本能夠對人類有接近95%的勝率。在這種情況下，無疑絕藝奪冠似乎也是順理成章的事
情。然而，AI之間的對戰一個紕漏就可能導致全盤皆輸，所以即使絕藝對deepzengo有超
過80%勝率，也仍有可能輸掉比賽。但毫無疑問的是，絕藝奪冠的幾率在本屆比賽是最高
的。
Deepzengo：來自日本Team Deepzen基於tensorflow的圍棋AI程式。UEC亞軍，在上一輪野
狐測試中也順利升到了10段的級別。但其演算法的缺陷會有一定幾率導致嚴重的水平線效
應(Horizon Effect)，例如輸給王昊洋的一盤，所以當絕藝保持形勢平分而步步緊逼之時
，deepzengo有可能會陷入一種崩潰的狀態。儘管其有一定幾率擊敗絕藝，但亞軍或許是
deepzengo最有可能的歸屬。
CGI：來自臺灣交通大學基於caffe的圍棋AI程式。在上一次UEC大會的時候大概比當時的
RN略強，但與deepzengo和絕藝有明顯差距。在上個月上線弈城(tygem)進行測試，從結果
看，CGI已然可以擊敗不少職業選手，即使在對局量變大和有高段選手加入挑戰後，CGI也
還可以維持50%以上的勝率，基本處於職業中段水準。但鑒於在tygem上的版本未必是最新
的，加上這一個多月的進化，CGI也不是沒有可能達到職業高段水準。碰上絕藝的話，除
非絕藝正好撞上了那5%的bug幾率，CGI應該是沒有勝算的。相比絕藝，CGI幸運擊敗
deepzengo的可能性還是客觀存在的。總體上看，CGI最有可能獲得第三名。
Dolbaram：來自韓國個人開發者林在範基於CNTK的圍棋AI程式。近期在弈城與業餘高手的
對戰中取得了相當好的成績，但面對職業高手仍有壓力。鑒於Dolbaram沒有在cgos上測試
，其對比RN和CGI的戰績並不明朗。我個人估計大概最新版本略強於RN而弱於CGI。這一點
也可以在人機混合賽搭配大李不敵黑嘉嘉+CGI看出。
Rayn：又稱RN，是來自日本的開源圍棋AI。原先Ray是一個僅僅包括uct+patterns的演算
法的上一代圍棋程式。在zakki的修改下添加了基於CNTK的神經網路演算法。目前最新版
本實力在高配電腦下可以達到業餘低段水準，偶爾也能在快棋中坑職業高手一把，但慢棋
毫無疑問弱於職業中段。RN的佈局和圍殺能力相當強，但打劫、對殺和官子有著嚴重的問
題。在引入類似deepzengo所使用的dragon safety演算法之後，也同樣存在horizon
effect的抽風問題。如果在進入收官的時候雙方差距不大，RN很有可能直接一路發瘋到輸
。
AQ：日本物理系大學生製作的圍棋AI程式。在上屆UEC取得了不錯的成績，由於缺少近期
資料，無法推斷其最新版本的實力。但從經驗來看，應該和最新版RN的水準差不多。
** 目測4強將在以上AI中產生
Leela：來自比利時的免費AI(閉源)，是繼zen6之後的下載量最高的AI程式。但官網上最
新版本的水準似乎離最新版本的RN還有一定差距，所以4強有一定難度。如果開發者沒留
什麼大招的話，基本無法擊敗上面其他的AI。
神算子：來自清華大學基於tensorflow的AI程式。在上一次人機混合賽展現出了許多低級
錯誤，感覺都未必能夠擊敗業餘高手。一個多月的進化估計難以有質的飛躍，目測頂多就
是業餘高段的水準了。
來自中國的天壤圍棋Yi在上次UEC比賽中表現極差，本人並不看好其取得好的名次。來自
法國的AI程式在kgs上表現不佳，基本上也是打醬油的水準。來自美國的mugo不知道是否
就是github上面那個開源的project，如果是的話那基本取得倒數名次是毫無懸念的。剩
下的AI沒有足夠的資料，所以無法做出判斷。(似乎也並不重要)
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