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北極光圍棋AI有原創工作，賽后開源2018騰訊世界人工智能圍棋大賽組委會接到外界質疑
北極光圍棋AI的問題，北極光與外部質疑者、組委會進行了技術細節的充分交流。結論如
下：北極光的底層程序採用Leela Zero，權重採用ELF，所做的工作主要在於結合快速走
子策略，並與價值網絡進行動態加權或採用固定值0.5，有原創工作。若上述不實，北極
光負全責。北極光在賽后將程序開源。
下面還有一段自稱是北極光測試的回應：
感謝野狐的聲明。北極光聲明如下： 本人是北極光開發者，圍棋業餘5段，曾獲得全國計
算機博弈錦標賽九路圍棋、十三路圍棋、圍棋項目的冠亞軍。自2017來到自動化所工作，
課題組鼓勵我自由探索圍棋AI，並給予了軟硬件資源的支持。初期開發工作是使用監督學
習訓練網絡，並在此基礎進行強化學習訓練，然後在Leela Zero的底層架構上結合了快速
走子策略，在5月份已達到職業一段水平。
之後，ELF OpenGo開源，在測試ELF程序時發現，其棋力水平很高，經仔細研究發現，在
復雜作戰（如殺氣、打劫）和官子階段有時未能走出最佳走法，因此考慮使用ELF權重結
合快速走子策略，測試結果顯示結合快速走子策略。個人對網上的討論回答如下：
1、第一天的比賽中為什麼北極光與Leela ELF的相似度非常高？答：北極光在Leela ELF權
重基礎上結合快速走子策略，ELF權重導致相似性較高。個人認為計算的隨機性會給吻合
度結果帶來影響。賽后北極光也做出了相似性分析，並沒有那麼高，全局吻合度不到65%
，中盤吻合度不到70%。第二天的吻合度和第一天相比也沒有很大的變化。复盤報告和復
盤詳細記錄表已提交給組委會。
2、為什麼第二天程序的風格和水平不一致？答：第二天第一場比賽，北極光加載了之前
一個出bug版本的可執行程序，走棋出現失誤。中途北極光與對手（Aya）和裁判進行了
溝通，他們同意更換程序。重新加載了第一天比賽的版本，不過由於前期劣勢太大，最終
輸掉了比賽。第二場與絕藝比賽，開局採用純快速走子，使得開局的棋力與風格與第一天
不同。
參賽以來，本人承受了很大的輿論壓力，這對我及家人都造成了很大的困擾，對工
作和生活造成了極大的影響。本人已無心參加複賽，決定退賽。致敬Google DeepMind公
司的AlphaGo和AlphaGo Zero，Facebook公司的ELF OpenGo，和Leela Zero等圍棋AI！
致敬圍棋前輩！
給END：與價值網路進行動態加權，竟然拿AlphaGo打樊輝那時候的技術拿來說，看來應該
是抄的非常厲害，已經不知道拿什麼來辯解了。