今天，腾讯的微信翻译团队宣布开源围棋人工智能PhoenixGo！

4月28日，腾讯微信的人工智能围棋程序PhoenixGo（凤凰围棋）在福州举行的“贝瑞基因杯”2018世界人工智能围棋大赛上发挥出色，斩获冠军。

PhoenixGo是腾讯微信翻译团队开发的人工智能围棋程序，该项目由几名工程师在开发机器翻译引擎之余，基于AlphaGoZero论文实现，同时做了若干提高训练效率的创新，并利用微信服务器的闲时计算资源进行自我对弈，缓解了Zero版本对海量资源的苛刻需求。

BensonDarr对人类职业棋手已经200+连胜

今年初，PhoenixGo以BensonDarr等账号在野狐围棋上进行实战，在与全球棋手和野狐棋手的对战中不断完善，目前对人类职业棋手已经200+连胜。而近期，微信翻译团队在野狐围棋平台上的账号“金毛测试”，运行于1块性能与GTX1080Ti性能接近的TeslaP40上，对人类棋手也具有非常高的胜率。

“金毛测试”人气排行榜居首

AlphaGoZero需要海量的计算资源来生成棋谱，PhoenixGo复用了微信后台成千上万台CPU服务器的空闲时段得以成长，但这种量级的计算资源很难被普通大众所获取。为了其他研究者可以在我们的基础上继续探索围棋AI的奥秘，也为了棋手可以更方便地研究围棋AI的棋路，同时便于众多围棋爱好者在家用普通电脑上可以享受和职业九段手谈的乐趣，微信翻译团队决定开源PhoenixGo对弈源码和训练好的模型。

从福州比赛回来后，微信翻译团队开始着手PhoenixGo的开源。经过一周多时间的源码整理，该团队开源了PhoenixGo对弈源码和一个20block的模型。值得说明的是，训练源码和其它源码由于跟微信内部的云计算平台耦合较深、不易分离，暂不开源。这份源码和模型可以在单块GPU上提供强职业棋手的棋力，在单机多卡和多机多卡的系统上具有远超人类棋手的水平。

微信团队表示，作为一个新技术，PhoenixGo还在不断探索和完善中。

开源地址：

https：///Tencent/PhoenixGo

我们再来回顾一下前不久宣布开源的FacebookAI。

5月2日，FacebookAIResearch(FAIR)官网博客中宣布开源其AI围棋机器人ELFOpenGo(包括源代码和一个训练好的模型)，该机器人是基于ELF平台研发而成，曾击败了4位世界排名前30的围棋棋手。

据了解，该工作主要是受启于DeepMind的工作。今年早些时候，FAI即已启动该项工作，期望基于其进行强化学习研究而开发的可扩展、轻量级框架(ExtensibleLightweightFramework，ELF)再现AlphaGoZero最近的结果。其目的则是创建一个开源实现的系统，该系统能够自学围棋进而达到人类职业棋手的水平或更高水平;同时他们也希望通过发布的代码和模型，激励更多的人去思考这项技术新的应用和研究方向。

据这个项目的负责人田渊栋介绍，他们用了两千块GPU训练该模型，约两到三周后得到当前版本的围棋AI模型，该模型基本上超过了强职业棋手的水平。ELFOpenGo在与世界排名前30的四位职业围棋棋手(金志锡，申真谞，朴永训及崔哲瀚)的对弈中，OpenGo以14：0的成绩赢得了所有的比赛;在比赛中OpenGo使用单块GPU每步50秒的搜索时间(每步搜索8万个局面)，而人类棋手可以有任意长时间的思考。

另外，ELFOpenGo在与目前公开可用的、最强的围棋机器人LeelaZero的对一种，后者采用了除ponder外的缺省配置，以及公开权重(192x15，158603eb，，2018)，结果OpenGo赢得了全部200场比赛。

田渊栋博士随后在知乎上发表的一篇感想文章中提到，OpenGo这个项目「不是为了做最好的围棋程序，不是说要打败谁」。之所以做这个项目有三个目的：

田渊栋博士表示，随着今天ELFOpenGo的发布，这三个目的都已达到。当然，他们更希望的是能够借此机会推广一下ELF平台和PyTorch深度学习框架，让更多的人使用和完善它。

代码见：

模型见：

柯洁九段

无论如何，我们都可以预见——在不远的将来，在一台家用电脑或者个人笔记本上，击败如柯洁九段等一流职业棋手，不是痴人说梦，而是赤裸裸的事实。