她就是比利時圍棋AI“麗拉·元”。
活躍的人工智能(AI)軟件戰勝職業圍棋強手如今已不是什么新鮮事，但和其他AI有所區別的是，這個“背景單薄”但卻極富互聯網精神的圍棋AI正走在一條公眾參與、開放共享的新路上。
一人之力重塑“阿爾法元”
《自然》雜志于2017年10月刊登的論文《無須人類知識掌握圍棋》是“麗拉·元”最為雄厚的“后臺”。除此之外，比利時程序員吉安·卡洛·帕斯庫托幾乎是“單槍匹馬”地在圍棋界之外開疆拓土。
這篇揭示了“阿爾法狗”的“后輩”“阿爾法元”如何“自學成才”的論文指導了帕斯庫托的編程。他說：“麗拉·元是對論文里介紹的系統的忠實‘重現’。”
現年35歲的帕斯庫托上次認真下圍棋還是在19歲時。而即使是在當時的棋力巔峰期，水平也十分業余。
盡管一直生活在圍棋氛圍淡薄的西歐，也沒有任何利益驅動，他卻花了大量時間在圍棋AI上：在“麗拉·元”之前，他在兩年時間里每晚花費約一個半 小時開發了被認為接近職業圍棋水準的“麗拉”——在答復記者詢問時，帕斯庫托表示，“麗拉”是個女性名字，所以應該用“她”的稱呼。
盡管只能利用工作和照顧兩個孩子之外的業余時間，帕斯庫托仍然在“麗拉·元”里實現了“阿爾法元”最大的特色：從一個對圍棋完全沒有任何了解的“神經網絡”開始，通過與一種強大的搜索算法的結合，她可以通過自我對弈而不斷學習提高。
網絡對弈平臺弈客圍棋的創始人兼首席執行官傅奇軒說：“麗拉·元”每天都在進步，目前達到職業水準沒有問題。
分布式參與超過預期
為了較快地提升棋力，“麗拉·元”必須經過大量的自我對弈訓練。
帕斯庫托能學習、借鑒的是谷歌“深度思維”團隊在論文中提出的原理，但他卻遠沒有后者所掌握的人財物資源，而這使得重塑“阿爾法元”的任務面臨了一個極大障礙。
自我對弈訓練的一個前提是須要有很強的計算能力供AI調用，而帕斯庫托在這一方面則比谷歌“深度思維”差得太遠。據他自己估算，如果想計算出“阿爾法元”使用的關鍵參數，憑市面上常見的電腦硬件大概需要1700年。
為此，帕斯庫托采取了“分布式計算”的解決方法：任何人都可以下載“麗拉·元”到自己的電腦上，利用閑置的計算能力——尤其是顯卡——讓她自我對弈訓練以提高水平。
自2017年11月10日以來，“麗拉·元”已自我對弈了570多萬盤，來自全球的參與和支持也超乎帕斯庫托的想象。2017年10月20日， 他曾寫下這樣的預測：“現實地看，大概會有十個人參與，如果非常幸運的話，大概能有八十人參與。”但2018年3月底，他則告訴記者，平均每天參與分布式 計算的人數大約有500，而任何時候聯機參與的人數都沒有低于200。
“徹底開放”寫下濃墨重彩
帕斯庫托并不太了解“絕藝”、“深禪”等其他知名圍棋AI，但他的“麗拉·元”有兩個與眾不同的特征。
首先，“麗拉·元”堅持不加入任何人類的圍棋知識，完全做到從零開始。這不僅是為了對標“阿爾法元”。他解釋說：“如此就可以對比沒有人類知識 的招數，與人類最高水平的招數，在哪些地方是重合的。而兩者間的差異，對于人類圍棋選手來說也將很有意思。如果一旦加入人類知識的話，可能就沒有這個(比 較的)機會了。”
其次，“麗拉·元”的源代碼是完全開放的。帕斯庫托說，一些AI團隊并不把他們的工作公開發布出來，所以大家并不知道他們采用了哪些方法，而長 此以往下去，(這對大家)又有多大意義呢?谷歌“深度思維”開發出的程序擊敗了人類世界冠軍，但對于人類圍棋選手來說，他們能研究到的這款AI的棋譜是十 分有限的，那么這對他們來說又有多大意義呢?
“我已經把(‘麗拉·元’的)一切都開放了，所以其他人是可以繼續這份工作的。”帕斯庫托說。
“谷歌論文的出現，推動了整個圍棋AI行業的大變革，但是‘麗拉·元’這個項目的意義仍然是非常特殊的，它的開源精神和全民參與性注定成為圍棋史上濃墨重彩的一筆。”傅奇軒說。
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