天壤智能薛貴榮：我們要做最親民的 AlphaGo

自 AlphaGo 戰勝圍棋世界冠軍李世石 之後，國內湧現出了多個人工智慧圍棋程序的玩家，包括絕藝、神運算元、先知圍棋以及我們今天的主人公天壤圍棋等。

2017 年 8 月，在第一屆「中信證券」杯世界智能圍棋公開賽上，天壤智能圍棋首次參賽即成為一匹黑馬，與騰訊的絕藝、日本的 DeepZenGo 和台灣的 CGI 一起殺入了前四強； 2017 年 12 月，在第一屆圍棋 AI 龍星戰中，天壤獲得了第三名的好成績，僅在騰訊絕藝、DeepZenGo 之後。

人工智慧圍棋是否只能用於娛樂？ 天壤圍棋 又是憑藉什麼一躍成為行業黑馬？正值 2050 大會 臨近，動點科技對天壤圍棋創始人薛貴榮進行了採訪。

王堅挖來的交大副教授

在創立天壤智能之前，薛貴榮曾就職於阿里巴巴，先後任職阿里雲計算資深總監、阿里巴巴研究員、阿里媽媽大數據中心負責人、阿里媽媽首席數據科學家等職務，負責研發了阿里搜索引擎（即後來的神馬搜索）、DMP 平台、展示營銷技術平台等。與此同時，他還是阿里巴巴集團首席技術官王堅博士親自從上海交大挖來的一員大將。

據了解，在入職阿里巴巴之前，薛貴榮是上海交通大學計算機系副教授，具體的研究方向包括：信息檢索演算法、Web 挖掘、用戶行為分析、遷移學習等。曾在國際會議和國際期刊發表論文 70 多篇，並獲多項美國專利，研究成果被國際同行他引達 6000 余次。

薛貴榮

關於王堅的挖人，薛貴榮依然記憶優新。

當時王堅從微軟亞洲研究院離職並加盟阿里巴巴不久便找到了時任上海交大副教授的薛貴榮，說要與上海交大合作做研發。薛貴榮被王堅要做一個可以搜索全世界網站的搜索引擎的偉大目標所吸引，於是開始走近阿里並於兩年之後正式加盟。

直到 2016 年，在阿里已經工作 7 年半的薛貴榮有了創業想法才從阿里離職。據介紹，當時王堅也為薛貴榮找了很多其它崗位以期留下這位大將，但薛貴榮去意已決，王堅對此也深感惋惜。

決心做最親民的 AlphaGo

薛貴榮並非圍棋愛好者，但卻選擇了做 AI 圍棋程序，究其原因，他表示這也是「緣分」所致，「當時 AlphaGo 和李世石的五番對局剛剛結束，AlphaGo 論文出來，我們就想試一試。」

關於其中的難點，薛貴榮談及了他們遇到的第一隻攔路虎——作為不太了解圍棋的團隊怎麼才能徹底吃透 AlphaGo 的論文，「AlphaGo 論文的每句話都知道意思，但要看懂論文的深層含義，並看懂 AlphaGo 是怎麼做到的花了我們很長時間。比如論文提到 AlphaGo 用『對打』的方式生成了 3000 萬盤的數據，那麼，AlphaGo 是採用什麼具體的方法做到這一點的？系統參數是如何配置的？就這麼一段話我們差不多要花一個月半個月的時間來探索。」薛貴榮表示，天壤為了實現與 AlphaGo 類似的功能，光大的系統迭代就有 6 到 7 次，而小的迭代幾乎每天都在進行，即便如此，天壤圍棋從 2016 年 10 月開始組建團隊研發，到去年 8 月首次亮相，也還是花了接近一年的時間。

「而且完全復現 AlphaGo 也不可能。」演算法上的創新難度可見一斑。

另外，薛貴榮還介紹道，圍棋其實是一個「往後算」的遊戲，越頂級的高手往後算的步數就越多，玩家不僅要考慮自己怎麼下，還要考慮以對手的水平能力他可能會怎麼下，並從中選擇幾十步之後對自己最有利的位置落子。「因此，很多傳統 AI 圍棋程序其實都是在比算力，誰在單位時間裡算的步驟越多，便越有機會獲勝。」

然而，天壤圍棋的創新是集中提升模型的預測能力來降低系統對算力的要求，而這也是天壤圍棋最大的優勢之一。「我們採用深度強化學習的方法，將原來 40 到 50 層深的預測運算降低到了現在的 20 層左右。雖然騰訊的絕藝在文章開頭的兩次比賽中都勝過了天壤圍棋，但騰訊絕藝起步比我們早一年左右，而且計算資源也比我們高很多倍，做實驗的機會也比我們多很多次。」

薛貴榮還通俗地介紹了降低算力要求的原理。「就像我已經知道不管你怎麼落子，我贏的可能性都更大，那麼，我就沒必要算那麼多了。」

除了娛樂，AI 圍棋程序還能如何商業化

2017 年 5 月 27 日，儘管 柯潔幾乎將 AlphaGo 逼到了極限 ，但後者仍以 3:0 的成績獲勝。賽後，AlphaGo 之父哈薩比斯宣布 AlphaGo 退役。而此時的 AlphaGo 也只是跟人類高手下了 68 盤棋，絕大部分圍棋愛好者都沒有嘗試過與 AI 圍棋對局的那種體驗。

「在現實中，作為一個圍棋初學者，你想跟職業九段的人請教幾乎是一件不可能的事。首先，職業九段沒有那麼多；其次，他們也沒有那麼多時間跟你下；更關鍵的是，他們也不願意跟你下，因此我們建立了一個圍棋網站，任何人都可以在上面找到與自己水平相當甚至九段的 AI 程序進行對弈。」薛貴榮表示，天壤智能希望通過長時間的對弈訓練，幫助人類提升圍棋水平。而這，也是天壤圍棋親民的體現。

然而，AlphaGo 的成功也同樣令人思考，打敗了人類的 AI 圍棋應用除了接著與人下圍棋之外，還有什麼用？

「天壤智能目前在將 AI 圍棋的原理與技術擴展運用到其他領域中。」薛貴榮說到，他為此還專門介紹了天壤智能的另一個項目——天鑽系統。天鑽系統可通過動態的智能化決策來實現電商的運營自動化、營銷自動化和分析自動化。

薛貴榮還告訴動點科技，天鑽系統在本質上與下圍棋其實是一樣的，都可以定義為動態環境下的大空間決策優化問題。廣告位、投放人群、投放時間、投放定價與廣告創意等元素的組合跟圍棋的棋局一樣，都具有海量的組合，而且一旦做出選擇，上一刻最好的答案在這一刻可能就不是最好的答案了。因此，天壤圍棋的方案同樣有助於商業營銷問題的解決。據介紹，天鑽系統能夠幫助服務的電商帶來 80% 的 ROI 提升。

另外，薛貴榮表示，他們也正在嘗試將同樣的技術用於城市大腦交通信號燈的控制，做到不僅保證單個路口的暢通，更能保證整個城市交通的順暢。薛貴榮表示，天壤智能還將在商業、零售、交通、教育、金融等幾個行業推動該項人工智慧技術的落地。

AlphaGo 離強人工智慧其實還很遠

在 IBM 製造的深藍計算機以窮舉法戰勝國際象棋大師之後，圍棋因為暫時無法被窮舉出所有玩法的特點而被稱之為人類最後的智慧堡壘。然而，AlphaGo 卻輕易攻克了這個堡壘。「以前大家都說 AI 解決圍棋的事至少是十年後，第一次聽說 AlphaGo 要跟李世石下的時候，我們並不認為 AlphaGo 能贏，但它卻贏了。」薛貴榮表示，AlphaGo 對人工智慧演算法影響非常大。

不過，他還認為 AlphaGo 離自帶情感、能夠處理各種各樣情景問題的強人工智慧還有很長的距離。

所以，人類暫時不用擔心被機器取代。

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