交大電腦圍棋程式CGI，研發一年即挑戰職業棋士

（數位網路報記者陳漢墀/15日台北報導）最近，Google發展的AlphaGo程式打敗世界一流的李世石棋士，震撼了全世界，在此之前尚無圍棋程式能擊敗職業棋士。這激發了全球對電腦圍棋研究發展的高度重視，因為這些研究，可能對未來的各種相關的應用帶來衝擊。臺灣也能造出一個AlphaGo嗎? 事實上，在臺灣交通大學內就隱藏一台未曝光的電腦圍棋程式CGI。並在短短的一年研發後，CGI程式即敢挑戰職業棋士。

CGI程式是由交通大學吳毅成教授的實驗室所研發的。吳教授表示，去年初吳廸融同學在該實驗室建構的通用蒙地卡羅搜尋系統下，開始重新撰寫圍棋程式。去年五月，就在台灣電腦對局競賽中獲得圍棋組九路、十三路、十九路冠軍，棋力達到業餘2段左右。從去年底，陳冠文、藍立呈兩位同學加入開發團隊，開始研發「深度學習」並用之於CGI，在三位的合力發展以及實驗室其他學生的協助下，棋力大幅成長。今年2月，在CGOS圍棋程式排名網站(http://www.yss-aya.com/cgos/19x19/bayes.html)中，與過去一直都是最強的日本圍棋程式ZEN互有勝負。最近兩周，密集邀請一些業餘高段棋士測試，CGI大都能擊敗棋城七段棋士。13-14日，更在中華職業圍棋協會執行祕書周平強五段的安排下，直接挑戰職業棋士林杰漢二段。在沒有讓子的情形下，獲得一勝一負成績，相當令人側目。依據周平強棋士及林杰漢棋士的評估，CGI棋力已具有業餘高段棋士水準，非常接近職業棋士。

吳教授表示CGI程式穩定度還有待加強，還有很多成長空間，而且目前還只是單機版，這與AlphaGo動則使用數千核心電腦、數百顆GPU相差太多，CGI在如此環境下仍可成長到接近職業棋士，感到十分鼓舞。未來相信在更多的資源挹注下，設計新的方法後，預期棋力可以更高度的成長。周棋士對於CGI僅使用單台機器就能達到此程度，感到十分驚訝，非常期待CGI未來能很快地發展出具有職業棋士水準的單機版程式，這樣對於棋士的學習與訓練，也會有莫大的幫助。

吳教授表示發展人工智慧遊戲程式，可以讓我們更容易學習了解人工智慧的精隨；由於遊戲輸贏清楚，方法有效與否，比賽一下就知道了。十年前，蒙地卡羅樹狀搜尋演算法(MCTS)，成功地大幅提升了圍棋程式的棋力從級位到業餘段位，這證實了MCTS方法的優越性；這也引導了許多新的研究將MCTS運用到其他應用問題上；例如早先法國的MOGO團隊，將MCTS應用於法國電廠機組調度的最佳化問題，以節省電力。最近，「深度學習」再更進一步地大幅提升了圍棋程式的棋力從業餘段位到職業段位，證實了「深度學習」的優越性。同樣地，我們可以預見這也將引導許多新的研究，將這些新的「深度學習」技術，運用到其他應用問題上，如非常多的醫療、防災等應用問題，可對人類作出更多的貢獻。

註1：

吳教授同時也是六子棋的發明人，與其團隊多年來發展許多棋牌類遊戲的人工智慧程式不遺餘力，並屢獲得國際奧林匹亞Computer Olympiad冠軍，2013年同時獲得五項冠軍(包括六子棋、禁圍棋、暗棋、麻將、Nonograms)，為有史以來獲得最多冠軍的團隊。吳毅成教授本人目前也擔任中華民國人工智慧學會理事長，長期推動人工智慧遊戲的發展。

註2： 有關CGI名稱部分，CGI實際上也是該實驗室名稱的縮寫，全名為Computer Games and Intelligence(電腦遊戲與智慧實驗室)。CGI程式的全名實際上是CGI Go Intelligence，CGI是其縮寫，意思是「CGI實驗室的圍棋智慧」。加入「深度學習」後，稱為CGI 2.0或DeepCGI。