この度OSPスタッフとして新たに加わった若干20歳の加藤英樹くん(写真中央)を紹介します❗️
先日の霞ヶ浦のWBSオープンでも3位(ドライブシャッド3.5“ノーシンカーやHPバグ、ハイカットDRなどでキャッチ❗️)という成績を収める実力を持ち、
将来は世界も視野に入れたプロになるために現在ハワイの英語学校に通うほどアツいアングラーである❗️💪
自分としても心から応援したいと思っている❗️
皆さんも彼のこれからに是非ご注目、よろしくです❗️🙏
写真2枚目はドライブビーバー3.5”、5gフリーリグ(FPPストレート２／0、FCスナイパー16lb)でキャッチ❗️👐
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加藤英樹 在 [新聞] 專訪：您所不知道的加藤英樹-下篇- 看板GO 的推薦與評價
專訪：您所不知道的加藤英樹-下篇
https://www.yikeweiqi.com/wp-content/uploads/2017/06/10845.jpg
（在夢百合賽場，弈客前方記者有幸採訪了Deepzengo的代表加藤英樹先生。加藤先
生60多了，健談而幽默，面對獅子頭，侃侃而談，弈客圍棋將分兩期發表加藤英樹先生的
訪談實錄）
獅子頭：DeepzenGo是如何訓練的？
加藤英樹：我們在訓練時候會投入更多的硬體資源，GPU服務，大約10倍與比賽使用
的資源。這次比賽我們採用一個GPU伺服器，它帶有4顆強勁的Nvidia Titan Pascar GPU
。
獅子頭：世面上有不少AI，比如RN，Leela，Crazystone等，DeepzenGo和這些AI相比
，有多少優勢。
加藤英樹：有一個網站，叫CGOS （Computer Go Server）。在這個網站上，有很多
AI程序在對戰。目前表現最好的是一個叫RN的程序。 RN也是日本開發者的一個圍棋程序
，並且已經開源。主程序的作者在博士生階段開發了2年，去年他畢業了。最初的程序用C
語言，沒有深度神經網路。而Zakki（音）先生為它加入了深度神經網路，現在變得很強
。
RN在CGOS的等級分達到了3200分。而DeepzenGo的等級分遠遠超過了4000分。。。。
。。
獅子頭：ZEN7何時會面世呢？棋力會有多強。
加藤英樹：去年三月ZEN6版本發行，而目前新版的ZEN正在研發，要強3個子，這是一
款達到職業水準的程序，大家等年底新版發布吧！
獅子頭：如果這樣，網路賽事就會變得沒有意義呀！
加藤英樹：絕大部分的圍棋愛好者下棋是為了體會其中的樂趣，並不在於勝負。如果
使用AI支招下棋，其實還是可以看出一些蛛絲馬跡的，比如每步棋的用時。當然如果賽事
設置獎金，那就難辦啦，金錢會改變一切，哈哈！
獅子頭：有沒有計劃開發手機版本的AI呢？
加藤英樹：我們的程序員是Windows程序員，我們還沒有移動編程的經驗。在諸如記
憶體的管理等方面，我們採取的方法並不適用於移動開發，如果改變會非常困難，需要改
動基礎的數據機構，這是一個非常困難的決定。
獅子頭：開發圍棋人工智慧是您的主要研究方向嗎？
加藤英樹：NONONO，圍棋人工智慧只是我對於人工智慧研究的一個原型。我希望將
Top Down Process 使用在Search Engine中。目前棋類AI使用的都是Bottom Up方式的
Search Engine，類似與僅類比人類大腦中的小腦部分，其實這並不是真正的人工智慧。
人工智慧應該更加智慧，使用類比前腦的方式。
在早期人工智慧的研發階段，人類希望使用TOP DOWN Process, 努力了幾十年，失敗
了。我太老了，也許時間等不到啦（笑）。
（獅子頭趕忙送上一百個安慰，寶刀不老，雄風不減當年。。。。。）
https://image.golinksworld.com/ueditor/20170621/636336525971368397.jpg
獅子頭：談一下您當初開發圍棋人工智慧的曆程吧
加藤英樹：我這一輩子都在AI領域工作，包括超級神經網路，神經網路晶片等技術的
研發。在日本最著名的IT公司富士通工作了很多年，1989年，當時我負責的3人研究小組
，但可以使用1億日元的預算，調動200個伺服器的資源，僅為了開發原型系統。這是日本
經濟泡沫破滅前，那是多麼美好的日子。
我在東京研究院（Tokyo Institute Of Technology）畢業，由於英語不行，多讀了
一年（笑），後來去東京大學讀博士，不好意思，現在還沒畢業（笑）。
最初我開發了一個程序叫GiGi Go，因為我的小孫子叫我GiGi。2009年，Zenith Go第
一版問世。當年，
尾島陽兒和我開始研發Deepzen Project，DeepzenGo項目是在2016年3月才開始啟動
的。
DeepzenGo團隊，主創主要是兩人，我和尾島陽兒。Dwango公司給予了很大的支援，
也有幾位工程師參與，團隊中還有一些來自東京大學的實習生。
獅子頭：感謝加藤英樹先生接受弈客的採訪，最後一個問題？願意和我下盤棋嗎？
加藤英樹：哈哈哈，雖然我的程序知道如何評價世界冠軍的棋，但是我自己的棋下得
很差，過去大概有2級到1段的水平，做了DeepzenGo後太忙了，更沒時間下棋了，現在大
概只有4級水平啦。
獅子頭：明白了，感謝加藤先生，期待您的DeepzenGo能夠取得更大突破！
如果把圍棋人工智慧演算法繁複的招式比作劍宗，把深度學習模型中令人難解的參數
庫比作氣宗。劍宗的招式固然絢麗繁複，氣宗卻堅信無招勝有招才是王道。
不論是氣宗的代表Alphago，還是劍宗的領袖Deepzengo，在人工智慧的世界裡，都應
該有自己的位置，百花齊放，良性競爭，以圍棋為突破口的人工智慧研究定能為人類在其
他領域的發展做出更大貢獻。
弈客圍棋原創整理
https://www.yikeweiqi.com/news/topline/32321/
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