如何看待「2020福州人工智能围棋大赛」疑似众多队伍使用开源程序「KataGo」参赛？
福州人工智能围棋大赛出现大量队伍使用KataGo参赛的现象，这在围棋AI圈子里引起了不小的讨论，可以说是一场“意料之外”的风暴。咱们不妨从几个角度来聊聊这事儿，看看它是怎么发生的，以及它背后代表着什么。
KataGo是什么来头？为啥这么牛？
首先得说说KataGo。这玩意儿可不是什么小打小闹的程序。简单来说，它是一个开源的、基于神经网络的围棋AI引擎。开源，意味着它的代码是公开的，任何人都可以查看、学习、甚至修改和使用。这本身就为它的普及打下了基础。
KataGo之所以能引起轰动，主要有几个原因：
强大的性能： KataGo在设计和训练上非常出色，它借鉴了AlphaGo Zero的许多先进思想，比如“蒙特卡洛树搜索”（MCTS）结合强大的神经网络来评估棋局和预测落子。更关键的是，它在训练过程中使用了“自我对弈”和“奖励机制”，不断地学习和优化自身，使得它的棋力在短短几年内突飞猛进，一度被认为是超越了绝大多数商业或封闭式AI的水平。
高度的可定制性： 由于是开源的，KataGo允许用户进行大量的参数调整和配置，比如调整计算量、搜索深度、网络大小等等。这使得它能适应不同的硬件环境和比赛规则，甚至可以针对特定场景进行优化。
易于部署和使用（相对而言）： 虽然要完全理解和配置KataGo需要一定的技术门槛，但相比于一些完全封闭的AI系统，它的门槛已经低了很多。许多社区开发者和爱好者已经打包好了各种版本的KataGo，并提供了详细的使用教程，这大大降低了普通参赛者使用它的难度。
强大的社区支持： 开源的生命力很大程度上在于社区。KataGo拥有一个非常活跃的社区，开发者们不断更新迭代，修复bug，添加新功能，并乐于分享自己的经验。这种社区的活力进一步推动了KataGo的发展和普及。
为什么福州大赛会出现“KataGo扎堆”的情况？
这就说到了这次大赛的“爆点”。当一个技术足够强大且易于获取的工具出现时，它很容易在竞技比赛中被广泛采用，尤其是在那些不严格限制AI使用或监管不到位的比赛中。
我们可以从以下几个方面来分析：
1. 技术门槛的降低： 以前，要制作一个像样的围棋AI，需要极强的算法功底、大量的计算资源进行训练，以及精密的工程实现。但现在，KataGo已经把这些都给你准备好了。参赛者只需要下载、配置好，甚至可以找到已经训练好的模型，就能拥有一个顶尖水平的棋力。这对于那些没有强大AI研发团队的个人或小队伍来说，无疑是巨大的诱惑。
2. “公平性”的重新定义： 传统的围棋比赛，是人与人之间的智力较量。但当AI的棋力远超人类顶尖水平时，AI的引入就成了无法回避的问题。在一些不设限的比赛中，使用最强的AI就等于拥有了最强的棋力。那么，“公平”的定义就从“人类之间的公平”变成了“使用AI的公平”——即谁能更好地运用和配置现有的顶级AI。
3. 比赛规则的模糊或缺失： 有些比赛在AI使用上可能没有明确的禁止条款，或者监管机制不够完善。在这种情况下，参赛者自然会倾向于使用最能帮助他们获胜的工具。如果其他队伍都在用，而自己不用，就等于在起点就处于劣势。
4. 测试和学习的动机： 对于一些开发者或爱好者来说，参加这类比赛也是一个测试自己配置能力、学习AI应用的好机会。他们可能想看看自己能把KataGo调教到什么水平，如何在比赛中应对不同的对手（即使对手也是AI）。
这件事情的几个关键点和影响：
对比赛本身的意义： 当比赛的主要焦点从人类棋手之间的对弈，转移到“谁是AI配置大师”时，这场比赛的性质就变了。它可能不再是纯粹的围棋竞技，而更像是一场“AI应用与调优大赛”。这可能会让一些追求纯粹围棋技艺的观众和参赛者感到失望。
开源AI的普及与挑战： KataGo的广泛使用，一方面是开源力量的胜利，证明了社区合作的强大，也极大地推动了围棋AI技术的普及。另一方面，这也给未来的围棋赛事组织者提出了挑战：如何在这种情况下保证比赛的公平性和吸引力？是否需要引入新的规则来限制AI的使用，或者改变比赛的评价标准？
对围棋运动的影响： 长期来看，AI的强大和普及，对围棋运动本身会产生深远影响。它可能会成为一种训练工具，帮助人类棋手学习和进步。但如果过度依赖，也可能削弱人类在围棋上的独立探索和创造性。
“作弊”的界定： 在这次事件中，使用KataGo本身可能并不算“作弊”，因为它是一个被允许（或至少未被禁止）的工具。但如果大赛的主旨是“人类棋手对弈”，那么大规模使用顶尖AI就可能偏离了这个主旨，被视为一种“不尊重比赛精神”的行为。这种界定是模糊的，也是引发争议的关键。
总结一下：
2020福州人工智能围棋大赛出现“KataGo扎堆”的现象，是开源AI技术爆发的一个缩影。它反映了AI技术正在以前所未有的速度渗透到各个领域，也迫使我们思考在新的技术环境下，如何重新定义“公平”、“竞技”和“比赛的意义”。这既是技术发展的必然，也是对赛事组织者和参与者提出的新课题。未来，围棋界如何应对AI的挑战，如何在保留人类智慧魅力的同时拥抱技术进步，将是一个值得持续关注的议题。这事儿，没有简单的对错，只有技术发展带来的变化，以及我们如何去适应和引导这些变化。
KataGo是什么来头？为啥这么牛？
首先得说说KataGo。这玩意儿可不是什么小打小闹的程序。简单来说，它是一个开源的、基于神经网络的围棋AI引擎。开源，意味着它的代码是公开的，任何人都可以查看、学习、甚至修改和使用。这本身就为它的普及打下了基础。
KataGo之所以能引起轰动，主要有几个原因：
强大的性能： KataGo在设计和训练上非常出色，它借鉴了AlphaGo Zero的许多先进思想，比如“蒙特卡洛树搜索”（MCTS）结合强大的神经网络来评估棋局和预测落子。更关键的是，它在训练过程中使用了“自我对弈”和“奖励机制”，不断地学习和优化自身，使得它的棋力在短短几年内突飞猛进，一度被认为是超越了绝大多数商业或封闭式AI的水平。
高度的可定制性： 由于是开源的，KataGo允许用户进行大量的参数调整和配置，比如调整计算量、搜索深度、网络大小等等。这使得它能适应不同的硬件环境和比赛规则，甚至可以针对特定场景进行优化。
易于部署和使用（相对而言）： 虽然要完全理解和配置KataGo需要一定的技术门槛，但相比于一些完全封闭的AI系统，它的门槛已经低了很多。许多社区开发者和爱好者已经打包好了各种版本的KataGo，并提供了详细的使用教程，这大大降低了普通参赛者使用它的难度。
强大的社区支持： 开源的生命力很大程度上在于社区。KataGo拥有一个非常活跃的社区，开发者们不断更新迭代，修复bug，添加新功能，并乐于分享自己的经验。这种社区的活力进一步推动了KataGo的发展和普及。
为什么福州大赛会出现“KataGo扎堆”的情况？
这就说到了这次大赛的“爆点”。当一个技术足够强大且易于获取的工具出现时，它很容易在竞技比赛中被广泛采用，尤其是在那些不严格限制AI使用或监管不到位的比赛中。
我们可以从以下几个方面来分析：
1. 技术门槛的降低： 以前，要制作一个像样的围棋AI，需要极强的算法功底、大量的计算资源进行训练，以及精密的工程实现。但现在，KataGo已经把这些都给你准备好了。参赛者只需要下载、配置好，甚至可以找到已经训练好的模型，就能拥有一个顶尖水平的棋力。这对于那些没有强大AI研发团队的个人或小队伍来说，无疑是巨大的诱惑。
2. “公平性”的重新定义： 传统的围棋比赛，是人与人之间的智力较量。但当AI的棋力远超人类顶尖水平时，AI的引入就成了无法回避的问题。在一些不设限的比赛中，使用最强的AI就等于拥有了最强的棋力。那么，“公平”的定义就从“人类之间的公平”变成了“使用AI的公平”——即谁能更好地运用和配置现有的顶级AI。
3. 比赛规则的模糊或缺失： 有些比赛在AI使用上可能没有明确的禁止条款，或者监管机制不够完善。在这种情况下，参赛者自然会倾向于使用最能帮助他们获胜的工具。如果其他队伍都在用，而自己不用，就等于在起点就处于劣势。
4. 测试和学习的动机： 对于一些开发者或爱好者来说，参加这类比赛也是一个测试自己配置能力、学习AI应用的好机会。他们可能想看看自己能把KataGo调教到什么水平，如何在比赛中应对不同的对手（即使对手也是AI）。
这件事情的几个关键点和影响：
对比赛本身的意义： 当比赛的主要焦点从人类棋手之间的对弈，转移到“谁是AI配置大师”时，这场比赛的性质就变了。它可能不再是纯粹的围棋竞技，而更像是一场“AI应用与调优大赛”。这可能会让一些追求纯粹围棋技艺的观众和参赛者感到失望。
开源AI的普及与挑战： KataGo的广泛使用，一方面是开源力量的胜利，证明了社区合作的强大，也极大地推动了围棋AI技术的普及。另一方面，这也给未来的围棋赛事组织者提出了挑战：如何在这种情况下保证比赛的公平性和吸引力？是否需要引入新的规则来限制AI的使用，或者改变比赛的评价标准？
对围棋运动的影响： 长期来看，AI的强大和普及，对围棋运动本身会产生深远影响。它可能会成为一种训练工具，帮助人类棋手学习和进步。但如果过度依赖，也可能削弱人类在围棋上的独立探索和创造性。
“作弊”的界定： 在这次事件中，使用KataGo本身可能并不算“作弊”，因为它是一个被允许（或至少未被禁止）的工具。但如果大赛的主旨是“人类棋手对弈”，那么大规模使用顶尖AI就可能偏离了这个主旨，被视为一种“不尊重比赛精神”的行为。这种界定是模糊的，也是引发争议的关键。
总结一下：
2020福州人工智能围棋大赛出现“KataGo扎堆”的现象，是开源AI技术爆发的一个缩影。它反映了AI技术正在以前所未有的速度渗透到各个领域，也迫使我们思考在新的技术环境下，如何重新定义“公平”、“竞技”和“比赛的意义”。这既是技术发展的必然，也是对赛事组织者和参与者提出的新课题。未来，围棋界如何应对AI的挑战，如何在保留人类智慧魅力的同时拥抱技术进步，将是一个值得持续关注的议题。这事儿，没有简单的对错，只有技术发展带来的变化，以及我们如何去适应和引导这些变化。
网友意见
四更！1.卡塔作者近日接受 @弈客围棋 采访，其中，对其它AI借助卡塔的看法：
我被告知说在最近的福州围棋AI锦标赛预赛中，除KataGo外，还有一些参赛作品是基于KataGo编写的，并且不止一支团队都通过独立训练后有了新的改进。可能会在后续淘汰赛中看到各AI的精彩表现，这很棒。没有亲身参与比赛的我只是一名看客，但如果这是真的，那么我希望比赛结束后，相关团队可以考虑公开，特别是共享新的算法和训练技术。我为自己能够创作出其他人想要使用或构建的AI感到非常高兴。
2.此次福州比赛的协助筹办技术负责人在《围棋天地》上刊文，其中，对原创抄袭的看法：
原创还是“抄袭”？这在AI界是个老生常谈的话题。对开源程序的借鉴方式有很多种，如用开源棋谱训练、用开源程序生成棋谱训练、用开源引擎、用开源引擎、开源权重等，除最后一种以外，都可认为存在不同程度的原创性质。本次大赛收到有效报名20个，其中声明未借鉴任何开源程序的有3个（星阵、采薇、棋之魂队），未说明是否借鉴的有4个（清石、手谈、飞虎队、BSK），声明完全为开源的有5个（爱奇、LeelaZero、威狐、KataGo、小飞），其余8队声明在借鉴开源程序的基础上进行了二次开发。本次比赛放宽了原创性约束，允许非原创程序参赛，但从技术声明来看，75%的团队同时满足往届的参赛要求。网传通过对具体着法的不完全统计来判断程序的原创性是缺乏科学依据的。
三更！1.吴清源杯组委会的看法：
在本届比赛放宽了原创性要求之后，世界人工智能围棋大赛迎来了久违的百花齐放。未来人工智能围棋界的发展格局呈原创程序和基于二次开发的开源程序互相追赶、良性竞争的新局面。开山鼻祖AlphaGo看到当今比赛的高水平和紧张竞逐的场景，也会感到欣慰吧。
附上排行榜：
想了解更多对局细节的可以移步此次比赛对战平台：http://game.egcode.cn/#/hall/match
2.此次参赛的弈小天团队之一的弈客毒奶菇的看法：
本次比赛放宽了原创性要求，所以大量二次开发的KataGo同台竞技，但是结果天差地别。抛开上面提到的程序调试原因，还有一点就是对新规则的理解。
这次比赛KataGo是最大的输家也是最大的赢家——KataGo官方团队被淘汰出局，但是信徒们纷纷证明了自己的实力。石子旋风堪称犹大，让KataGo半目饮恨
二更！卡塔人肉臂赛后感言，其中，对其它AI借助卡塔的看法：
本次比赛容许使用开源软件参加，很多团队都在使用KataGo。同样的软件竞争，胜负总是难以预料，更何况一两盘的胜负偶然性还是很大的。这样KataGo的出局何尝不是另一种巨大的成功呢？
之前协办方的通知有错误，主办方的通知是12届UEC将于2021年3月举办！
更新！2020年【UEC杯电脑围棋大会】第12届UEC杯电脑围棋大会预定10月10日、11日举行@电通大学
原 回 答 ：
去年同类赛事还是八仙过海，今年却疑似卡塔个人秀/Nvidia V100秀，原因十分显然：
1.绝艺、CGI、G-AQZ、Handol、Natsukaze、Ray等未参赛；
2.卡塔异军突起！
2020年6月卡塔结束新的训练，棋力经测试已经超过里拉零公开最强权重“LZ272”（非比赛权重）500-700 elo! 而且同时间/硬件条件下力挫星阵和绝艺！
这什么概念？大概是：卡塔持黑，贴15目；卡塔持白，不贴。还能跟其它各路顶尖AI五五开！
在这种情况下，距离比赛9月27号只剩3-4个月了，就算不直接用，多少也得借鉴卡塔的方法与数据吧？但即使仅用方法不用数据，数据从头练，今年的弈小天就是这样的，时间根本不够训练啊！更何况卡塔也是开源宽松协议，最后，此次比赛的AI原创要求也不高……总而言之，众多原因导致了结果。
这次比赛的强度到底如何？去年同赛事（四月）还是亚军的小爱（引用的新浪，百度连比赛结果都不写真是服了！），今年倒数第四，还是前五轮战绩1:4提前出局！(小爱持有韩国的资金)
去年围棋大会的世界人工智能围棋公开赛（八月），晋级的清石今年未晋级，淘汰的石子旋风今年晋级了，有出入不能直接说明今年的比赛强弱。
但去年UEC（十一月），第三名是小爱！这个总足够说明今年比赛强度了吧，而且这已经是最新的比赛了！
不要说原创少就无聊，这是竞技为主的比赛，以结果论英雄的！既然参加这项比赛，就应该默认接受卡塔个人秀/Nvidia V100秀的结果。如果就想比原创，可以试试其它比赛/平台，如北京大学的Botzone，日本的UEC等。其中，UEC明确规定独创性：must add an explicit unique contrivance
附上elo>4500的AI等级分参考表：
人类最高3800，上表的AI等级分和goratings（野榜）的人类等级分基本能对应上，根据elo计算公式和职业高水平棋手实际测试等情况（保密勿问），个人观点，误差在400elo之内。最高AI什么水平？大概是让三子时，顶尖AI与顶尖人类五五开的情况。假说：
1.卡塔大幅超越AZ/AGZ/Master
2.卡塔使得AI首次突破了让三子的极限
全员katago，可以想想这个比赛还剩下什么价值吧。以前的围棋ai比赛可真的是神仙打架的。
另外，katago时代还有人热衷于leela zero的分布式训练项目吗？
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