Google DeepMind 發展的 AlphaGo 程式，打敗 世界一流的李世石棋士、世界排名第一的柯潔，震 撼全世界。然而據 IEEE CIM (Computational In-telligence Magazine) 雜誌報導，程式所需的計算 資源達千顆 GPU(Graphics Processing Unit; 圖型 處理器)以上，這對許多學術單位而言是遙不可及的 障礙，因此 AlphaGo 程式已發表一年多，仍無學界 程式能達到高段職業棋士水準。不過，這個障礙最 近已被交通大學資訊工程系吳毅成教授團隊所發展 的 CGI 程式(全名: CGI Go Intelligence)打破。
12 日在義大利國際 IEEE FUZZ 會議舉辦的人機 圍棋賽中，CGI 與紅面棋王周俊勳對弈兩場，CGI 先 是執黑獲得中押勝，執白也以 2.5 目獲勝。這是全 世界第一次學界圍棋程式在正式比賽的場合中，擊 敗職業九段棋士。 CGI 程式最近的表現讓人驚訝，吳毅成教授也 感到意外。六月中在大陸福州舉辦的中韓台人機配 對賽，初試啼聲即獲得冠軍；與美女棋士黑嘉嘉的 配對組，更戰勝韓國獲數十次世界冠軍頭銜李昌鎬 九段的配對組、中國第一位獲得世界冠軍頭銜馬曉 春九段的配對組。當時黑嘉嘉讚許「搭檔算得很 準，自己下起棋來很放心。」當時 CGI 被評估大約 有職業四、五段棋力，不到一個月的時間，最近受 邀到韓國的棋城網站與職業高段棋士對弈，竟然連 連擊敗許多高手，勝率達 70%，其中不乏世界排名 (gorating.org)第四的申真谞、第 37 的申旻埈，讓 棋界人士大為吃驚。 吳毅成教授表示，兩年前剛開始發展圍棋程式 時，也是在 IEEE 國際會議所舉辦的人機圍棋賽中， 周俊勳讓六子，CGI 程式還輸棋。AlphaGo 程式的出 現，不僅沒有讓團隊卻步，反而更激起團隊的鬥 志。然而計算資源仍是一大問題與挑戰，吳毅成教 授告訴團隊研發同學「我負責到處找資源，你們要 做兩件事情：找 CP 值最高的 GPU，同時改善演算方 法，減少 GPU 的需求」。在計算資源方面，獲得科 技部前瞻深度學習計畫、Nvidia 支持；方法部分， 吳廸融等同學改良了深度學習方法，幫助程式大幅 提升了棋力。吳毅成教授說，目前 CGI 程式仍與 AlphaGo 有一大段差距，除了持續爭取計算資源外， 也將發展更多新的方法，來彌補資源不足問題，如 何使用較少資源達到效果，這也對學術界有相當的 意義。 吳毅成教授表示，持續研發圍棋程式有許多重 要的意義。許多國內職業棋士反應，與國際排名前 百的頂級棋士比賽機會不多，CGI 程式是本土發展的 程式，樂見與台灣職業棋士多交流，互相幫助與合 作，共同提升程式與棋士棋力，達到國際級水準。 此外，過去電腦遊戲研究常被譽為研究人工智 慧的縮影，現代圍棋程式即採用了許多人工智慧、 機器學習方法，因此研究圍棋程式等同探索最新的 人工智慧、機器學習方法，未來可應用於許多問題 上，如電力節能、機器人、醫療等。除了研發人工 智慧遊戲外，吳毅成教授團隊目前與許多業界單位 合作，他表示發展圍棋程式的技術，確實對許多業 界應用問題有相當大的助益，希望藉此對提升台灣 的人工智慧技術有所助益。
