最近，Facebook的人工智能研究所（以下简称FAIR）宣布，他们开源了自研的围棋AI训练模型和代码。这意味着，你可以随时随地和Facebook的人工智能下围棋了，而且此围棋AI程序重现的是名噪一时的AI高手AlphaZero。 　　在这次开源的论文中，FAIR研究人员全面披露了ELF OpenGo的训练过程，包括取得的是三个突破。 　　一是为ELF OpenGo训练了一个超人类棋艺的模型，他们在2000个GPU上运行类AlphaZero的训练软件9天后，有20个模块的模型超越了人类水平。 　　二是提供了模型在训练过程中的行为分析，包括和其他模型的对比、学习速度、学习难度等等。 　　三是通过实施ablation实验，以研究AlphaZero风格算法的性质，他们发现对于最终模型而言，对局中加倍rollout水平大约提升200 ELO，AI的发挥会受到模型容量的限制。 　　最后，此次论文的主要作者为田渊栋，他一直负责Facebook的围棋AI相关研究，在此前的一篇知乎文章中，他提到：DeepMind不开源也不透露细节，文章里面一些地方也没有写得很清楚。没有第一手经验总不是很踏实。所以本着研究目的，我们需要复现一下，先有复现，才有创新，这个是做研究的习惯。而且如果我们去看 ELF OpenGo 的代码，会发现其完全适用于其它方向的工作。而围棋对我们来说，只是一个把算法和平台做好的手段。在这一点上，花点时间把围棋做好是值得的。