在Facebook内部，判断一个项目的重要程度，有一种很直观的方法：看看这个项目的负责人离扎克伯格的办公桌有多远。
田渊栋在Facebook的办公桌离CEO扎克伯格只有6米远（20英尺），他的前排坐着的是Facebook的COO谢丽尔·桑德伯格（Sheryl Sandberg）。这样的座位安排，一开始让这个围棋项目负责人觉得有点小慌，但这足以凸显这一人工智能项目在Facebook公司中的重要性。
从美国卡耐基梅隆大学机器人学院取得博士学位后，这位来自上海的田渊栋加入谷歌无人车项目，随后跳槽到Facebook人工智能实验室。田渊栋的个人简历丰富多彩，最近，他的围棋对弈项目更是得到了扎克伯克的公开点名表扬。
因为喜欢科幻小说《三体》，来自上海的小伙子将自己的围棋对弈项目命名为黑暗森林（DarkForest）。在谷歌AlphaGo战胜欧洲冠军樊麾，引爆全球关注人机对弈的人工智能前，这个项目在Facebook人工智能实验室里低调而神秘。
“这个项目是从去年5月开始，两个人，在不到半年的时间里，虎口拔牙似得抓到一些进展，已是十分不易，任何一个地方只要动作慢了点，都不会有现在的成果。能被小扎点名我是始料未及，我感到非常荣幸。”田渊栋在接受澎湃新闻（www.thepaper.cn）专访时表示。
就在3月9日，谷歌AlphaGo将对韩国围棋冠军李世石发起挑战，展开5局的对决。作为谷歌AlphaGo的竞争对手，田渊栋没有正面回答澎湃新闻提出的是否看好谷歌获胜的问题，但他表示谷歌的人工智能确实做得很好，自己也很期待比赛。
谷歌DeepMind创始人之一丹米斯·哈撒比斯则对自己的人工智能充满信心，他曾在赛前透露说：“骗招对付不了‘阿尔法’。它现在正以无数的棋谱数据为基础进行‘深度学习’，不断地完善自己，并通过自我模拟对局提高实力。此外，电脑超强的学习能力是人脑无法比拟的，‘阿尔法’现在已学习了相当于人类1000年的学习量，所以它这几个月的棋力已得到了显著提高。”
据国外媒体报道，谷歌公司目前正用两台超级计算机模拟人类实战，每天的对局量上百盘，每盘棋的计算机投入成本大约为300美元，此外研发团队还对围棋软件有针对性地进行了很多测试。有专家认为，与去年10月的“阿尔法围棋”软件相比，今年3月版的“阿尔法围棋”经过这五个月时间的强化与完善，肯定已产生巨大的飞跃，李世石所面对的将是另外一只“猛兽”。
作为先后在谷歌和Facebook工作的研究员，田渊栋非常清楚两个科技公司在人工智能领域的各自优势。在采访中，他更是分析了两者之间的差距。
在开赛前，先听听竞争对手的分析，或许更容易理解明天的比赛。
被扎克伯格点赞始料未及，我感到非常荣幸
2013年底，著名人工智能学者、纽约大学教授在Yann
LeCun在自己的个人社交网站上宣布受聘于Facebook，成立人工智能研究实验室，致力于“宏大长远的目标，要给人工智能带来重大突破”。至此开始，在Yann LeCun的带领下，Facebook在人工智能领域里招兵买马，扩充实力。
田渊栋称，进入Facebook后，自己手上有七八个研究项目，DarkForest还是其中最不起眼的一个。
“到去年8月份左右，我们走子网络的性能已经超过了谷歌DeepMind在2014年底发表的文章的水平。今年一月底谷歌文章出来后，以20人一年半的团队和完美的公关，让全世界开始关注围棋。但DarkFores，靠两个人花半年时间，虎口拔牙抓到一些进展，已是十分不易，任何一个地方动作稍慢一点，都不会有现在的成果。”田渊栋说。
澎湃新闻：谷歌有alphaGo项目，我们知道Facebook也有针对棋类对弈的dark
forest项目，作为这个项目的负责人，扎克伯格也曾点名表扬你的工作成果，你能否简单介绍自己在做的工作？
田渊栋：这个项目是去年5月开始的，当时我刚加入Facebook
AI，开了七八个研究项目，这是其中不很起眼的一个。一开始我也不是很看好，只是为了实验一个想法而收集了下数据。后来这个想法没做出来，但是既然有数据有平台了，还不如继续做下去。当时第二作者朱岩在我们组实习，他手上的另一个项目刚结束，我就问他是不是有兴趣，他觉得挺有意思的就开始合作了。
到去年8月份左右，我们走子网络的性能已经超过了谷歌DeepMind在2014年底发表的文章的水平。于是我就把代码重新写了一遍（之前是用各种开源程序拼凑起来的），开始搭建我们自己的系统，同时把现有的走子网络放在KGS（世界上最大的围棋服务器之一，一般任何时刻同时有超过一千五百人在线）上开始和别人对战，DarkForest这个名字就是那时候起的。
去年9月份，我尝试了预测下3步而非下1步的方案，看到性能一直在提高，这时我觉得深度神经网络加上蒙特卡罗树搜索，可能会得到很不错的围棋程序。到10月份基本上蒙特卡罗树搜索的框架有了，但是还有很多bug，因为另一个项目（基于图片的问答系统）的时间吃紧，花在围棋上的时间不多。到11月份问答系统差不多了，我再回过头来做围棋，我们当时的计划是再慢慢做做准备投稿2016年2月份的ICML（国际机器学习大会），后来讨论了一下，决定还是试一试15年11月中旬的ICLR（国际机器人顶级会议）。这时候离ICLR的截稿日期还有三周。这三周加班加点，如期得到了一个还不错的系统，投了ICLR，文章放在arXiv（由美国国家科学基金会和美国能源部资助，在美国洛斯阿拉莫斯国家实验室建立的电子预印本文献库，始建于1991年8月）上公开了。
大家也知道了Facebook在做围棋。国外的ComputerGo（计算机围棋对战）论坛一开始不相信我们的程序不经盘面搜索到3段，后来因为我们在网上放久了，打定段战确实能到3段，才渐渐服众，各种媒体报道也纷至沓来。现在看起来，我们做的工作吹响了这一波围棋AI突破的号角。
