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AlphaGo进化:3天100:0碾压旧版 不使用人类知识
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【经济学专业论文题目】当地时间10月18日，谷歌人工智能团队DeepMind团队在国际学术期刊《自然》上发表论文，宣布新版AlphaGo――AlphaGo Zero可以在没有人类指导的情况下学习，其水平超过此前所有AlphaGo（阿尔法狗），仅用3天就碾压了此前击败李世石的旧阿尔法狗。 /js/10001.js>
当地时间10月18日，谷歌人工智能团队DeepMind团队在国际学术期刊《自然》上发表论文，宣布新版AlphaGo――AlphaGo Zero可以在没有人类指导的情况下学习，其水平超过此前所有AlphaGo（阿尔法狗），仅用3天就碾压了此前击败李世石的旧阿尔法狗。
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AlphaGo Zero仅拥有4个TPU，零人类经验，所以，它的名字叫作零（Zero），Nature这篇论文――《Mastering the game of Go without human knowledge》中，DeepMind展示新版本围棋程序AlphaGo Zero在数百万局自我对弈后，随着程序训练的进行，独立发现了人类用几千年才总结出来的围棋规则，还建立了新的战略。《自然》为该论文配发两篇评论文章，一篇?碜约扑慊?科学家，一篇来自围棋选手。
今年5月乌镇大会上，中国棋手、世界冠军柯洁9段以0：3不敌AlphaGo。随后DeepMind创始人得米斯?哈萨比斯（ DemisHassabis）宣布，AlphaGo将永久退出竞技舞台，不再进行比赛。
同时哈萨比斯表示：“我们计划在今年稍晚时候发布最后一篇学术论文，详细介绍我们在算法效率上所取得的一系列进展，以及应用在其他更全面领域中的可能性。就像第一篇 AlphaGo 论文一样，我们希望更多的开发者能够接过接力棒，利用这些全新的进展开发出属于自己的强大围棋程序。”
DeepMind如约在Nature发布了这篇论文《Mastering the game of Go without human knowledge》。
论文中，DeepMind展示了AlphaGo Zero一种新的强化学习方式，通过自我对弈学习AlphaGo Zero 成为自己的老师。这个学习系统从一个对围棋游戏完全没有任何知识的神经网络开始。然后，通过将这个神经网络与一种强大的搜索算法相结合，它就可以自己和自己下棋了。
在它自我对弈的过程中，神经网络被调整、更新，以预测下一个落子位置以及对局的最终赢家。这个更新后的神经网络又将与搜索算法重新组合，进而创建一个新的、更强大的 AlphaGo Zero 版本，再次重复这个过程。在每一次迭代中，系统的性能都得到一点儿的提高，自我对弈的质量也在提高，这就使得神经网络的预测越来越准确，得到更加强大的 AlphaGo Zero版本。
这种技术比上一版本的 AlphaGo 更强大，因为它不再受限于人类知识的局限。在进行了3天的自我训练后，AlphaGo Zero在100局比赛中以100：0击败了上一版本的 AlphaGo――而上一版本的 AlphaGo 击败了曾18次获得围棋世界冠军的韩国九段棋士李世石。经过 40 天的自我训练后，AlphaGo Zero 变得更加强大，超越了“Master”版本的 AlphaGo――Master 曾击败世界上最优秀的棋士、世界第一的柯洁。
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