阿尔法狗再进化 怎么进化的现在什么样

阿尔法狗连续打败很多围棋大师广受关注，现在有接受了进化，新的变化是什么，现在进化成什么样子了。伦敦当地时间10月18日18：00（北京时间19日01：00），AlphaGo再次登上世界顶级科学杂志——《自然》。一...

法律法规网消息 阿尔法狗连续打败很多围棋大师广受关注，现在有接受了进化，新的变化是什么，现在进化成什么样子了。

伦敦当地时间10月18日18：00（北京时间19日01：00），AlphaGo再次登上世界顶级科学杂志——《自然》。

一年多前，AlphaGo便是2016年1月28日当期的封面文章，Deepmind公司发表重磅论文，介绍了这个击败欧洲围棋冠军樊麾的人工智能程序。

今年5月，以3:0的比分赢下中国棋手柯洁后，AlphaGo宣布退役，但DeepMind公司并没有停下研究的脚步。伦敦当地时间10月18日，DeepMind团队公布了最强版AlphaGo ，代号AlphaGo Zero。它的独门秘籍，是“自学成才”。而且，是从一张白纸开始，零基础学习，在短短3天内，成为顶级高手。

团队称，AlphaGo Zero的水平已经超过之前所有版本的AlphaGo。在对阵曾赢下韩国棋手李世石那版AlphaGo时，AlphaGo Zero取得了100:0的压倒*战绩。DeepMind团队将关于AlphaGo Zero的相关研究以论文的形式，刊发在了10月18日的《自然》杂志上。

“AlphaGo在两年内达到的成绩令人震惊。现在，AlphaGo Zero是我们最强版本，它提升了很多。Zero提高了计算效率，并且没有使用到任何人类围棋数据，”AlphaGo之父、DeepMind联合创始人兼CEO 戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）说，“最终，我们想要利用它的算法突破，去帮助解决各种紧迫的现实世界问题，如蛋白质折叠或设计新材料。如果我们通过AlphaGo，可以在这些问题上取得进展，那么它就有潜力推动人们理解生命，并以积极的方式影响我们的生活。”

不再受人类知识限制，只用4个TPU

AlphaGo此前的版本，结合了数百万人类围棋专家的棋谱，以及强化学习的监督学习进行了自我训练。

在战胜人类围棋职业高手之前，它经过了好几个月的训练，依靠的是多台机器和48个TPU（谷歌专为加速深层神经网络运算能力而研发的芯片）。

AlphaGo Zero的能力则在这个基础上有了质的提升。最大的区别是，它不再需要人类数据。也就是说，它一开始就没有接触过人类棋谱。研发团队只是让它自由随意地在棋盘上下棋，然后进行自我博弈。值得一提的是，AlphaGo Zero还非常“低碳”，只用到了一台机器和4个TPU，极大地节省了资源。

阿尔法狗再进化:自学3天就100:0碾压李世石版旧狗AlphaGo Zero强化学习下的自我对弈。

经过几天的训练，AlphaGo Zero完成了近5百万盘的自我博弈后，已经可以超越人类，并击败了此前所有版本的AlphaGo。DeepMind团队在官方博客上称，Zero用更新后的神经网络和搜索算法重组，随着训练地加深，系统的表现一点一点地在进步。自我博弈的成绩也越来越好，同时，神经网络也变得更准确。

阿尔法狗再进化:自学3天就100:0碾压李世石版旧狗AlphaGo Zero习得知识的过程

“这些技术细节强于此前版本的原因是，我们不再受到人类知识的限制，它可以向围棋领域里最高的选手——AlphaGo自身学习。” AlphaGo团队负责人大卫·席尔瓦（Dave Sliver）说。

据大卫·席尔瓦介绍，AlphaGo Zero使用新的强化学习方法，让自己变成了老师。系统一开始甚至并不知道什么是围棋，只是从单一神经网络开始，通过神经网络强大的搜索算法，进行了自我对弈。

随着自我博弈的增加，神经网络逐渐调整，提升预测下一步的能力，最终赢得比赛。更为厉害的是，随着训练的深入，DeepMind团队发现，AlphaGo Zero还独立发现了游戏规则，并走出了新策略，为围棋这项古老游戏带来了新的见解。

自学3天，就打败了旧版AlphaGo

除了上述的区别之外，AlphaGo Zero还在3个方面与此前版本有明显差别。

阿尔法狗再进化:自学3天就100:0碾压李世石版旧狗AlphaGo-Zero的训练时间轴

首先，AlphaGo Zero仅用棋盘上的黑白子作为输入，而前代则包括了小部分人工设计的特征输入。

其次，AlphaGo Zero仅用了单一的神经网络。在此前的版本中，AlphaGo用到了“策略网络”来选择下一步棋的走法，以及使用“价值网络”来预测每一步棋后的赢家。而在新的版本中，这两个神经网络合二为一，从而让它能得到更高效的训练和评估。

第三，AlphaGo Zero并不使用快速、随机的走子方法。在此前的版本中，AlphaGo用的是快速走子方法，来预测哪个玩家会从当前的局面中赢得比赛。相反，新版本依靠地是其高质量的神经网络来评估下棋的局势。

阿尔法狗再进化:自学3天就100:0碾压李世石版旧狗AlphaGo几个版本的排名情况。

据哈萨比斯和席尔瓦介绍，以上这些不同帮助新版AlphaGo在系统上有了提升，而算法的改变让系统变得更强更有效。

经过短短3天的自我训练，AlphaGo Zero就强势打败了此前战胜李世石的旧版AlphaGo，战绩是100:0的。经过40天的自我训练，AlphaGo Zero又打败了AlphaGo Master版本。“Master”曾击败过世界顶尖的围棋选手，甚至包括世界排名第一的柯洁。

对于希望利用人工智能推动人类社会进步为使命的DeepMind来说，围棋并不是AlphaGo的终极奥义，他们的目标始终是要利用AlphaGo打造通用的、探索宇宙的终极工具。AlphaGo Zero的提升，让DeepMind看到了利用人工智能技术改变人类命运的突破。他们目前正积极与英国医疗机构和电力能源部门合作，提高看病效率和能源效率。

自学40天能胜赢柯洁的版本

谷歌子公司DeepMind当地时间10月18日发布了一款新版本的AlphaGo程序，它能通过自学玩转多种游戏。这套系统名为“AlphaGo Zero”，它通过一种名为“强化学习”的机器学习技术，可以在与自己游戏中吸取教训。

该公司表示，AlphaGo Zero的研发与其前身有很大不同。研究团队不是根据已知的人类发展战略使AI智能化，而是经过短暂的训练使软件能够轻松击败此前的版本。 AlphaGo Zero能不断更新自己的游戏知识，越来越好。

据Deepmind介绍，AlphaGoZero采用了新的强化学习方法，从一个不知道围棋游戏规则的神经网络开始，然后通过将这个神经网络与强大的搜索算法结合，然后就可以实现自我对弈了。在这样的训练过程中，神经网络被更新和调整，并用于预测下一步落子和最终的输赢。

这一更新后的神经网络将再度与搜索算法组合，这一过程将不断重复，创建出一个新的、更强大版本的AlphaGoZero。在每次迭代中，系统的*能和自我对弈的质量均能够有部分提高。“日拱一卒，功不唐捐”，最终的神经网络越来越精确，AlphaGoZero也变得更强。

经过三天的不间断比赛，Zero能够击败去年已经战胜人类围棋世界冠军的AlphaGo版本。后者是去年击败了韩国选手李世石（Lee Sedol）的DeepMind软件。经过大约40天的训练（约2900万场自玩游戏），AlphaGo Zero击败了AlphaGo Master(今年早些时候击败了世界冠军柯洁)。事实上，AlphaGo Zero连续赢得了100场比赛，取得全胜战绩。