AlphaGo Zero

AlphaGo Zero是Google DeepMind圍棋軟體AlphaGo的最新版。2017年10月19日，AlphaGo团队在《自然》上发表文章介绍了AlphaGo Zero，文中指出此版本不採用人类玩家的棋譜，且比之前的所有版本都要强大。通过自我对弈，AlphaGo Zero在三天内以100比0的戰績战胜了AlphaGo Lee，花了21天达到AlphaGo Master的水平，用40天超越了所有旧版本。DeepMind联合创始人兼CEO杰米斯·哈萨比斯说，AlphaGo Zero不再受限于人类认知，很强大。由于专家数据「經常很贵、不可靠或是無法取得」，不借助人类专家的数据集训练人工智能，对于人工智能开发超人技能具有重大意义，因為這樣的AI不是學習人，是透過對自我的反思和獨有的創造力直接超越人類。文章作者之一戴维·西尔弗表示，摒弃向人类学习的需求，这有可能是对现有人工智能算法的拓展。

 训练 
AlphaGo Zero神经網路使用TensorFlow在64个GPU和19个CPU参数服务器训练，推理的TPU只有四个。神经網路最初除了规则，对围棋一无所知。AI进行“非监督式学习”，自己和自己对弈，直到能预测自己的每一手棋及其对棋局结果的影响。前三天，AlphaGo Zero连续自我对弈490万局。几天之内它就发展出击败人类顶尖棋手的技能，而早期的AlphaGo要达到同等水平需要数月的训练。为了比较，研究人员还用人类对局数据训练了另一版AlphaGo Zero，发现该版本学习更加迅速，但从长远来看，表现反而较差。

 应用 
哈萨比斯表示，AlphaGo的算法对需要智能搜索巨大概率空间的领域建树最大，如蛋白质折叠或精准模拟化学反应。对于很难模拟的领域，如学习如何开车，用处可能相对较低。

 评价 
普遍认为，AlphaGo Zero是一次巨大的进步，即便是和它的开山鼻祖AlphaGo作比较时。的表示，AlphaGo Zero是“非常令人印象深刻的技术成果”，“不管是在他们实现目标的能力上，还是他们花40天时间用四个TPU训练这套系统的能力”。《卫报》称AlphaGo Zero是“人工智能的大突破”，援引谢菲尔德大学的伊莱尼·瓦希莱基（）和卡内基梅隆大学的汤姆·米切尔（），两人分别说它是令人印象深刻的成就和“突出的工程成就”。悉尼大学的说AlphaGo Zero是“巨大的技术进展”，带领我们进入“未至之地”。

然而，纽约大学心理学家对我们目前所知的则表示谨慎，AlphaGo或许包括“程序员如何建造一台解决围棋等问题的机器的隐晦知识”，在确保它的基础结构比玩围棋时更有效率之前，它需要在其他的领域受检测。相反，DeepMind“自信这种方法可以归纳至更多的领域中”。

韩国职业围棋选手李世乭回应称：“之前的AlphaGo并不完美，我认为这就是为什么要把AlphaGo Zero造出来”。至于AlphaGo的发展潜力，李世乭表示他必须要静观其变，但同时表示它会影响年轻的棋手。韩国国家围棋队教练睦镇硕表示，围棋界已经模仿到之前AlphaGo各个版本的下棋风格，从中创造新的思路，他希望AlphaGo Zero能带来新的思路。睦镇硕补充道，棋界的大趋势如今被AlphaGo的下棋风格影响。“最初，我们很难理解，我差不多认为我在跟外星人打比赛。然而，有过这么次的体会，我已经适应它了。”他说。“我们现在错过了辩论AlphaGo与人类之间的能力差距的点。现在讲的是计算机间的差距。”据称，他已经开始和国家队棋手分析AlphaGo Zero的比赛风格：“虽然只看了几场比赛，但我们的印象是，AlphaGo Zero和他的前者相比，下棋更像人类。”中国职业棋手柯洁在他的微博上表示：“一个纯净、纯粹自我学习的AlphaGo是最强的……对于AlphaGo的自我进步来讲……人类太多余了。”

 历史版本比较 
+架构和实力版本硬件等级分赛况176个GPU、分布式31445：0 对阵 樊麾AlphaGo Lee48个TPU、分布式37394：1 对阵 李世乭AlphaGo Master4个第二代TPU、单机4858网棋 60:0 对阵 44位职业棋手
中国乌镇围棋峰会 3:0 对阵 柯洁；1:0 对阵 五位顶尖棋手联队AlphaGo Zero4个第二代TPU、单机5185100：0 对阵AlphaGo Lee
89：11 对阵AlphaGo Master

 参考 
 AlphaZero
 ELF OpenGo
 Leela Zero
 Minigo
 PhoenixGo

 参考资料 

外部連結
 AlphaGo blog
 Nature news on AlphaGo Zero
 Full nature article on AlphaGo Zero
 AlphaGo Zero Games
 AMA on Reddit

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