AlphaZero

AlphaZero是DeepMind所開發的人工智能軟體。

 簡介 

AlphaZero使用與AlphaGo Zero類似但更一般性的演算法，在不做太多改變的前提下，並將演算法從圍棋延伸到将棋與國際象棋上。AlphaZero與AlphaGo Zero不同之處在於：

 AlphaZero的超参数是寫死的。
 AlphaZero現在會不斷更新人工神经网络。
 圍棋在某些情況是對稱或是可旋轉的，AlphaGo Zero的程式利用這個特性降低計算複雜性，AlphaZero因為延伸到將棋與國際象棋則拿掉了這段程式。
 西洋棋有已知的和局，所以AlphaZero利用這個終局資料庫納入計算。

 與Stockfish以及elmo的比較 
AlphaZero基於蒙特卡洛树搜索，每秒只能搜尋8萬步（西洋棋）與4萬步（將棋），相較於Stockfish每秒可以7000萬步，以及每秒可以3500萬步，AlphaZero則是利用了類神經網路提昇了搜尋的品質。

 訓練 
AlphaZero使用了5,000顆第一代的TPU進行訓練。

 成績 
 西洋棋 
在4小時的訓練後（約自我訓練4400萬局），AlphaZero以28勝72和0敗的成績打敗Stockfish。

 將棋 
在12小時的訓練後（約自我訓練2400萬局），AlphaZero以90勝2和8敗的成績打敗。

 圍棋 
在34小時的訓練後（約自我訓練2100萬局），AlphaZero以60勝40敗的成績打敗AlphaGo Zero。

 相關連結 

 AlphaGo Zero
 DeepMind
 ELF OpenGo
 KataGo

 參考資料 

 外部連結 
 Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm，AlphaZero的論文。
 Game Downloads，AlphaZero與西洋棋軟體Stockfish的對弈記錄。
 Chess.com Youtube playlist for AlphaZero vs. Stockfish

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