**AlphaZero**, ծրագիր նյարդային ցանցի համար, մշակված DeepMind ընկերության կողմից, որը օգտագործում է AlphaGo Zero-ի ընդհանրացված տարբերակը։ 2017 թվականի դեկտեմբերի 5-ին AlphaZero 24 ժամվա ընթացքում սովորեց խաղալ գերմարդկային մակարդակի շախմատ, սյոգի և գո, դրանով հաղթելով Stockfish և Elmo-ին։

Տարբերությունը AlphaGo Zero-ից
------------------------------

AlphaZero (AZ)-ն AlphaGo Zero (AGZ)-ի ալգորիթմի ընդհանրացված տարբերակն է, որը բացի գոից, կարողանում է խաղալ սյոֆի և շախմատ։ AZ և AGZ-ն իրարից տարբերվում են․ 

* AGZ-ն ունի առաջադրանքների կատարման հստակ կանոնակարգ։
* Նյարդային ցանցը թարմացվում է անընդհատ։

AlphaZero-ն ընդդեմ Stockfish և Elmo
-----------------------------------

Այն ժամանակ երբ ավանդական ծրագրերը գնահատում են դիրքը խաղում շնորհիվ գրոսսմեյստերների փորձի, AlphaZero-ն օգտագործում է գնահատման խոր նյարդային ցանցը, որն էլ պահանջում է մեծ ժամանակ մի դիրքի համար։ AlphaZero-ն կարողանում է հաշվարկել 80 000 շախմատային դիրք մի վայրկյանում և 40 000 դիրք սյոգի համար։ Այն դեպքում երբ Stockfish կարողանում է հաշվարկել 70 միլլիոն, իսկ Elmo-ն 35 միլլիոն մեկ վայրկյանում։

Արդյունքներ
-----------

### Շախմատ

Շախմատ խաղալիս AlphaZero և Stockfish-ը ամեն քայլի համար ունեին մեկ րոպե ժամանակ։ AlphaZero-ն ուներ ավելի լավ ծրագրային ապահովում քան Stockfish-ը։ 100 խաղից AlphaZero-ն 25 պարտյա հաղթեց սպիտակներով, 3-ը սևերով և 72 անգամ խաղն ավարտվեց ոչ ոքի։

### Սյոգի

Հարյուր խաղերի ընթացքում AlphaZero-ն հաղթեց 90 անգամ, 8 անգամ պարտվեց և 2 անգամ խաղը ավարտվեց ոչ ոքի։

### Գո

8 ժամ ինքնուրույն սովորելուց հետո, AlphaZero-ն իր նախկին տարբերակի հետ պայքարում հաղթեց 60 անգամ և պարտվեց 40 անգամ։

### Քննադատություն

Որոշ գրոսսմեյստերներ, նշեցին, որ չարժե գերագնահատել AlphaZero-ի ուժերը, քանի, որ արդյունքները տարբեր կլնիենեին, եթե ծրագիրը հասանելիություն ունենար դեբյուտային բազային (քանի-որ Stockfish ծրագրված էր նույն կերպ)։ AlphaZero-ն հաղթել է Stockfish-ին, վերջինիս զրկելով դեյբյուտային բազաից և էնդշպիլային աղյուսակից, խաղալով ավելի լավ համակարգչային սարքավորումներով։ Stockfish նաև սահմանափակված է եղել ժամանակով մինչև քայլ կատարելը՝ մեկ րոպեն բավարար չէր, որպեսզի խորը մտածի կրիտիկական իրավիճակներում։ Բացի դա, օգտագործվել է Stockfish 8-ը որը թողարկվել էր դրանից մեկ տարի առաջ։

Սյոգի խաղի համակարգչային տարբերակի ծրագրավորղների խումբ նույնպես, լիովին բավարարված չէր խաղի արդյունքով։

Ծանոթագրություններ
------------------

1. ↑  Silver, David; և այլք: (2017 թ․ դեկտեմբերի 5). «Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm». arXiv:1712.01815 [cs.AI]. `{{cite arXiv}}`: Explicit use of et al. in: `|last2=` (օգնություն)
2. ↑  «'Superhuman' Google AI claims chess crown». *BBC News*. 2017 թ․ դեկտեմբերի 6. Վերցված է 2017 թ․ դեկտեմբերի 7-ին.
3. ↑  «Google's AlphaZero Destroys Stockfish In 100-Game Match». *Chess.com*. Վերցված է 2017 թ․ դեկտեմբերի 7-ին.
4. ↑  Knapton, Sarah (2017 թ․ դեկտեմբերի 6). «Entire human chess knowledge learned and surpassed by DeepMind's AlphaZero in four hours» (անգլերեն). Telegraph.co.uk. Վերցված է 2017 թ․ դեկտեմբերի 6-ին.
5. ↑  Vincent, James (2017 թ․ դեկտեմբերի 6). «DeepMind's AI became a superhuman chess player in a few hours, just for fun». The Verge. Վերցված է 2017 թ․ դեկտեմբերի 6-ին.
6. ↑  «コンピュータ将棋 レーティング». Արխիվացված է օրիգինալից 2017 թ․ դեկտեմբերի 8-ին. Վերցված է 2020 թ․ հունիսի 23-ին.
7. ↑  Silver, David; Hubert, Thomas; Schrittwieser, Julian; Antonoglou, Ioannis; Lai, Matthew; Guez, Arthur; Lanctot, Marc; Sifre, Laurent; Kumaran, Dharshan; Graepel, Thore; Lillicrap, Timothy; Simonyan, Karen; Hassabis, Demis (2017 թ․ դեկտեմբերի 5). «Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm». arXiv:1712.01815 [cs.AI].