AlphaGo Zero
AlphaGo Zeroのニューラルネットワークは、64個のGPUワーカーと19個のCPUパラメータサーバーを使ったTensorFlowを用いて訓練された。推論にはわずか4個のTPUが使われた。ニューラルネットワークは初めにルール以外は囲碁に関して何も教えられていなかった。ZeroはAlphaGoのそれ以前のバージョンと異なり、異常な盤上の石の位置を認識するために人間がプログラムした希なエッジケースを持たずに、盤上の石のみを知覚する。このAIは「教師なし学習」に取り組み、自分自身の手とそれらの手が試合の結果にどのように影響するかを予測できるまで自身との対戦を行なった。最初の3日で、AlphaGo Zeroは自分自身と間断なく490万回対局した。以前のAlphaGoが人間のトッププロを破るのに必要なスキルを身に付けるためには数カ月の訓練を要したが、AlphaGo Zeroはわずか数日で同じレベルに達した。
比較のため、著者らは人間の棋譜を用いたAlphaGo Zeroの訓練も行い、学習はより迅速であるが、実際には長期的にはより劣った成績となることを明らかにした。DeepMindは2017年4月にNatureに論文を投稿し、2017年10月に発表された。