AlphaGo
AlphaGo Master までは、ディープニューラルネットワークを用いて実装された「value network」と「policy network」によって動くモンテカルロ木探索を用いていた。しかし、AlphaGo Zero では、ニューラルネットワークは一つに統合された。
AlphaGoは当初、棋譜に記録された熟練した棋士の手と合致するよう試みることによって、人間のプレーヤーを模倣するように訓練された。ある程度の能力に達すると、強化学習を用いて自分自身と多数の対戦を行ってさらに訓練された。しかし、AlphaGo Zero では、ルール以外の知識は全く与えずに強化学習をして、40日という短時間で AlphaGo Master に100戦して89勝するまでになった。
AlphaGo Zeroについて書かれた論文「Mastering the game of Go without human knowledge」の著者は以下のメンバーである。AlphaGoと対局したプロ棋士の樊麾も名を連ねている。この論文では、著者のうち冒頭3名の貢献度が等価であると記されている。
デイビッド・シルバー / David Silver
ユリアン・シュリットヴィーザー / Julian Schrittwieser
カレン・シモニャン / Karen Simonyan
イオアニス・アントノグロウ / Ioannis Antonoglou
黄士傑 / Aja Huang
アーサー・ゲズ / Arthur Guez
トマ・ユベール / Thomas Hubert
ルーカス・ベイカー / Lucas Baker
マシュー・ライ / Matthew Lai
エイドリアン・ボルトン / Adrian Bolton
陳御天 / Yutian Chen
ティモシー・リリクラップ / Timothy Lillicrap
樊麾 / Fan Hui
ローレン・シフレ / Laurent Sifre
ジョージ・ヴァン・デン・ドリエッシェ / George van den Driessche
ソーレ・グリーペル / Thore Graepel
デミス・ハサビス / Demis Hassabis