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【中國(guó)智能制造網(wǎng) 智造快訊】曾經(jīng)打遍人類圍棋界無對(duì)手的AlphaGo引起了震動(dòng)，如今新版的AlphaGo Zero又已正式發(fā)布。據(jù)悉，新版本遠(yuǎn)勝之前的AlphaGo版本，可自我學(xué)習(xí)圍棋技藝。
據(jù)英國(guó)《每日郵報(bào)》10月18日?qǐng)?bào)道，谷歌DeepMind研究人員已經(jīng)發(fā)布了AlphaGo新版本AlphaGo Zero，可自我學(xué)習(xí)圍棋技藝。這項(xiàng)創(chuàng)新有望解決人類正在面臨的一些重要挑戰(zhàn)。
谷歌DeepMind團(tuán)隊(duì)在《自然》雜志上公開了AlphaGo Zero。它遠(yuǎn)勝之前的AlphaGo版本，并且有可能成為史上強(qiáng)大的圍棋高手。
DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO Demis Hassabis說道：“我們驚喜看到AlphaGo在短短兩年取得的成就。目前AlphaGo Zero是強(qiáng)版本，用更少的計(jì)算能力和人類數(shù)據(jù)的零使用就實(shí)現(xiàn)了如此大的進(jìn)展。”
過去，AlphaGo都要經(jīng)過成千上萬次的人工訓(xùn)練，還要學(xué)習(xí)專業(yè)人員如何下圍棋。但是AlphaGo Zero直接跳過這步，它可從任意棋局開始，只需跟自己下棋就可以學(xué)習(xí)技藝。
AlphaGo Zero采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行自我教導(dǎo)。系統(tǒng)在歷史數(shù)據(jù)空白的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上開始工作，之后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)大的搜索算法跟自己下棋。下棋時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不斷調(diào)整更新并預(yù)測(cè)步驟。更新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)和搜索算法打造出一個(gè)全新的AlphaGo Zero，接下來程序會(huì)再次運(yùn)行。在每次重復(fù)中，系統(tǒng)性能和學(xué)習(xí)質(zhì)量都有所提升，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更為，AlphaGo Zero更為強(qiáng)大。
這項(xiàng)技術(shù)之所以比其他版本強(qiáng)大是因?yàn)樗辉偈苋斯び?xùn)練水平限制。AlphaGo可在無數(shù)棋局后從頭學(xué)習(xí)，而人類棋手要花上千年才能做到。在70小時(shí)的自我學(xué)習(xí)后，AlphaGo Zero就達(dá)到超人水平，使用多種布局下棋。短短3天，AlphaGo Zero很快超過了AlphaGo Lee，其曾在2015年以4:1打敗韓國(guó)棋手李在石。
21天后，AlphaGo Zero達(dá)到AlphaGo Master水平。后者今年年初對(duì)戰(zhàn)數(shù)十名中日韓職業(yè)圍棋選手,取得60勝0負(fù)的戰(zhàn)績(jī)，并剛剛在5月以3：0完勝19歲中國(guó)圍棋手柯潔。40天后，AlphaGo Zero超過所有AlphaGo版本，以100:0打敗AlphaGo Master。
研究人員對(duì)AlphaGo Zero抱有很多希望。如果相似的技術(shù)可以應(yīng)用到其他結(jié)構(gòu)性問題，例如蛋白折疊、降低能源消耗或?qū)ふ腋锩孕虏牧?，取得的突破將深刻改變社?huì)。Hassabis說道：“我們終想利用這樣的算法突破幫助解決現(xiàn)實(shí)生活中的問題，比如蛋白折疊或設(shè)計(jì)新材料。如果我們可以用AlphaGo Zero在這些問題上取得進(jìn)展，就有可能改變?nèi)祟愓J(rèn)知并影響我們生活的方方面面。”
谷歌AlphaGo人工智能系統(tǒng)是個(gè)打敗世界圍棋的程序，這個(gè)神一樣的程序足以作為一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)衡量人工智能的發(fā)展。
原標(biāo)題：AlphaGo強(qiáng)版本登場(chǎng) 可自我提升圍棋技藝
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