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【中國智能制造網(wǎng) 行業(yè)動(dòng)態(tài)】新版AlphaGo Zero的橫空出世再度引起了的高度關(guān)注，對(duì)于其展現(xiàn)出來的曠古絕今的新一代圍棋技藝，以及背后的人工智能技術(shù)水平，不少圍棋界和科技界人士都紛紛表達(dá)看法?？偟膩碚f，AlphaGo Zero并非預(yù)示著人工智能將無所不能，不過其技術(shù)發(fā)展未來或?qū)⒃谥T多領(lǐng)域得到積極應(yīng)用。
新版AlphaGo引發(fā)關(guān)注 技術(shù)突破將推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步
2017年10月18日，DeepMind團(tuán)隊(duì)公布了強(qiáng)版AlphaGo，代號(hào)AlphaGo Zero。隨后，這一消息迅速席卷了，再度引起了圍棋界與科技界的強(qiáng)烈關(guān)注。對(duì)此，目前的人類圍棋世界人柯潔表示：“一個(gè)純凈、純粹自我學(xué)習(xí)的Alphago是強(qiáng)的……對(duì)于Alphago的自我進(jìn)步來講……人類太多余了。”
回顧：AlphaGo震驚世人
AlphaGo是個(gè)擊敗人類職業(yè)圍棋選手、個(gè)戰(zhàn)勝圍棋世界的人工智能程序，由谷歌旗下的DeepMind公司戴密斯·哈薩比斯領(lǐng)銜的團(tuán)隊(duì)開發(fā)。其主要工作原理是“深度學(xué)習(xí)”，利用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、蒙特卡洛樹搜索法等諸多前沿技術(shù)。
2016年3月，阿爾法圍棋與圍棋世界、職業(yè)九段棋手李世石進(jìn)行圍棋人機(jī)大戰(zhàn)，以4比1的總比分獲勝；2016年末2017年初，該程序在中國棋類網(wǎng)站上以“大師”(Master)為注冊(cè)帳號(hào)與中日韓數(shù)十位圍棋高手進(jìn)行快棋對(duì)決，連續(xù)60局無一敗績(jī)；2017年5月，在中國烏鎮(zhèn)圍棋峰會(huì)上，它與排名世界的世界圍棋柯潔對(duì)戰(zhàn)，以3比0的總比分獲勝。
連連擊敗人類圍棋職業(yè)選手，這使得AlphaGo獲得了圍棋界“已經(jīng)超過人類職業(yè)圍棋水平”的認(rèn)可。擊敗柯潔后，DeepMind團(tuán)隊(duì)也表示，以后AlphaGo將不再參加圍棋比賽。
進(jìn)化：更為強(qiáng)大的AlphaGo Zero橫空出世
在AlphaGo Master“隱退后”不久，谷歌DeepMind研究人員又發(fā)布了AlphaGo新版本AlphaGo Zero。
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。
優(yōu)勢(shì)：不受人工訓(xùn)練水平限制
AlphaGo Zero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 Lee和AlphaGo Master都使用了很多與AlphaGo Zero相同的開發(fā)技術(shù)，但它們需要首先利用人類的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，隨后才切換成自我對(duì)弈。
Alpha Zero的設(shè)計(jì)理念和系統(tǒng)配置則完全和Lee/Master不同，它不依托于人類的先驗(yàn)成果，完全靠自我對(duì)弈學(xué)習(xí)下棋。
另外，AlphaGo Zero也比前幾代系統(tǒng)更加節(jié)能，AlphaGo Lee需要使用幾臺(tái)機(jī)器和48個(gè)谷歌TPU機(jī)器學(xué)習(xí)加速芯片。其上一代AlphaGo Fan則要用到176個(gè)GPU芯片。AlphaGo Zero只需要使用一臺(tái)配有4個(gè)TPU的機(jī)器即可。
分析：AlphaGo Zero并非無所不能
雖然AlphaGo Zero的技術(shù)能力再度升級(jí)，但是這只能反映出其工程和算法確實(shí)非常厲害，而不能證明人工智能已經(jīng)。所有人工智能都可以無需人類經(jīng)驗(yàn)從零學(xué)習(xí)，AlphaGo Zero并不是的個(gè)例。
當(dāng)然，AlphaGo Zero的面世還是能看到一些積極的方面，比如李開復(fù)對(duì)此表示：一是AI前進(jìn)的速度比想象中更快，即便是行業(yè)內(nèi)的人士都被AlphaGo Zero跌破眼鏡；二是要正視中國在人工智能學(xué)術(shù)方面和英美的差距。
未來，AlphaGo Zero自然不會(huì)再僅僅著眼于圍棋界，畢竟在這一領(lǐng)域它早就“獨(dú)孤求敗”了。實(shí)際上，AlphaGo的發(fā)展初心從來就不是為了稱霸圍棋領(lǐng)域，這只是其成長(zhǎng)的一個(gè)渠道而已。
從DeepMind研究人員的相關(guān)表述中可以看出，AlphaGo Zero的發(fā)展更多是為了推動(dòng)相關(guān)技術(shù)的進(jìn)步，從而應(yīng)用到其他結(jié)構(gòu)性問題上去。例如蛋白折疊、降低能源消耗或?qū)ふ腋锩孕虏牧?，如果能取得突破將深刻改變社?huì)，影響我們生活的方方面面。
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