AlphaGo新版本發(fā)布或成圍棋高手

2017-10-20 08:54:24來源：環(huán)球網(wǎng) 編輯：半城明滅關(guān)鍵詞：AlphaGo 人工智能圍棋技藝閱讀量：28942

導(dǎo)讀：曾經(jīng)打遍人類圍棋界無對手的AlphaGo引起了震動，如今新版的AlphaGo Zero又已正式發(fā)布。據(jù)悉，新版本遠勝之前的AlphaGo版本，可自我學(xué)習(xí)圍棋技藝。

　　【中國智能制造網(wǎng) 智造快訊】曾經(jīng)打遍人類圍棋界無對手的AlphaGo引起了震動，如今新版的AlphaGo Zero又已正式發(fā)布。據(jù)悉，新版本遠勝之前的AlphaGo版本，可自我學(xué)習(xí)圍棋技藝。

　　據(jù)英國《每日郵報》10月18日報道，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團隊在《自然》雜志上公開了AlphaGo Zero。它遠勝之前的AlphaGo版本，并且有可能成為史上強大的圍棋高手。

　　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是強版本，用更少的計算能力和人類數(shù)據(jù)的零使用就實現(xiàn)了如此大的進展。”

　　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采用強化學(xué)習(xí)的方式進行自我教導(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)和強大的搜索算法跟自己下棋。下棋時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不斷調(diào)整更新并預(yù)測步驟。更新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會和搜索算法打造出一個全新的AlphaGo Zero，接下來程序會再次運行。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更為強大。

　　這項技術(shù)之所以比其他版本強大是因為它不再受人工訓(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小時的自我學(xué)習(xí)后，AlphaGo Zero就達到超人水平，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打敗韓國棋手李在石。

　　21天后，AlphaGo Zero達到AlphaGo Master水平。后者今年年初對戰(zhàn)數(shù)十名中日韓職業(yè)圍棋選手,取得60勝0負的戰(zhàn)績，并剛剛在5月以3：0完勝19歲中國圍棋手柯潔。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會。Hassabis說道：“我們終想利用這樣的算法突破幫助解決現(xiàn)實生活中的問題，比如蛋白折疊或設(shè)計新材料。如果我們可以用AlphaGo Zero在這些問題上取得進展，就有可能改變?nèi)祟愓J知并影響我們生活的方方面面。”

　　谷歌AlphaGo人工智能系統(tǒng)是個打敗世界圍棋的程序，這個神一樣的程序足以作為一個標準衡量人工智能的發(fā)展。

　　原標題：AlphaGo強版本登場可自我提升圍棋技藝

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