倫敦當(dāng)?shù)貢r間10月18日18：00（北京時間19日01：00）,，谷歌旗下的DeepMind團(tuán)隊公布了進(jìn)化后的最強(qiáng)版AlphaGo ，代號AlphaGo Zero,。

新版本的AlphaGo究竟有多厲害,？打敗李世石的AlphaGo用了3000萬盤比賽作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，AlphaGo Zero用了490萬盤比賽數(shù)據(jù),。經(jīng)過3天的訓(xùn)練,，AlphaGo Zero就以100：0的比分完勝對陣?yán)钍朗哪前鍭lphaGo。

DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO ,、AlphaGo之父戴密斯,？哈薩比斯（Demis Hassabis）和AlphaGo團(tuán)隊負(fù)責(zé)人大衛(wèi)？席爾瓦（Dave Sliver） 等人同時在官方博客上發(fā)表文章,，詳解最強(qiáng)版本阿爾法狗是如何煉成的,，與前代有何不同。

哈薩比斯與學(xué)習(xí)大量人類棋譜起步的前代AlphaGo不同,，AlphaGo Zero是從“嬰兒般的白紙”開始,，通過3天數(shù)百萬盤自我對弈，走完了人類千年的圍棋歷史,，并探索出了不少橫空出世的招法,。

哈薩比斯等人專文：《AlphaGo Zero：從零開始》

席爾瓦在烏鎮(zhèn)人機(jī)峰會上發(fā)言從語音識別、圖像分類到基因和藥物研究,，人工智能發(fā)展迅速。這些專家系統(tǒng),，很多是借用海量人類經(jīng)驗和數(shù)據(jù)開發(fā)出來的,。

然而，在有些特定問題上,，人類的知識要么過于昂貴,，要么不靠譜,，要么無法獲得。因此,，人工智能研究的一個長期目標(biāo)就是跳過這一步,，創(chuàng)造能在最有挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域，不用人類輸入就達(dá)到超人水平的算法,。我們發(fā)表在《自然》期刊上的最新論文,，展示了實現(xiàn)該目標(biāo)的關(guān)鍵一步。

論文介紹了首個戰(zhàn)勝人類圍棋冠軍的電腦程序AlphaGo的最新進(jìn)化版本：AlphaGo Zero,。AlphaGo Zero更為強(qiáng)大,，可以一爭史上最強(qiáng)圍棋手。

AlphaGo的前幾代版本,，一開始用上千盤人類業(yè)余和專業(yè)棋手的棋譜進(jìn)行訓(xùn)練,，學(xué)習(xí)如何下圍棋。AlphaGo Zero則跳過了這個步驟,，自我對弈學(xué)習(xí)下棋,，完全從亂下開始。用這種方法,，它很快超過了人類水平,，對陣此前戰(zhàn)勝人類冠軍李世石的前代AlphaGo取得了100連勝。

AlphaGo Zero之所以能當(dāng)自己的老師,，是用了一種叫

強(qiáng)化學(xué)習(xí)的新模式,。系統(tǒng)從一個對圍棋一無所知的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始，將該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和一個強(qiáng)力搜索算法結(jié)合,，自我對弈,。在對弈過程中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不斷調(diào)整,、升級,，預(yù)測每一步落子和最終的勝利者。