在戰(zhàn)勝人類圍棋職業(yè)高手之前,，它經(jīng)過了好幾個月的訓練,，依靠的是多臺機器和48個TPU(谷歌專為加速深層神經(jīng)網(wǎng)絡運算能力而研發(fā)的芯片)。

AlphaGoZero的能力則在這個基礎上有了質的提升。最大的區(qū)別是,，它不再需要人類數(shù)據(jù)。也就是說，它一開始就沒有接觸過人類棋譜。研發(fā)團隊只是讓它自由隨意地在棋盤上下棋,，然后進行自我博弈。值得一提的是,，AlphaGoZero還非?！暗吞肌保挥玫搅艘慌_機器和4個TPU,，極大地節(jié)省了資源,。

AlphaGo Zero強化學習下的自我對弈。

經(jīng)過幾天的訓練,，AlphaGoZero完成了近5百萬盤的自我博弈后，已經(jīng)可以超越人類,，并擊敗了此前所有版本的AlphaGo,。DeepMind團隊在官方博客上稱，Zero用更新后的神經(jīng)網(wǎng)絡和搜索算法重組,，隨著訓練地加深,，系統(tǒng)的表現(xiàn)一點一點地在進步。自我博弈的成績也越來越好,，同時,，神經(jīng)網(wǎng)絡也變得更準確。

AlphaGo Zero習得知識的過程

“這些技術細節(jié)強于此前版本的原因是,，我們不再受到人類知識的限制,，它可以向圍棋領域里最高的選手——AlphaGo自身學習?！? AlphaGo團隊負責人大衛(wèi)?席爾瓦(Dave Sliver)說,。

據(jù)大衛(wèi)?席爾瓦介紹,，AlphaGoZero使用新的強化學習方法，讓自己變成了老師,。系統(tǒng)一開始甚至并不知道什么是圍棋,，只是從單一神經(jīng)網(wǎng)絡開始，通過神經(jīng)網(wǎng)絡強大的搜索算法,，進行了自我對弈,。

隨著自我博弈的增加，神經(jīng)網(wǎng)絡逐漸調整,，提升預測下一步的能力,，最終贏得比賽。更為厲害的是,，隨著訓練的深入,，DeepMind團隊發(fā)現(xiàn)，AlphaGoZero還獨立發(fā)現(xiàn)了游戲規(guī)則,，并走出了新策略,，為圍棋這項古老游戲帶來了新的見解。

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