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如何看待AlphaGo Zero通过完全自学100-0完爆AlphaGo

伦敦当地时间10月18日，DeepMind团队公布了最强版AlphaGo，代号AlphaGo Zero（阿尔法元）。从DeepMind团队发布的AlphaGo Zero的相关研究论文看，AlphaGo Zero有一独门秘籍，就是可以自学成才。

众所周知，AlphaGo是在结合了数百万人类围棋专家的棋谱后，通过机器学习才达到“战无不胜”的程度的。但AlphaGo Zero却是不需要人类输入数据，从零基础开始学习，并在3天时间内完成了近5百万盘的自我博弈后，成为顶级高手的。研发团队称，AlphaGo Zero的水平已经超过之前所有版本的AlphaGo，并在与其对阵时（该版AlphaGo曾战胜韩国棋手李世石）取得了100:0的压倒性战绩。

可以说，AlphaGo Zero使用了新的强化学习方法，从单一神经网络开始，通过强大的神经网络搜索算法，已经不需要再受到人类的限制了。此外，DeepMind团队还表示，AlphaGo Zero已经能够独立发现游戏规则了，并可以制定自己的下围棋策略。

对此，中国棋手柯洁称：人类太多余了。。。

可以看到，人工智能技术的正在具备其自己的创造力，更有望在未来超越人类。尽管AlphaGo Zero仍处于发展初期，但它已经到达了一个关键点，零基础自我学习。可以期待，如果类似的技术可以应用到蛋白质折叠等其他结构化问题或他领域中，如基因工程、未来医疗、新材料探寻等的突破上，它将极大的推动人类社会的发展。

悟空问答的网友大家好。AlphaGo Zero取得的进展是重大的，它已经将人工智能做到了极致。

此前，AlphaGo通过深层神经网络进行决策，并使用人类专家下棋的数据进行监督学习，同时也通过自我对弈进行强化学习。但是现在，他“无师自通”，仅用3天时间就达到了击败李世石的AlphaGo Lee的水平，21天达到了之前击败柯洁的AlphaGo Master的水平。

在3天内，也就是AlphaGo Zero在击败此前版本的AlphaGo之前，曾进行过490万次自我对弈练习。 相比之下，此前版本的AlphaGo Lee的训练时间长达数月之久。AlphaGo Zero不仅发现了人类数千年来已有的许多围棋策略，还设计了人类玩家以前未知的的策略。

AlphaGo Zero验证了即使在像围棋这样最具挑战性的领域，人工智能也可以通过纯强化学习的方法自我完善达到目的。

虽然谷歌DeepMind已经把人工智能做到了极致。但是即使是最新版本的AlphaGo，也仍然是基于强化学习，它的先进之处是过去需要人类给他喂数据，做大量训练，现在不用了，机器自己就能基于经验做决策，这是一大进步。下一步就是要发展纯的自学习了。

另一方面，AlphaGo的研发团队已经开始把精力投入到其它重大挑战中，研发出更为高级的通用算法，帮助科学家们解决最复杂的问题，包括找到新的疾病治疗方法、显著降低能源消耗、发明革命性的新材料等。DeepMind称，如果人工智能能够在上述领域发现新的知识和策略，那在这些领域的突破将十分可观。

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