當地時間10月18日，谷歌人工智能團隊DeepMind團隊在在國際學術期刊《自然》（Nature）上發表論文，宣佈新版AlphaGo——AlphaGo Zero可以在沒有人類指導的情況下學習，其水平超過此前所有AlphaGo（阿爾法狗），僅用3天就碾壓瞭此前擊敗李世石的舊阿爾法狗。
AlphaGo Zero僅擁有4個TPU，零人類經驗，所以，它的名字叫作零（Zero），Nature這篇論文——《Mastering the game of Go without human knowledge》中，Deepmind展示新版本圍棋程序AlphaGo Zero在數百萬局自我對弈後，隨著程序訓練的進行，獨立發現瞭人類用幾千年才總結出來的圍棋規則，還建立瞭新的戰略。《自然》為該論文配發兩篇評論文章，一篇來自計算機科學傢，一篇來自圍棋選手。
強大的圍棋程序：可通過與自己對弈學習
今年5月烏鎮大會上，中國棋手、世界冠軍柯潔9段以0:3不敵AlphaGo。隨後Deepmind創始人Hassabis宣佈，AlphaGo將永久退出競技舞臺，不再進行比賽。
同時Hassbis表示：“我們計劃在今年稍晚時候發佈最後一篇學術論文，詳細介紹我們在算法效率上所取得的一系列進展，以及應用在其他更全面領域中的可能性。就像第一篇 AlphaGo 論文一樣，我們希望更多的開發者能夠接過接力棒，利用這些全新的進展開發出屬於自己的強大圍棋程序。”
Deepmind如約在Nature發佈瞭這篇論文《Mastering the game of Go without human knowledge》。
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靜電機 論文中，Deepmind展示瞭AlphaGo Zero一種新的強化學習方式，通過自我對弈學習AlphaGo Zero 成為自己的老師。這個學習系統從一個對圍棋遊戲完全沒有任何知識的神經網絡開始。然後，通過將這個神經網絡與一種強大的搜索算法相結合，它就可以自己和自己下棋瞭。
在它自我對弈的過程中，神經網絡被調整、更新，以預測下一個落子位置以及對局的最終贏傢。這個更新後的神經網絡又將與搜索算法重新組合，進而創建一個新的、更強大的 AlphaGo Zero 版本，再次重復這個過程。在每一次迭代中，系統的性能都得到一點兒的提高，自我對弈的質量也在提高，這就使得神經網絡的預測越來越準確，得到更加強大的 AlphaGo Zero 版本。
這種技術比上一版本的 AlphaGo 更強大，因為它不再受限於人類知識的局限。在進行瞭3天的自我訓練後，AlphaGo Zero 在100局比賽中以100：0擊敗瞭上一版本的 AlphaGo——而上一版本的 AlphaGo 擊敗瞭曾18次獲得圍棋世界冠軍的韓國九段棋士李世石。經過 40 天的自我訓練後，AlphaGo Zero 變得更加強大，超越瞭“Master”版本的 AlphaGo——Master 曾擊敗世界上最優秀的棋士、世界第一的柯潔。
人工智能的探索無止境
圍棋起源於中國，已經流傳瞭近3000年。2016年春天，AlphaGo與世界圍棋選手李世石的一場世紀人機大戰，標志著人工智能取得瞭歷史性的突破，更引發瞭一波人工智能創業熱。一年之後，高智能的機器來到中國，打敗瞭中國的頂尖選手。
AlphaGo的誕生驚艷瞭世人，現在AlphaGo Zero又將機器能做到的極限往後推瞭幾個量級。
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DeepMind的CEO得米斯·哈薩比斯( DemisHassabis)表示，“對我們來說，AlphaGo不僅限於在圍棋對弈中獲勝，這也是我們開發通用算法的一大進步。”大多數AI被認為“用途有限”，因為它們隻能執行單一任務，例如，翻譯、識別面孔。但通用型AI在許多不同任務上擁有超越人類的潛能。哈薩比斯認為，在接下來十年，AlphaGo的迭代產品將成為科學傢和醫學專傢，與人類並肩工作。
DeepMind團隊現在正在研究如何將與AlphaGo Zero相同的算法應用到真正的科學挑戰中，比如蛋白質折疊、降低能耗、尋找新材料或發現新藥。哈薩比斯表示:“我們正在努力建立通用學習算法，而這隻是向前邁出的一步，但它的確令人感到興奮不已。AlphaGo團隊許多成員現在正在開發其他項目，並試圖將這項技術應用到其他領域。”
當被問及DeepMind使用瞭多少資金開發AlphaGo時，哈薩比斯表示，這個數字“可能相當可怕”，很難量化。大約有15名DeepMind頂級員工年薪在六位甚至七位數以上，他們已經全職研發AlphaGo很長時間，而且該公司使用瞭大量的谷歌計算能力。
人機大戰已經落幕，但人類圍繞人工智能的探索才剛剛起步。(.一.財.網.)
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