作為 AlphaGo 的最新迭代，DeepMind 又在 11 月 6 日發(fā)表的《科學(xué)》（Science）論文中，隆重介紹了 AlphaZero 。作為谷歌母公司 Alphabet 旗下的英國人工智能子公司，DeepMind 多年來一直致力于改進(jìn) Go AI 。2017 年的時(shí)候，前 AI 冠軍 AlphaGo 正式退休，但在進(jìn)一步修補(bǔ)之后，AlphaZero 又達(dá)到了新的頂峰。

AlphaZero 是一款能夠從頭學(xué)習(xí)圍棋、象棋等棋子游戲的新型人工智能平臺。在三款棋類比賽中，AlphaZero 將三款 AI 都挑落下馬。

● Stockfish：國際象棋 AI 世界冠軍；

● elmo：2017 年度世界計(jì)算機(jī)將棋錦標(biāo)賽冠軍；

● AlphaGo Zero：DeepMind 自家的圍棋 AI，被譽(yù)為史上最強(qiáng)選手。

在僅僅獲知有關(guān)游戲基本規(guī)則的情況下，AlphaZero 在成為人工智能大師之前，會先自己機(jī)型數(shù)百萬場的對抗練習(xí)。

該 AI 初期會實(shí)施隨機(jī)戰(zhàn)術(shù)來取得勝利，但后續(xù)會通過‘強(qiáng)化學(xué)習(xí)’來試錯(cuò)，以逐步了解哪些策略是最有效的。

實(shí)測國際象棋需要 9 小時(shí)、將棋 12 小時(shí)、圍棋 13 天，涉及 5000 個(gè)張量處理單元（TPU）。

作為參考，一套 TPU 每天可以處理超過 Google Photos 中的 1 億+照片，所以 AlphaZero 對硬件處理性能的要求還是比較高的。

閉關(guān)學(xué)習(xí)結(jié)束后，AlphaZero 就可以大殺四方了

這項(xiàng)研究的獨(dú)特之處在于，研究團(tuán)隊(duì)將機(jī)器學(xué)習(xí)算法、與蒙特卡羅樹（MCTS）的“搜索方法”結(jié)合到了一塊。

這是 Go 圍棋 AI 決定下一步行動所采用的方式，這次 DeepMind 團(tuán)隊(duì)在國際象棋和將棋 AI 上也套用了同樣的機(jī)制，首次展示了該方法適用于其它復(fù)雜的游戲測試。

對于人類國際象棋選手來說，AlphaZero 是極具吸引力的。你可以在與機(jī)器對戰(zhàn)時(shí)，見識到此前從未遇到過的策略、以及一些新穎的想法。

其咄咄逼人的風(fēng)格、以及高度動態(tài)的應(yīng)變策略，足以讓 Matthew Sadler 之類的國際象棋大師感到驚訝（其在 DeepMind 博客上有所表述）。

有關(guān)這項(xiàng)研究的詳情，已經(jīng)發(fā)表在近日出版的《科學(xué)》（Science）期刊上。原標(biāo)題為：《A general reinforcement learning algorithm that masters chess, shogi, and Go through self-play》《一種通用的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，可自學(xué)成為國際象棋、將棋、圍棋大師》。