倫敦當?shù)貢r間10月18日18：00（北京時間19日01：00），AlphaGo再次登上世界頂級科學雜志——《自然》。

　　一年多前，AlphaGo便是2016年1月28日當期的封面文章，Deepmind公司發(fā)表重磅論文，介紹了這個擊敗歐洲圍棋冠軍樊麾的人工智能程序。

　　今年5月，以3:0的比分贏下中國棋手柯潔后，AlphaGo宣布退役，但DeepMind公司并沒有停下研究的腳步。倫敦當?shù)貢r間10月18日，DeepMind團隊公布了最強版AlphaGo ，代號AlphaGo Zero。它的獨門秘籍，是“自學成才”。而且，是從一張白紙開始，零基礎(chǔ)學習，在短短3天內(nèi)，成為頂級高手。

　　團隊稱，AlphaGo Zero的水平已經(jīng)超過之前所有版本的AlphaGo。在對陣曾贏下韓國棋手李世石那版AlphaGo時，AlphaGo Zero取得了100:0的壓倒性戰(zhàn)績。DeepMind團隊將關(guān)于AlphaGo Zero的相關(guān)研究以論文的形式，刊發(fā)在了10月18日的《自然》雜志上。

　　“AlphaGo在兩年內(nèi)達到的成績令人震驚。現(xiàn)在，AlphaGo Zero是我們最強版本，它提升了很多。Zero提高了計算效率，并且沒有使用到任何人類圍棋數(shù)據(jù)，”AlphaGo之父、DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO 戴密斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）說，“最終，我們想要利用它的算法突破，去幫助解決各種緊迫的現(xiàn)實世界問題，如蛋白質(zhì)折疊或設(shè)計新材料。如果我們通過AlphaGo，可以在這些問題上取得進展，那么它就有潛力推動人們理解生命，并以積極的方式影響我們的生活。”

　　不再受人類知識限制，只用4個TPU

　　AlphaGo此前的版本，結(jié)合了數(shù)百萬人類圍棋專家的棋譜，以及強化學習的監(jiān)督學習進行了自我訓練。

　　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）。

　　AlphaGo Zero的能力則在這個基礎(chǔ)上有了質(zhì)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，AlphaGo Zero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。

　　阿爾法狗再進化:自學3天就100:0碾壓李世石版舊狗AlphaGo Zero強化學習下的自我對弈。

　　經(jīng)過幾天的訓練，AlphaGo Zero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。

　　“這些技術(shù)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(lǐng)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，AlphaGo Zero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(diào)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)，AlphaGo Zero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。

　　自學3天，就打敗了舊版AlphaGo

　　除了上述的區(qū)別之外，AlphaGo Zero還在3個方面與此前版本有明顯差別。

　　首先，AlphaGo Zero僅用棋盤上的黑白子作為輸入，而前代則包括了小部分人工設(shè)計的特征輸入。

　　其次，AlphaGo Zero僅用了單一的神經(jīng)網(wǎng)絡。在此前的版本中，AlphaGo用到了“策略網(wǎng)絡”來選擇下一步棋的走法，以及使用“價值網(wǎng)絡”來預測每一步棋后的贏家。而在新的版本中，這兩個神經(jīng)網(wǎng)絡合二為一，從而讓它能得到更高效的訓練和評估。

　　第三，AlphaGo Zero并不使用快速、隨機的走子方法。在此前的版本中，AlphaGo用的是快速走子方法，來預測哪個玩家會從當前的局面中贏得比賽。相反，新版本依靠地是其高質(zhì)量的神經(jīng)網(wǎng)絡來評估下棋的局勢。

　　AlphaGo幾個版本的排名情況。

　　據(jù)哈薩比斯和席爾瓦介紹，以上這些不同幫助新版AlphaGo在系統(tǒng)上有了提升，而算法的改變讓系統(tǒng)變得更強更有效。

　　經(jīng)過短短3天的自我訓練，AlphaGo Zero就強勢打敗了此前戰(zhàn)勝李世石的舊版AlphaGo，戰(zhàn)績是100:0的。經(jīng)過40天的自我訓練，AlphaGo Zero又打敗了AlphaGo Master版本?！癕aster”曾擊敗過世界頂尖的圍棋選手，甚至包括世界排名第一的柯潔。

　　對于希望利用人工智能推動人類社會進步為使命的DeepMind來說，圍棋并不是AlphaGo的終極奧義，他們的目標始終是要利用AlphaGo打造通用的、探索宇宙的終極工具。AlphaGo Zero的提升，讓DeepMind看到了利用人工智能技術(shù)改變?nèi)祟惷\的突破。他們目前正積極與英國醫(yī)療機構(gòu)和電力能源部門合作，提高看病效率和能源效率。