AlphaGo Zero 3天走完千年棋史 超越人类 击败AlphaGo

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谷歌旗下的DeepMind团队公布了进化后的最强版AlphaGo (阿尔法狗),代号AlphaGo Zero。
新版本的AlphaGo究竟有多厉害?打败李世石的AlphaGo用了3000万盘比赛作为训练数据,AlphaGo Zero用了490万盘比赛数据。经过3天的训练,AlphaGo Zero就以100:0的比分完胜对阵李世石的那版AlphaGo。

伦敦当地时间10月18日18:00(北京时间19日01:00),谷歌旗下的DeepMind团队公布了进化后的最强版AlphaGo (阿尔法狗),代号AlphaGo Zero

新版本的AlphaGo究竟有多厉害?打败李世石的AlphaGo用了3000万盘比赛作为训练数据,AlphaGo Zero用了490万盘比赛数据。经过3天的训练,AlphaGo Zero就以100:0的比分完胜对阵李世石的那版AlphaGo。

DeepMind联合创始人兼CEO 、AlphaGo之父戴密斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)和AlphaGo团队负责人大卫·席尔瓦(Dave Sliver) 等人同时在官方博客上发表文章,详解最强版本阿尔法狗是如何炼成的,与前代有何不同。

哈萨比斯等人专文:《AlphaGo Zero:从零开始》

AlphaGo Zero 3天走完千年棋史 超越人类 击败AlphaGo

席尔瓦在乌镇人机峰会上发言

从语音识别、图像分类到基因和药物研究,人工智能发展迅速。这些专家系统,很多是借用海量人类经验和数据开发出来的。

然而,在有些特定问题上,人类的知识要么过于昂贵,要么不靠谱,要么无法获得。因此,人工智能研究的一个长期目标就是跳过这一步,创造能在最有挑战性的领域,不用人类输入就达到超人水平的算法。我们发表在《自然》期刊上的最新论文,展示了实现该目标的关键一步。

论文介绍了首个战胜人类围棋冠军的电脑程序AlphaGo的最新进化版本:AlphaGo Zero。AlphaGo Zero更为强大,可以一争史上最强围棋手。

AlphaGo的前几代版本,一开始用上千盘人类业余和专业棋手的棋谱进行训练,学习如何下围棋。AlphaGo Zero则跳过了这个步骤,自我对弈学习下棋,完全从乱下开始。用这种方法,它很快超过了人类水平,对阵此前战胜人类冠军李世石的前代AlphaGo取得了100连胜。

AlphaGo Zero之所以能当自己的老师,是用了一种叫强化学习的新模式。系统从一个对围棋一无所知的神经网络开始,将该神经网络和一个强力搜索算法结合,自我对弈。在对弈过程中,神经网络不断调整、升级,预测每一步落子和最终的胜利者。

升级后的神经网络与搜索网络结合成一个更强的新版本AlphaGo Zero,如此往复循环。每过一轮,系统的表现就提高了一点点,自我对弈的质量也提高了一点点。神经网络越来越准确,AlphaGo Zero的版本也越来越强。

这种技术比此前所有版本的AlphaGo都更为强大。这是因为,它不再受到人类知识的限制,而能够从婴儿般的白纸状态,直接向世界上最强大的棋手——AlphaGo本身学起。

AlphaGo Zero相较前代还有几点明显的差别:

首先,AlphaGo Zero仅用棋盘上的黑白子作为输入,而前代则包括了小部分人工设计的特征输入。

其次,AlphaGo Zero仅用了单一的神经网络。在此前的版本中,AlphaGo用到了“策略网络”来选择下一步棋的走法,以及使用“价值网络”来预测每一步棋后的赢家。而在新的版本中,这两个神经网络合二为一,从而让它能得到更高效的训练和评估。

第三,AlphaGo Zero并不使用快速、随机的走子方法。在此前的版本中,AlphaGo用的是快速走子方法,来预测哪个玩家会从当前的局面中赢得比赛。相反,新版本依靠的是其高质量的神经网络来评估下棋的局势。

所有这些差异,都提高了系统的表现,使其更为普适。不过,是算法上的变化使得系统更为强大和高效。

仅仅自我对弈3天后,AlphaGo Zero就以100:0完胜了此前击败世界冠军李世石的AlphaGo版本。自我对弈40天后,AlphaGo Zero变得更为强大,超过了此前击败当今第一人柯洁的“大师”版AlphaGo。

通过数百万次自我对弈,AlphaGo从零开始掌握了围棋,在短短几天内就积累起了人类几千年才有的知识。AlphaGo Zero也发现了新的知识,发展出打破常规的策略和新招,与它在对战李世石和柯洁时创造的那些交相辉映,却又更胜一筹。

这些创造性的时刻给了我们信心:人工智能会成为人类智慧的增强器,帮助我们解决人类正在面临的一些严峻挑战 。

尽管才刚刚发展起来,AlphaGo Zero已经走出了通向上述目标的关键一步。如果类似的技术可以应用在其他结构性问题,比如蛋白质折叠、减少能耗和寻找新材料上,就能创造出有益于社会的突破。

老D

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目前评论:5   其中:访客  5   博主  0

    • avatar daoer 0

      老厉害了

      • avatar fyx1130 2

        想要安稳的访问谷歌,必须来找老D。

        • avatar Tooyee 1

          为啥是从围棋入手?

          • avatar qian__ban 1

            前天吴军就写信给我说这个了,说自然杂志官网上,刊登了google deepmind 团队的大卫~席瓦尔博士的最新研究成果:不用人对弈棋谱,直接使用机器学习或者增强学习,可以训练出更厉害的围棋对弈程序,该团队把它命名为AlphaGo Zero(阿尔法元)

            • avatar successfully 1

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