885
機器人
阿爾法狗退役，“新狗”橫空出世100：0完爆“老狗”
“新狗”AlphaGo Zero的水平已經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的壓倒性戰績。
倫敦當地時間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誌——《自然》。
一年多前，AlphaGo便是2016年1月28日當期的封麵文章，Deepmind公司發表重磅論文，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後，AlphaGo宣布退役，但DeepMind公司並沒有停下研究的腳步。倫敦當地時間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，零基礎學習，在短短3天內，成為頂級高手。
團隊稱，AlphaGo Zero的水平已經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的壓倒性戰績。DeepMind團隊將關於AlphaGo Zero的相關研究以論文的形式，刊發在了10月18日的《自然》雜誌上。
“AlphaGo在兩年內達到的成績令人震驚。現在，AlphaGo Zero是我們最強版本，它提升了很多。Zero提高了計算效率，並且沒有使用到任何人類圍棋數據，”AlphaGo之父、DeepMind聯合創始人兼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實世界問題，如蛋白質折疊或設計新材料。如果我們通過AlphaGo，可以在這些問題上取得進展，那麼它就有潛力推動人們理解生命，並以積極的方式影響我們的生活。”
不再受人類知識限製，隻用4個TPU
AlphaGo此前的版本，結合了數百萬人類圍棋專家的棋譜，以及強化學習的監督學習進行了自我訓練。
在戰勝人類圍棋職業高手之前，它經過了好幾個月的訓練，依靠的是多台機器和48個TPU（穀歌專為加速深層神經網絡運算能力而研發的芯片）。
AlphaGo Zero的能力則在這個基礎上有了質的提升。最大的區別是，它不再需要人類數據。也就是說，它一開始就沒有接觸過人類棋譜。研發團隊隻是讓它自由隨意地在棋盤上下棋，然後進行自我博弈。值得一提的是，AlphaGo Zero還非常“低碳”，隻用到了一台機器和4個TPU，極大地節省了資源。
AlphaGo Zero強化學習下的自我對弈。經過幾天的訓練，AlphaGo Zero完成了近5百萬盤的自我博弈後，已經可以超越人類，並擊敗了此前所有版本的AlphaGo。DeepMind團隊在官方博客上稱，Zero用更新後的神經網絡和搜索算法重組，隨著訓練地加深，係統的表現一點一點地在進步。自我博弈的成績也越來越好，同時，神經網絡也變得更準確。
AlphaGo Zero習得知識的過程“這些技術細節強於此前版本的原因是，我們不再受到人類知識的限製，它可以向圍棋領域裏最高的選手——AlphaGo自身學習。”AlphaGo團隊負責人大衛·席爾瓦（Dave Sliver）說。
據大衛·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。係統一開始甚至並不知道什麼是圍棋，隻是從單一神經網絡開始，通過神經網絡強大的搜索算法，進行了自我對弈。
隨著自我博弈的增加，神經網絡逐漸調整，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團隊發現，AlphaGo Zero還獨立發現了遊戲規則，並走出了新策略，為圍棋這項古老遊戲帶來了新的見解。
自學3天，就打敗了舊版AlphaGo
除了上述的區別之外，AlphaGo Zero還在3個方麵與此前版本有明顯差別。
AlphaGo-Zero的訓練時間軸首先，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計的特征輸入。
其次，AlphaGo Zero僅用了單一的神經網絡。在此前的版本中，AlphaGo用到了“策略網絡”來選擇下一步棋的走法，以及使用“價值網絡”來預測每一步棋後的贏家。而在新的版本中，這兩個神經網絡合二為一，從而讓它能得到更高效的訓練和評估。
第三，AlphaGo Zero並不使用快速、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麵中贏得比賽。相反，新版本依靠地是其高質量的神經網絡來評估下棋的局勢。
AlphaGo幾個版本的排名情況。據哈薩比斯和席爾瓦介紹，以上這些不同幫助新版AlphaGo在係統上有了提升，而算法的改變讓係統變得更強更有效。
經過短短3天的自我訓練，AlphaGo Zero就強勢打敗了此前戰勝李世石的舊版AlphaGo，戰績是100:0的。經過40天的自我訓練，AlphaGo Zero又打敗了AlphaGo Master版本。“Master”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。
圖為DeepMind AlphaGo項目首席研究員大衛·席爾瓦（David Silver，左）與首席執行官德米斯·哈比斯（Demis Hassabis）
席爾瓦繼續稱：“在每場對弈結束後，AlphaGo Zero實際上都訓練了一個新的神經網絡。它改進了自己的神經網絡，預測AlphaGo Zero自己的棋路，同時也預測了這些遊戲的贏家。當AlphaGo Zero這樣做的時候，實際上會產生一個更強大的神經網絡，這將導致‘玩家’進行新的迭代。因此，我們最終得到了一個新版AlphaGo Zero，它比之前的版本更強大。而且隨著這個過程不斷重複，它也可以產生更高質量的數據，並用於訓練更好的神經網絡。”
“新狗”AlphaGo Zero的未來
通過數百萬次自我對弈，AlphaGo從零開始掌握了圍棋，在短短幾天內就積累起了人類幾千年才有的知識。但AlphaGo Zero也發現了新的知識，發展出打破常規的策略和新招，與它在對戰李世石和柯潔時創造的那些交相輝映，卻又更勝一籌。
這些創造性的時刻給了我們信心：人工智能會成為人類智慧的增強器，幫助我們解決人類正在麵臨的一些嚴峻挑戰 。盡管才剛剛發展起來，AlphaGo Zero已經走出了通向上述目標的關鍵一步。對於希望利用人工智能推動人類社會進步為使命的DeepMind來說，圍棋並不是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改變人類命運的突破。他們目前正積極與英國醫療機構和電力能源部門合作，提高看病效率和能源效率。同時類似的技術應用在其他結構性問題，比如蛋白質折疊、減少能耗和尋找新材料上，就能創造出有益於社會的突破。
本文僅代表作者個人觀點，不代表本公眾號立場。本公眾號轉載此文僅出於傳播更多資訊之目的。如有侵權或違規請及時聯係我們，我們將立刻予以刪除。
最後更新：2017-10-19 23:55:28