AlphaGo Zero | 寵物協尋網
![AlphaGo Zero](https://i.imgur.com/voy7JL0.jpg)
AlphaGoZero是DeepMind圍棋軟體AlphaGo的最新版。2017年10月19日,AlphaGo團隊在《自然》上發表文章介紹了AlphaGoZero,文中指出此版本不採用人類玩家的棋譜,且比 ...
![AlphaGo Zero](https://i.imgur.com/voy7JL0.jpg)
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此條目頁的主題是人工智慧圍棋軟體。關於DeepMind所開發的棋類電腦軟體,請見「AlphaZero」。AlphaGo Zero是DeepMind圍棋軟體AlphaGo的最新版。2017年10月19日,AlphaGo團隊在《自然》上發表文章介紹了AlphaGo Zero,文中指出此版本不採用人類玩家的棋譜,且比之前的所有版本都要強大[1]。透過自我對弈,AlphaGo Zero在三天內以100比0的戰績戰勝了AlphaGo Lee,花了21天達到AlphaGo Master的水平,用40天超越了所有舊版本[2]。DeepMind聯合創始人兼CEO傑米斯·哈薩比斯說,AlphaGo Zero「不再受限於人類認知」,很強大[3]。由於專家數據「經常很貴、不可靠或是無法取得」,不藉助人類專家的數據集訓練人工智慧,對於人工智慧開發超人技能具有重大意義[4],因為這樣的AI不是學習人,是透過對自我的反思和獨有的創造力直接超越人類。文章作者之一大衛·席爾瓦表示,摒棄向人類學習的需求,這有可能是對現有人工智慧算法的拓展[5]。
AlphaGo Zero神經網路使用TensorFlow在64個GPU和19個CPU參數伺服器訓練,推理的TPU只有四個。神經網路最初除了規則,對圍棋一無所知。AI進行「非監督式學習」,自己和自己對弈,直到能預測自己的每一手棋及其對棋局結果的影響[6]。前三天,AlphaGo Zero連續自我對弈490萬局[7]。幾天之內它就發展出擊敗人類頂尖棋手的技能,而早期的AlphaGo要達到同等水平需要數月的訓練[8]。為了比較,研究人員還用人類對局數據訓練了另一版AlphaGo Zero,發現該版本學習更加迅速,但從長遠來看,表現反而較差[9]。
哈薩比斯表示,AlphaGo的算法對需要智能搜索巨大概率空間的領域建樹最大,如蛋白質摺疊或精準模擬化學反應[10...
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