DeepMind以AlphaZero擊敗全球三大棋藝AI,連AlphaGo Zero ... | 寵物協尋網
![DeepMind以AlphaZero擊敗全球三大棋藝AI,連AlphaGo Zero ...](https://i.imgur.com/voy7JL0.jpg)
2018年12月10日—DeepMind以AlphaZero擊敗全球三大棋藝AI,連AlphaGoZero也是手下敗將.AlphaZero為一個完全未經訓練的神經網路,經由與自己對戰數百萬回合強化學習, ...
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Alphabet的人工智慧子公司DeepMind 上周五(12/7)公布[1]了人工智慧系統AlphaZero的完整評估報告,並刊登於《科學》(Science)期刊上,各路棋藝高手則稱讚AlphaZero發展出自己的風格,不但具備創造力,還可能成為重要的教學工具。
AlphaZero與其它傳統AI棋藝引擎最大的不同在於它並非仰賴眾多的規則,或是自專家的棋戲中學習,而是透過深度神經網路(Deep Neural Network)與通用目的演算法展開自我學習,頂多只知道各種棋藝的基本規則。
AlphaZero挑戰的對象是全球最強大的西洋棋程式Stockfish、將棋程式Elmo,以及同樣由DeepMind所打造的圍棋程式AlphaGo。它花在西洋棋的訓練時間為9小時,將棋為12小時,圍棋為13天,訓練完畢之後,它在4個小時之後就勝過了Stockfish,在2小時之後便凌駕Elmo,並於30小時之後擊敗了AlphaGo。
研究人員解釋,在學習每一款棋藝的過程中,AlphaZero從一個完全未經訓練的神經網路,經由與自己對戰數百萬回合進行強化學習(Reinforcement Learning),一開始它完全是隨機地下子,但它會從贏家與輸家的走法中學習,同時調整其神經網路參數,而訓練時間則取決於各種棋藝的風格及複雜程度。
現今世上最優秀的日本將棋棋士羽生善治(Yoshiharu Habu)指出,AlphaZero的某些走法,例如把王將(King)移到棋盤中央,根本有違將棋理論,從人類的角度來看,這讓AlphaZero處於險惡之地,但令人難以置信的是,AlphaZero依然掌控著棋局,它的獨特風格向大家展示了該遊戲新的可能性。
經過完整訓練的AlphaZero在與Stockfish、Elmo及AlphaGo競賽時,展現了它的強大,在與Stockfish對戰時,在1,000盤的棋戲中贏了155盤,只輸了6盤;與Elmo對戰的勝率更高達91....
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