AI 算法的进化：机器会引发战争吗？( 七 ) 算法的进化：机器会引发战争

在与李世石对战的前几天，欧洲冠军樊麾帮AlphaGo进行赛前集训时发现了它的一个弱点，似乎就是这种情况。这或许说明人类的下棋数据将算法导向了局部最优，而实际更优或者最优的下法与人类的下法存在一些本质的不同，即人类在事实上“误导”了AlphaGo 。算法很快就学会了如何重新评估自己的落子，以最大限度地提高再次获胜的概率。是新对手把算法“逼下山” ，促使它找到了再攀高峰的新方法。

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DeepMind团队目前又开发出了新一代的AlphaGo—AlphaZero ，它打败了曾书写历史的各版本AlphaGo前辈。这个名字的由来是：由于是通用棋类人工智能，因此去掉了代表围棋的英文“Go”；没有使用人类的知识，从零开始训练，所以用“Zero”；两者相结合就得到了“AlphaZero” 。它已不再学习人类的棋谱、走法，而是完全依靠自我对弈来迅速地提高棋艺，从而走出人类对围棋认知的局限与定式。就像雅达利的游戏算法一样，给定棋盘上361个（19×19）交叉点以及它们的得分规则，然后在自我对弈中试验棋步。沿用最初在构建AlphaGo时所使用的强化学习策略，由“白板”状态开始“自学成才”是AlphaZero的独门秘籍。DeepMind团队甚至也为新算法呈现出来的强大能力而感到震惊：它已不再受人类的思维和游戏方式的限制了。

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AlphaZero自我训练的时间仅为3天，完成的自我对弈棋局数量就达到了490万盘。人类花3000年才能实现的，它却只用了3天。在对阵曾赢下李世石那一版的AlphaGo时， AlphaZero取得了100 ： 0的压倒性战绩。经过40天的训练之后，它就所向披靡了。它甚至能够在8小时内学会如何下国际象棋和日本将棋，水平甚至超过了市面上两个最好的国际象棋程序。
AlphaGo项目的负责人大卫·西尔弗博士解释了这种“白板”学习在多个领域的影响：
如果能够实现“白板”学习，就相当于拥有一个可以从围棋移植到其他任何领域的桥梁。这种算法是通用的，它会将你从所在领域的细节中解放出来，它普遍适合于任何领域。AlphaGo并不是要打败人类，而是要发现做科学研究意味着什么，让程序能通过自学最终学习到哪些知识。
【AI|算法的进化：机器会引发战争吗？】DeepMind的口号是：首先解决智力问题，然后用它来解决其他问题。他们确信未来已在路上。但这项技术能走多远？它在创造力方面能与最优秀的数学家相媲美吗？能绘画或是创作音乐吗？能破解人类大脑的秘密吗？

AI 算法的进化：机器会引发战争吗？( 七 )

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