新旧AlphaGo博弈：新版竟以100:0压倒性优势获胜

　　对于围棋来说我想大多数不是很关心，但对于人工智能来说就不一样了，尤其是前段时间举行的AlphaGo与人类的围棋比赛，这场围棋界的最强大脑牵动着很多人的心，当然比起围棋的战略步伐人们更关心的是机器和人类到底谁最厉害，不过，最后还是以人类柯洁的失败而告终。

　　虽然比赛完了，但人类和人工智能的争斗却没有停息，最后的纠结点会停留在哪里现在还无法定论，但就以目前的情形看，人工智能的势头确实不可小觑。

　　这不，旧版AlphaGo刚刚退隐，新版的AlphaGo就又出现了，而且这新版的AlphaGo更加的迅猛。

　　伦敦当地时间10月18日，DeepMind团队公布了最强版AlphaGo ，代号AlphaGo Zero。

　　团队称，AlphaGo Zero的水平已经超过之前所有版本的AlphaGo。在对阵曾赢下韩国棋手李世石那版AlphaGo时，AlphaGo Zero取得了100:0的压倒性战绩。DeepMind团队将关于AlphaGo Zero的相关研究以论文的形式，刊发在了10月18日的《自然》杂志上。

　　那新版的和旧版的究竟有什么不同呢？为何如此强势。

　　原来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。同时，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，新版本依靠地是其高质量的神经网络来评估下棋的局势。

　　不过，最可怕的是据大卫·席尔瓦介绍，AlphaGo Zero使用新的强化学习方法，让自己变成了老师。系统一开始甚至并不知道什么是围棋，只是从单一神经网络开始，通过神经网络强大的搜索算法，进行了自我对弈。

　　随着自我博弈的增加，神经网络逐渐调整，提升预测下一步的能力，最终赢得比赛。更为厉害的是，随着训练的深入，DeepMind团队发现，AlphaGo Zero还独立发现了游戏规则，并走出了新策略，为围棋这项古老游戏带来了新的见解。

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