據(jù)外媒報道，英國DeepMind團隊的人工智能研究取得了新進展：他們開發(fā)出了新一代的圍棋AI-ALphaGo Zero。使用了強化學(xué)習(xí)技術(shù)的ALphaGo Zero，棋力大幅度增長，可輕松擊敗曾經(jīng)戰(zhàn)勝柯潔、李世石的ALphaGo。

戰(zhàn)勝柯潔之后，ALphaGo可以說在圍棋界里已是“獨孤求敗”的境界了，幾乎沒有人類是它的對手。但是這并不代表ALphaGo就已經(jīng)對圍棋領(lǐng)域的認知達到了頂峰。因此，ALphaGo想要再上一層樓追求圍棋知識的上限，顯然只有它自己能成為自己的老師。

而在過去，AlphaGo都是使用業(yè)余和專業(yè)人類棋手的對局數(shù)據(jù)來進行訓(xùn)練。雖然使用人類棋手的數(shù)據(jù)可以讓ALphaGo學(xué)習(xí)到人類的圍棋技巧，但是人類專家的數(shù)據(jù)通常難以獲得且很昂貴，加上人類并不是機器，難免會出現(xiàn)失誤情況，失誤產(chǎn)生的數(shù)據(jù)則可能降低ALphaGo的棋力。因此，ALphaGo Zero采用了強化學(xué)習(xí)技術(shù)，從隨即對局開始，不依靠任何人類專家的對局數(shù)據(jù)或者人工監(jiān)管，而是讓其通過自我對弈來提升棋藝。

那么到底什么是強化學(xué)習(xí)技術(shù)呢？簡單地說，強化學(xué)習(xí)就是讓AI從中學(xué)習(xí)到能夠獲得最大回報的策略。AlphaGo Zero的強化學(xué)習(xí)主要包含兩個部分，蒙特卡洛樹搜索算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。在這兩種算法中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可根據(jù)當(dāng)前棋面形勢給出落子方案，以及預(yù)測當(dāng)前形勢下哪一方的贏面較大；蒙特卡洛樹搜索算法則可以看成是一個對于當(dāng)前落子步法的評價和改進工具，它能夠模擬出AlphaGo Zero將棋子落在哪些地方可以獲得更高的勝率。假如AlphaGoZero的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法計算出的落子方案與蒙特卡洛樹搜索算法輸出的結(jié)果越接近，則勝率越大，即回報越高。因此，每落一顆子，AlphaGo Zero都要優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中的參數(shù)，使其計算出的落子方案更接近蒙特卡洛樹搜索算法的結(jié)果，同時盡量減少勝者預(yù)測的偏差。

AlphaGo Zero的自我強化學(xué)習(xí)，圖片源自Nature

剛開始，AlphaGoZero的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完全不懂圍棋，只能盲目落子。但經(jīng)歷無數(shù)盤“左右互搏”般的對局后，AlphaGo Zero終于從從圍棋菜鳥成長為了棋神般的存在。

DeepMind團隊表示，他們發(fā)現(xiàn)AlphaGo Zero自我對弈僅幾十天，就掌握了人類幾百年來來研究出來的圍棋技術(shù)。由于整個對弈過程沒有采用人類的數(shù)據(jù)，因此ALphaGo Zero的棋路獨特，不再拘泥于人類現(xiàn)有的圍棋理論，

DeepMind團隊還表示，這個項目不僅僅是為了獲得對圍棋更深的認識，AlphaGoZero向人們展示了即使不用人類的數(shù)據(jù)，人工智能也能夠取得進步。最終這些技術(shù)進展應(yīng)該被用于解決現(xiàn)實問題，如蛋白質(zhì)折疊或者新材料設(shè)計。這將會增進人類的認知，從而改善每個人的生活。