AlphaGo Zero 自我学习及与李世石对弈版本、Master版本、自我对弈等83局棋谱

纵横19路

伦敦当地时间10月18日18：00（北京时间19日01：00），AlphaGo再次登上世界顶级科学杂志——《自然》。
一年多前，AlphaGo便是2016年1月28日当期的封面文章，Deepmind公司发表重磅论文，介绍了这个击败欧洲围棋冠军樊麾的人工智能程序。
今年5月，以3:0的比分赢下中国棋手柯洁后，AlphaGo宣布退役，但DeepMind公司并没有停下研究的脚步。伦敦当地时间10月18日，DeepMind团队公布了最强版AlphaGo ，代号AlphaGo Zero。它的独门秘籍，是“自学成才”。而且，是从一张白纸开始，零基础学习，在短短3天内，成为顶级高手。
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。
“AlphaGo在两年内达到的成绩令人震惊。现在，AlphaGo Zero是我们最强版本，它提升了很多。Zero提高了计算效率，并且没有使用到任何人类围棋数据，”AlphaGo之父、DeepMind联合创始人兼CEO 戴密斯·哈萨比斯（Demis Has****s）说，“最终，我们想要利用它的算法突破，去帮助解决各种紧迫的现实世界问题，如蛋白质折叠或设计新材料。如果我们通过AlphaGo，可以在这些问题上取得进展，那么它就有潜力推动人们理解生命，并以积极的方式影响我们的生活。”
不再受人类知识限制，只用4个TPU
AlphaGo此前的版本，结合了数百万人类围棋专家的棋谱，以及强化学习的监督学习进行了自我训练。
在战胜人类围棋职业高手之前，它经过了好几个月的训练，依靠的是多台机器和48个TPU（谷歌专为加速深层神经网络运算能力而研发的芯片）。
AlphaGo Zero的能力则在这个基础上有了质的提升。最大的区别是，它不再需要人类数据。也就是说，它一开始就没有接触过人类棋谱。研发团队只是让它自由随意地在棋盘上下棋，然后进行自我博弈。值得一提的是，AlphaGo Zero还非常“低碳”，只用到了一台机器和4个TPU，极大地节省了资源。
AlphaGo Zero强化学习下的自我对弈。
经过几天的训练，AlphaGo Zero完成了近5百万盘的自我博弈后，已经可以超越人类，并击败了此前所有版本的AlphaGo。DeepMind团队在官方博客上称，Zero用更新后的神经网络和搜索算法重组，随着训练地加深，系统的表现一点一点地在进步。自我博弈的成绩也越来越好，同时，神经网络也变得更准确。
AlphaGo-Zero的训练时间轴
首先，AlphaGo Zero仅用棋盘上的黑白子作为输入，而前代则包括了小部分人工设计的特征输入。
其次，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。
第三，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。


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2017-10-26 10:38 上传

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