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AlphaGo新版本问世:自学40天就能胜赢柯洁的版本

10月19日消息,专注于推进人工智能(AI)研究的谷歌子公司DeepMind今天发布了一款新版本的AlphaGo程序,它能通过自学玩转多种游戏。这套系统名为AlphaGo Zero,它通过一种名为强化学习的机器学习技术,可以在与自己游戏中吸取教训。 仅三天时间,AlphaGo Zer

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10月19日消息,专注于推进人工智能(AI)研究的谷歌子公司DeepMind今天发布了一款新版本的AlphaGo程序,它能通过自学玩转多种游戏。这套系统名为“AlphaGo Zero”,它通过一种名为“强化学习”的机器学习技术,可以在与自己游戏中吸取教训。

仅三天时间,AlphaGo Zero自行掌握了围棋的下法,还发明了更好的棋步。这期间,除了被告知围棋的基本规则,它未获得人类的帮助。随着AlphaGo Zero被不断训练时,它开始在围棋游戏中学习先进的概念,并挑选出一些有利的位置和序列。

经过三天的训练,该系统能够击败AlphaGo Lee,后者是去年击败了韩国选手李世石(Lee Sedol)的DeepMind软件,胜率是100比0。。经过大约40天的训练(约2900万场自玩游戏),AlphaGo Zero击败了AlphaGo Master(今年早些时候击败了世界冠军柯洁)。

旧版AlphaGo接受的训练是,观摩由实力强大的业余或专业棋手对弈的海量棋局。但AlphaGo Zero没有获得这样的帮助。它自我对弈数百万次,并从中学习。一开始,它只是随意把棋子放在棋盘上,但后来它发现了获胜的策略,棋艺就快速提升了。

AlphaGo的首席研究员大卫·席尔瓦(David Silver)表示,“由于未引入人类棋手的数据,AlphaGo Zero远比过去的版本强大,我们去除了人类知识的限制,它能够自己创造知识。”

AlphaGo Zero通过“强化学习”这一程序来积累技能。当AlphaGo Zero走出一步好棋,它更有可能获胜。若这步棋没走好,它输棋的概率变大了。

这一程序的核心是一组连在一起形成人造神经网络的 “神经元”。对于棋局的每个回合,神经网络会观察棋子在棋盘上的位置,并推算接下来的棋步以及这些棋步让全盘获胜的概率。每次对弈后,它会更新神经网络,让棋艺更精进。虽然性能远胜于以前的版本,但AlphaGo Zero是一个更简单的程序,掌握棋法的速度更快,接受训练的数据更少,使用的电脑更校席尔瓦表示,如果拥有更多的时间,AlphaGo Zero还能够自己学会围棋规则。

研究团队在《自然》杂志上发表的文章写道,一开始AlphaGo Zero的棋艺糟透了,后来它逐渐成为一名缺乏经验的业余棋手,最终进阶为围棋高手,能够走出极具战略性的棋步。这些进步仅花费了几天时间。最初10小时内它就发现了一个定式。随后不久它又领悟了一些棋法。三天后,AlphaGo Zero发现了人类专家正在研究的全新棋步。有趣的是,程序在发现更简单的棋步之前就早已掌握了一些复杂棋步。

这一进展标志着通用型AI发展的大一里程碑。除了下棋赢过人类,通用型AI能做更多事情。由于AlphaGo Zero能够从一无所知实现自学成才,如今其天赋可以在诸多现实问题上派上用常

AlphaGo Zero正在研究蛋白质如何折叠的问题,这是一个艰难的科学挑战,不过有望成为药物发明的一大突破。

(丹米斯·哈撒比斯)

DeepMind的CEO丹米斯·哈撒比斯(Demis Hassabis)表示,“对我们来说,AlphaGo不仅限于在围棋对弈中获胜,这也是我们开发通用算法的一大进步。”大多数AI被认为“用途有限”,因为它们只能执行单一任务,例如,翻译、识别面孔。但通用型AI在许多不同任务上拥有超越人类的潜能。哈撒比斯认为,在接下来十年,AlphaGo的迭代产品将成为科学家和医学专家,与人类并肩工作。

此外,AlphaGo Zero比它的许多前辈都要高效得多。AlphaGo Lee需要使用几台机器和48个谷歌张量处理单元机器学习加速器芯片,该系统的早期版本AlphaGo Fan需要176个GPU。而AlphaGo Zero和AlphaGo Master一样,只需要一台机器和4个TPU。(惜辰)

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