AlphaGo Zero
此條目頁的主題是人工智能圍棋軟件。關於DeepMind所開發的棋類電腦軟件，請見「AlphaZero」。AlphaGo Zero是DeepMind圍棋軟件AlphaGo的最新版。2017年10月19日，AlphaGo團隊在《自然》上發表文章介紹了AlphaGo Zero，文中指出此版本不採用人類玩家的棋譜，且比之前的所有版本都要強大[1]。通過自我對弈，AlphaGo Zero在三天內以100比0的戰績戰勝了AlphaGo Lee，花了21天達到AlphaGo Master的水平，用40天超越了所有舊版本[2]。DeepMind聯合創始人兼CEO傑米斯·哈薩比斯說，AlphaGo Zero不再受限於人類認知，很強大[3]。由於專家數據「經常很貴、不可靠或是無法取得」，不藉助人類專家的數據集訓練人工智能，對於人工智能開發超人技能具有重大意義[4]，因為這樣的AI不是學習人，是通過對自我的反思和獨有的創造力直接超越人類。文章作者之一大衛·席爾瓦表示，摒棄向人類學習的需求，這有可能是對現有人工智能算法的拓展[5]。
訓練
AlphaGo Zero神經網絡使用TensorFlow在64個GPU和19個CPU參數伺服器訓練，推理的TPU只有四個。神經網絡最初除了規則，對圍棋一無所知。AI進行「非監督式學習」，自己和自己對弈，直到能預測自己的每一手棋及其對棋局結果的影響[6]。前三天，AlphaGo Zero連續自我對弈490萬局[7]。幾天之內它就發展出擊敗人類頂尖棋手的技能，而早期的AlphaGo要達到同等水平需要數月的訓練[8]。為了比較，研究人員還用人類對局數據訓練了另一版AlphaGo Zero，發現該版本學習更加迅速，但從長遠來看，表現反而較差[9]。
應用
哈薩比斯表示，AlphaGo的算法對需要智能搜索巨大概率空間的領域建樹最大，如蛋白質摺疊或精準模擬化學反應[10]。對於很難模擬的領域，如學習如何開車，用處可能相對較低[11]。
評價
普遍認為，AlphaGo Zero是一次巨大的進步，即便是和它的開山鼻祖AlphaGo作比較時。艾倫人工智能研究院的奧倫·伊奇奧尼表示，AlphaGo Zero是「非常令人印象深刻的技術成果」，「不管是在他們實現目標的能力上，還是他們花40天時間用四個TPU訓練這套系統的能力」[6]。《衛報》稱AlphaGo Zero是「人工智能的大突破」，援引謝菲爾德大學的伊萊尼·瓦希萊基（Eleni Vasilaki）和卡內基梅隆大學的湯姆·米切爾（Tom Mitchell），兩人分別說它是令人印象深刻的成就和「突出的工程成就」[11]。悉尼大學的馬克·佩斯說AlphaGo Zero是「巨大的技術進展」，帶領我們進入「未至之地」[12]。
然而，紐約大學心理學家蓋瑞·馬庫斯對我們目前所知的則表示謹慎，AlphaGo或許包括「程式設計師如何建造一台解決圍棋等問題的機器的隱晦知識」，在確保它的基礎結構比玩圍棋時更有效率之前，它需要在其他的領域受檢測。相反，DeepMind「自信這種方法可以歸納至更多的領域中」[7]。
韓國職業圍棋選手李世乭回應稱：「之前的AlphaGo並不完美，我認為這就是為什麼要把AlphaGo Zero造出來」。至於AlphaGo的發展潛力，李世乭表示他必須要靜觀其變，但同時表示它會影響年輕的棋手。韓國國家圍棋隊教練睦鎮碩表示，圍棋界已經模仿到之前AlphaGo各個版本的下棋風格，從中創造新的思路，他希望AlphaGo Zero能帶來新的思路。睦鎮碩補充道，棋界的大趨勢如今被AlphaGo的下棋風格影響。「最初，我們很難理解，我差不多認為我在跟外星人打比賽。然而，有過這麼次的體會，我已經適應它了。」他說。「我們現在錯過了辯論AlphaGo與人類之間的能力差距的點。現在講的是計算機間的差距。」據稱，他已經開始和國家隊棋手分析AlphaGo Zero的比賽風格：「雖然只看了幾場比賽，但我們的印象是，AlphaGo Zero和他的前者相比，下棋更像人類[13]。」中國職業棋手柯潔在他的微博上表示：「一個純淨、純粹自我學習的AlphaGo是最強的……對於AlphaGo的自我進步來講……人類太多餘了[14]。」
歷史版本比較
| 版本 | 硬件 | 等級分 | 賽況 |
|---|---|---|---|
| AlphaGo Fan | 176個GPU、[4]分佈式 | 3144[1] | 5：0 對陣 樊麾 |
| AlphaGo Lee | 48個TPU、[4]分佈式 | 3739[1] | 4：1 對陣 李世乭 |
| AlphaGo Master | 4個第二代TPU[4]、單機 | 4858[1] | 網棋 60:0 對陣 44位職業棋手 |
| AlphaGo Zero | 4個第二代TPU[4]、單機 | 5185[1] | 100：0 對陣AlphaGo Lee
89：11 對陣AlphaGo Master |
參考
參考資料
- ^ 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 Mastering the game of Go without human knowledge. Nature. 2017-10-19 [2017-10-19]. （原始內容存檔於2017-10-19）.
- ^ Google's New AlphaGo Breakthrough Could Take Algorithms Where No Humans Have Gone. Yahoo!. 2017-10-19 [2017-10-19]. （原始內容存檔於2017-10-19）.
- ^ AlphaGo Zero: Google DeepMind supercomputer learns 3,000 years of human knowledge in 40 days. The Telegraph. 2017-10-18 [2017-10-19]. （原始內容存檔於2017-10-20）.
- ^ 4.0 4.1 4.2 4.3 4.4 Hassabis, Demis; Siver, David. AlphaGo Zero: Learning from scratch. DeepMind. 2017-10-18 [2017-10-19]. （原始內容存檔於2017-10-19）.
- ^ DeepMind AlphaGo Zero learns on its own without meatbag intervention. ZDNet. 2017-10-19 [2017-10-20]. （原始內容存檔於2017-10-20）.
- ^ 6.0 6.1 Greenemeier, Larry. AI versus AI: Self-Taught AlphaGo Zero Vanquishes Its Predecessor. Scientific American. [2017-10-20]. （原始內容存檔於2017-10-19）.
- ^ 7.0 7.1 Computer Learns To Play Go At Superhuman Levels 'Without Human Knowledge'. NPR. 2017-10-18 [2017-10-20]. （原始內容存檔於2017-10-20）.
- ^ Google's New AlphaGo Breakthrough Could Take Algorithms Where No Humans Have Gone. Fortune. 2017-10-19 [2017-10-20]. （原始內容存檔於2017-10-19）.
- ^ This computer program can beat humans at Go—with no human instruction. Science | AAAS. 2017-10-18 [2017-10-20]. （原始內容存檔於2017-10-19）.
- ^ The latest AI can work things out without being taught. The Economist. [2017-10-20]. （原始內容存檔於2017-10-19）.
- ^ 11.0 11.1 Sample, Ian. 'It's able to create knowledge itself': Google unveils AI that learns on its own. The Guardian. 2017-10-18 [2017-10-20]. （原始內容存檔於2017-10-19）.
- ^ How Google's new AI can teach itself to beat you at the most complex games. Australian Broadcasting Corporation. 2017-10-19 [2017-10-20]. （原始內容存檔於2017-10-20）.
- ^ Go Players Excited About ‘More Humanlike’ AlphaGo Zero. Korea Bizwire. 2017-10-19 [2017-10-21]. （原始內容存檔於2017-10-21）.
- ^ 柯洁:对于AlphaGo的自我进步来讲 人类太多余了. 環球網. 2017-10-20 [2017-11-08]. （原始內容存檔於2017-11-09）.
- ^ 【柯洁战败解密】AlphaGo Master最新架构和算法，谷歌云与TPU拆解. 搜狐. 2017-05-24 [2017-06-01]. （原始內容存檔於2017-09-17）.