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【中國智能制造網 智造快訊】曾經打遍人類圍棋界無對手的AlphaGo引起了震動，如今新版的AlphaGo Zero又已正式發布。據悉，新版本遠勝之前的AlphaGo版本，可自我學習圍棋技藝。
據英國《每日郵報》10月18日報道，谷歌DeepMind研究人員已經發布了AlphaGo新版本AlphaGo Zero，可自我學習圍棋技藝。這項創新有望解決人類正在面臨的一些重要挑戰。
谷歌DeepMind團隊在《自然》雜志上公開了AlphaGo Zero。它遠勝之前的AlphaGo版本，并且有可能成為史上強大的圍棋高手。
DeepMind聯合創始人兼CEO Demis Hassabis說道：“我們驚喜看到AlphaGo在短短兩年取得的成就。目前AlphaGo Zero是強版本，用更少的計算能力和人類數據的零使用就實現了如此大的進展。”
過去，AlphaGo都要經過成千上萬次的人工訓練，還要學習專業人員如何下圍棋。但是AlphaGo Zero直接跳過這步，它可從任意棋局開始，只需跟自己下棋就可以學習技藝。
AlphaGo Zero采用強化學習的方式進行自我教導。系統在歷史數據空白的神經網絡上開始工作，之后利用神經網絡和強大的搜索算法跟自己下棋。下棋時，神經網絡不斷調整更新并預測步驟。更新的神經網絡會和搜索算法打造出一個全新的AlphaGo Zero，接下來程序會再次運行。在每次重復中，系統性能和學習質量都有所提升，使得神經網絡更為，AlphaGo Zero更為強大。
這項技術之所以比其他版本強大是因為它不再受人工訓練水平限制。AlphaGo可在無數棋局后從頭學習，而人類棋手要花上千年才能做到。在70小時的自我學習后，AlphaGo Zero就達到超人水平，使用多種布局下棋。短短3天，AlphaGo Zero很快超過了AlphaGo Lee，其曾在2015年以4:1打敗韓國棋手李在石。
21天后，AlphaGo Zero達到AlphaGo Master水平。后者今年年初對戰數十名中日韓職業圍棋選手,取得60勝0負的戰績，并剛剛在5月以3：0完勝19歲中國圍棋手柯潔。40天后，AlphaGo Zero超過所有AlphaGo版本，以100:0打敗AlphaGo Master。
研究人員對AlphaGo Zero抱有很多希望。如果相似的技術可以應用到其他結構性問題，例如蛋白折疊、降低能源消耗或尋找革命性新材料，取得的突破將深刻改變社會。Hassabis說道：“我們終想利用這樣的算法突破幫助解決現實生活中的問題，比如蛋白折疊或設計新材料。如果我們可以用AlphaGo Zero在這些問題上取得進展，就有可能改變人類認知并影響我們生活的方方面面。”
谷歌AlphaGo人工智能系統是個打敗世界圍棋的程序，這個神一樣的程序足以作為一個標準衡量人工智能的發展。
原標題：AlphaGo強版本登場 可自我提升圍棋技藝
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