与AlphaGo最大的区别是,Zero不再需要人类数据,也就是说,研发团队只是让它自由随意地在棋盘上下棋,进行自我博弈不断提升进步,通过强化学习方法把自己变成了老师。 随着训练的深入,开发团队发现AlphaGo Zero还独立发现了游戏规则,并走出了新策略,为围棋这项古老游戏带来了新的见解。 自我训练了3天的AlphaGo Zero以100:...
后来AlphaGo又进一步升级为AlphaGoZero，仅依靠自我对弈产生的数据，锻炼出了和人类走棋方式完全无关的AI棋...
第四个是alphago zero（就是阿尔法元），对AlphaGo李100:0碾压，对MASTER89:11。阿尔法元是从零开始阿...
首先AI是灵活的，这是非常关键的，他灵活的表现在哪里，就是神经网络和机器学习的出现。第二个问题，它是通用的，可以用在不同的应用场景里，接下来的PPT会讲到。然后第三个，他是自适应的，后面给大家讲AlphaGo Zero的时候，会说明它表现出怎样的自适应。还有最关键的原则，他是从第一个规则开始学习起来的。其...
首当其冲的问题就是：在AlphaGo Zero下棋的过程中，人类知识和经验真的一点用都没有吗？在这一版本的AlphaGo中，虽说人类的知识和经验没多大作用，但也不至于“多余”。在Zero下棋的过程中，并没有从人类的对局经验和数据中进行学习，但这个算法依然需要人类向它灌输围棋的规则：哪些地方可以落子、怎样才算获胜等等...
不同之处是深蓝是专门针对卡斯帕罗夫设计的，芯片也是专用的，从难度上讲，在优化剪枝之后，覆盖的合理...
区别在于人类使用计算机的方法上，深蓝是人类用“类似穷举的方法”，所谓“穷举”，并非没有“算法”，...
深蓝是靠算。AlphaGo是靠想。这是本质区别。这也是今天科技界对AlphaGo的惊讶所在。