AlphaGo Zero 的网络结构和之前的版本不同。AlphaGo Zero 的网络结构采用了 resnet 网络,而之前的版本则采用了传统的 CNN 网络。同时 AlphaGo Zero 将 policy 网络和 value 网络结合在一起,一个网络同时输出不同动作概率和预估胜率,如下所示。 网络结构定义好了,我们来看下 AlphaGo Zero 是怎么自我对弈 (Self-Pla...
硬件与算法的进步也让 AlphaGo Zero 所需要的算力大大降低，仅仅需要 4 个 TPU（由 Google 开发的人工智能专用芯片），而与李世乭对弈的 AlphaGo Lee 所需要的算力多达 48 个 TPU，是 AlphaGo Zero 的 12 倍。（历代 AlphaGo 所需的算力对比，图片来源：DeepMind）长期以来，不少人有这样的误区：机器学习最重要...
此外,由于去掉了AlphaGo中的第一步有监督学习,AlphaGo Zero完全不需要使用人类专家对局作为数据输入。从而,某种意义上,AlphaGo Zero可以被认为是完全从零开始学习,从“白丁”到“鸿儒”,所需要的只是对其输入围棋基本规则,这一点,对于当前机器学习和人工智能有非常...
0号阿尔法狗在诞生36小时后，就成功打败了战胜李世石的那只AlphaGo。它第一次让AI完全脱离人类历史棋谱，只通过围棋规则＋“自我对弈”，在2900万次自我对弈后成长为世界上最强大的围棋大师。最可怕的一点是，通过智东西对新一代AlphaGo Zero的深入挖掘，我们发现随着不断进化与变强，它变得越来越……简单了。不再需...
答案是 DeepMind 的下一代人工智能：AlphaGo Zero。在今天出版的《自然》杂志上，DeepMind 团队详细介绍了他们在2016年击败李世石的 AlphaGo，因为它是史上第一个在围棋项目上击败人类的机器，这毫无疑问是人工智能技术一项新的里程碑。而在这之后，他们又开发出了新一代的人工智能：AlphaGo Zero。如果说，上一代的 ...
如今的AlphaGo Zero 甚至在自我博弈的训练过程中 开创出一些新套路 对围棋这样一个古老的游戏 产生了不同于人类百年来经验的新理解 可以说是 宣告了计算机在围棋领域的完全胜利 所谓“人类一败涂地”的现状,正是人类事实上的胜利。短短十几年的...
他们推出了一个新的围棋程序AlphaGo Zero [1],改进了之前打败世界冠军的程序AlphaGo [2]。AlphaGo Zero号称完全不需要人类先验知识,可以以较短的时间和较少的计算资源通过强化学习的方法,从零开始,学习出一个新的围棋界“独孤求败”,再次震惊了学界和大众。
这样的观点在 AlphaGo Zero 看来显然是不正确的。一来人们普遍认为人工智能不具备自我意识,那么它们自然不可能从单子内获取知识,而来它们的成绩表明,它们比人类更接近围棋的真理。一个不具备获取知识能力的东西,比人类更先获取到更全面的知识,这对天赋论来说无疑是一个概念上的挑战。
根据一些外国棋手的观察，AlphaGo Zero 在棋局的初期表现仍与人类千年来的套路相同，但到棋局中期就会变得令人难以理解。围棋之外，AlphaGo 还能带来更多 这也是这次 AlphaGo 再次刷屏的原因之一。身为该研究重点的强化学习是机器智能领域一个非常重要的技术，它从深度学习中延伸出来，进一步摆脱人类的干涉训练机器，而 ...
进化到Zero版本的AlphaGo和人类棋手的绝对实力差距被进一步拉大。在5月乌镇人机大会上,DeepMind在人工智能高峰论坛上表示:AlphaGo Master版本可以让AlphaGo Lee版本3个子时,我清楚地记得当时会场听众的反应——先是沉默,然后轰鸣。在公布了Master自战50局后,更有不止一位一流的职业棋手表示:恐怕Master可以让我2个。而...