DeepMind突破：没有预设规则也能掌握围棋、Atari等

对于那些担忧人工智能可能构成威胁的人们来说，DeepMind的研究成果可能会让他们改变看法。这个隶属于Alphabet的人工智能部门推出的名为MuZero的新算法，能够让机器在无需了解规则的情况下，成功挑战并击败人类选手。这一成果无疑在人工智能领域引起了巨大的震撼，因为MuZero展现出的能力，预示着人工智能可以更好地应对现实生活中的复杂场景，而无需依赖特定的算法指导。

DeepMind在人工智能的道路上始终保持着旺盛的研究热情。继AlphaGo学会围棋并成功挑战职业围棋手之后，DeepMind推出了AlphaGo Zero，通过观摩人类之间的真实比赛，让两台计算机进行对弈。之后，该团队又推出了AlphaZero，只需告知游戏规则，就能熟练掌握围棋、将棋和国际象棋。而现在，MuZero的推出更是在人工智能领域掀起了一场革命。

MuZero的独特之处在于，它能够在未被告知任何棋类运行规则的情况下，通过观察自行掌握围棋、国际象棋、将棋和Atari游戏。它的强大之处在于，即使在没有传授规则的情况下，MuZero也能自行学习并制定胜利策略。在雅达利游戏中，新的人工智能在学习了规则后，表现得与之前的版本一样出色，甚至更优秀。

这个项目的目标在于开发一种单一的算法，让AI在未知规则的情况下，能够独立思考并决定下一步行动。对于象棋和围棋这样的游戏来说，实现这一目标并不容易，因为这些游戏有一系列预定义的动作可以导致胜利或失败。但在现实世界的更复杂环境中，如果没有复杂的算法指导，人工智能可能难以应对更多挑战。而MuZero的出现，基本上实现了让AI进行独立思考的能力。

值得注意的是，MuZero并不会自主思考，也并未达到科幻小说或电影中描绘的可怕的人工智能形象。DeepMind确实达到了一个重要的里程碑，即其算法允许计算机在未知所有规则的模拟环境中提出胜利的解决方案。据Engadget报道，MuZero在做决策时会考虑三个因素：上一次行动的结果、当前所处的状况以及下一个最佳行动方案。DeepMind发现，MuZero与之前的人工智能相比具有优越性，而且它花费的时间越多，提供的解决方案就越好。即使在行动前限制了模拟次数，如在吃豆人女士的模拟中设定时间限制，MuZero依然能够取得不俗的表现。

这项技术的出现无疑为我们带来了人工智能发展的新希望。随着DeepMind的持续研究与创新，我们有理由相信，MuZero将成为人工智能发展史上的一个重要里程碑，引领我们走向一个更加智能的未来。