最强AlphaGo怎样炼成？刚刚，DeepMind团队进行了全面解读

在刚开始训练AlphaGo时，下每局1600步是为了让网络接触到足够多的游戏状态。通过这种方式，网络能够学习到围棋游戏的各种情况和策略，从而更全面地理解游戏机制。这是训练过程中不可或缺的一部分，有助于网络在后续的训练中更高效地自我对弈和学习。经过这样的训练，AlphaGo能够在比赛中展现出出色的表现。AlphaGo的训练过程是一个复杂而精细的体系，每一步训练都是为了使其在游戏中获得更好的表现。探索未知的AlphaGo：从围棋到未来的星际争霸

随着技术的飞速发展，DeepMind团队打造的AlphaGo无疑成为了人工智能领域的一大里程碑。对于AlphaGo的发展史与未来走向，众多学者和爱好者纷纷好奇，我们邀请Julian Schrittwieser和David Silver为我们解读其中的奥妙。

当提及特征输入的话题时，Julian Schrittwieser表示神经网络具有强大的信息表示能力，因此使用delta featurization方法也是可行的。关于生成对抗网络（GAN）的应用，David Silver提到AlphaGo的自我对弈训练已经蕴含了对抗元素，每次迭代都在寻找上一代版本的“反策略”。

关于AlphaGo的发展过程中遇到的困难，David Silver坦言，与李世乭比赛时意识到的问题是最初的挑战。但DeepMind团队选择更多地依赖强化学习的力量，让其自行找到解决方案，最终成功解决了这一问题。

至于行棋时间的安排，David表示团队采用了一种基于自我博弈中胜率简单优化的时间控制策略。也可以尝试更复杂的策略以提升性能。

当被问及与Facebook在AI研究上的不同点时，David指出Facebook更专注于监督学习，而DeepMind则更多地关注强化学习。他认为强化学习是超越人类知识水平的关键所在。尽管AlphaGo不开源，但其背后的技术理念已经为公众所熟知。至于未来的计划，DeepMind一直在推进与围棋相关的工具发布。尽管AlphaGo已经退役，但它仍然是所有DeepMind同仁的研究测试平台。至于星际争霸这一挑战更大的项目，相关研究仍在早期阶段，需要监控的数据量更大，技术挑战更多。不过DeepMind已经发布了星际争霸的环境，为后续研究打下了基础。

AlphaGo的成功并非偶然，而是基于DeepMind团队的持续努力、技术积累以及对未来的坚定信念。尽管星际争霸这一项目仍在早期阶段，但我们有理由相信，未来的AI将带来更多惊喜与突破。关于人工智能研究中的AlphaGo进展与挑战

提问：关于AlphaGo在神经网络可解释性方面的进展，David Silver指出DeepMind正在尝试从认知心理学角度探索神经网络内部情况。这项研究有哪些突破性发现？是否有更多有趣的发现值得我们期待？

David Silver回答：神经网络的可解释性是一个我们正在积极探讨的问题。目前，DeepMind的研究为我们揭示了一些关于神经网络内部工作原理的有趣现象。他们尝试从认知心理学的角度入手，这一研究为我们理解神经网络如何模拟人类思维提供了独特的视角。我们已经看到了一些令人振奋的初步结果，但还有许多未知领域等待我们去探索。对于未来，我们期待更多有关神经网络决策过程的研究，这将帮助我们更好地理解和控制这些系统。

提问：Julian Schrittwieser指出长期记忆对于强化学习智能体至关重要。未来有哪些新的思维方式或技术可能帮助我们解决这一问题？你们如何看待神经图灵机等现有技术在这一领域的潜力？

Julian Schrittwieser回答：长期记忆确实是强化学习智能体的一个重要瓶颈。尽管目前有一些技术如神经图灵机等在这方面取得了一定的进展，但我相信我们还将看到更多令人印象深刻的进步。例如，基于序列模型的记忆增强技术或结合不同类型的记忆系统可能是未来的研究方向。对于神经图灵机，我认为它在处理长期记忆问题上具有巨大的潜力，但也需要与其他技术相结合，以进一步提高智能体的性能。

提问：关于强化学习在金融领域的应用，David Silver提到了相关的研究论文。能否分享一些具体的案例或实际应用场景？这些应用在实际操作中面临哪些挑战？

David Silver回答：在金融领域，强化学习已经被应用于多个场景中，例如股票交易、投资组合管理、风险管理等。例如，一些研究使用强化学习算法来模拟股票交易过程，通过学习和优化交易策略来最大化收益。实际应用中面临的挑战包括数据的不完整性、噪声和不确定性，以及金融市场的复杂性和波动性。金融领域还需要更多的监管和规范，以确保算法的决策过程透明和公平。尽管存在一些挑战，但强化学习在金融领域的应用前景广阔，我们期待看到更多的实际案例和研究结果。

关于围棋领域的提问回答：

提问：是否有一种方法可以根据棋步分析来评估AlphaGo的棋艺水平？如何看待AlphaGo在某些开局上展现的独特策略？这些策略背后有哪些推理逻辑？关于征子处理的问题如何解决？如何应对未来围棋新策略的挑战？针对这些问题AlphaGo有何应对策略或方案？未来的研究方向是什么？Julian Schrittwieser的回答和分享中可能涵盖这些方面的内容吗？请详细阐述一下。

关于AlphaGo自我对弈棋局中白棋胜率过高的问题，有观点提出是否应该降低贴目。Julian Schrittwieser认为，根据他的经验和实验，目前的贴目规则即7.5目是非常平衡的。他指出，在已经发布的棋局中，仅观察到白棋略高一筹，胜率为55%。

关于AlphaGo能否解决传说中的“死活题最高杰作”——《发阳论》第120题的问题，David Silver表示他们已经向专家樊麾求证过。他认为，AlphaGo有能力解决这一问题，而更引人关注的是，它会找到与书中相同的答案，还是会给出前所未有的解法。在与AlphaGo的对局中，他们已多次见证了超越人类想象的棋局。

针对迈克·雷蒙对AlphaGo会下出人类棋手不会有的“恶手”且无法学会围棋定式的观点，David Silver回应说，他相信AlphaGo的“恶手”只有在影响全局胜利时才会被视为问题。如果结局仍然是稳赢，那么某一手棋真的有那么差吗？至于围棋定式，AlphaGo已经掌握了大量的人类定式，同时也下出了自己的定式。现在的职业棋手有时甚至会采用AlphaGo的定式。

对于1846年桑原秀策四段与幻庵因硕八段的著名对局中的第127手，Julian Schrittwieser虽然不是围棋专家，但他表示他们已向樊麾询问了看法。由于现在的规则有贴目这一说，AlphaGo可能会选择不同于历史上的下法。

至于是否会再次和职业棋手对弈，Julian Schrittwieser明确表示，乌镇的那场对弈已经是AlphaGo的最后一次比赛了。他们不会再安排新的职业棋手与AlphaGo的对战。