AlphaZero问世8小时完爆围棋、国际象棋、日本将棋

日前，DeepMind团队再度惊艳世人，发布了全新的强化学习算法——AlphaZero。这一算法堪称“通用棋类AI”，无需特定的任务训练，就能通过自我对弈强化学习在多种任务上达到超越人类水平的表现，真正做到了从零开始。

AlphaZero的出现，不仅再次刷新了人工智能在棋类游戏领域的成就，更展现了其在自我学习和适应新任务方面的强大能力。仅仅8个小时的训练，AlphaZero就能击败曾经击败李世石的AlphaGo版本；再用更短的时间，它就能在国际象棋与将棋的顶级程序中占据上风。这是一次质的飞跃，也是DeepMind继AlphaGo Zero之后的又一里程碑式研究。

相较于之前的AlphaGo Zero，AlphaZero有着多方面的突破。它不再仅仅对获胜概率进行估计和优化，而是将平局或其他潜在结果纳入考虑，对结果进行更为全面的估计和优化。这一改变使得AlphaZero在应对复杂局面时更为灵活，不再局限于简单的赢输二元局面。

AlphaZero在数据增强和迭代方面也有了新的突破。它不会转变棋盘位置进行数据增强，而是更加依赖于自我对弈的数据和算法优化。这一改进使得AlphaZero的适应性更强，能够在各种棋类游戏中表现出色。它只维护一个单一模型，这个模型随着训练的进行而不断更新，无需等待迭代。这意味着AlphaZero的学习效率更高，能够在更短的时间内达到顶尖水平。

值得注意的是，这一切的背后，是谷歌旗下DeepMind公司的持续努力和创新精神。早在AlphaGo时代，DeepMind就凭借其在围棋领域的突破引起了全球关注。如今，AlphaZero的横空出世再次证明了DeepMind在人工智能领域的领先地位。从李世石到柯洁，再到现在的AlphaZero，DeepMind不断挑战自我，不断超越极限，为我们展现了人工智能的无限可能。

此次DeepMind团队公布的论文中详细描述了AlphaZero的原理和实验过程。如果您想了解更多关于AlphaZero的内容，可以通过论文地址深入了解：<