如何看AlphaGo新版本问世？

如题所述

推荐答案 2018-02-05

AlphaGo Zero远比过去的版本强大，AlphaGo Zero通过“强化学习”这一程序来积累技能。可以在与自己游戏中吸取教训。仅三天时间，AlphaGo Zero自行掌握了围棋的下法，还发明了更好的棋步。这期间，除了被告知围棋的基本规则，它未获得人类的帮助。随着AlphaGo Zero被不断训练时，它开始在围棋游戏中学习先进的概念，并挑选出一些有利的位置和序列。

经过三天的训练，该系统能够击败AlphaGo Lee，后者是去年击败了韩国选手李世石（Lee Sedol）的DeepMind软件，胜率是100比0。。经过大约40天的训练（约2900万场自玩游戏），AlphaGo Zero击败了AlphaGo Master(今年早些时候击败了世界冠军柯洁)。

旧版AlphaGo接受的训练是，观摩由实力强大的业余或专业棋手对弈的海量棋局。但AlphaGo Zero没有获得这样的帮助。它自我对弈数百万次，并从中学习。一开始，它只是随意把棋子放在棋盘上，但后来它发现了获胜的策略，棋艺就快速提升了。

AlphaGo的首席研究员大卫·席尔瓦(David Silver)表示，“由于未引入人类棋手的数据，AlphaGo Zero远比过去的版本强大，我们去除了人类知识的限制，它能够自己创造知识。”

AlphaGo Zero通过“强化学习”这一程序来积累技能。当AlphaGo Zero走出一步好棋，它更有可能获胜。若这步棋没走好，它输棋的概率变大了。

这一程序的核心是一组连在一起形成人造神经网络的 “神经元”。对于棋局的每个回合，神经网络会观察棋子在棋盘上的位置，并推算接下来的棋步以及这些棋步让全盘获胜的概率。每次对弈后，它会更新神经网络，让棋艺更精进。虽然性能远胜于以前的版本，但AlphaGo Zero是一个更简单的程序，掌握棋法的速度更快，接受训练的数据更少，使用的电脑更小。席尔瓦表示，如果拥有更多的时间，AlphaGo Zero还能够自己学会围棋规则。

研究团队在《自然》杂志上发表的文章写道，一开始AlphaGo Zero的棋艺糟透了，后来它逐渐成为一名缺乏经验的业余棋手，最终进阶为围棋高手，能够走出极具战略性的棋步。这些进步仅花费了几天时间。最初10小时内它就发现了一个定式。随后不久它又领悟了一些棋法。三天后，AlphaGo Zero发现了人类专家正在研究的全新棋步。有趣的是，程序在发现更简单的棋步之前就早已掌握了一些复杂棋步。

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第1个回答 2022-12-01

“AlphaGo”新版本问世可以说是一种人工智能对人类的压迫，让人类感叹自己在很多方面的确比不上人工智能。不论是运算能力还是逻辑推理能力，人工智能都要远远超过人类，而且它们的学习能力也是相当可怕。只要它们掌握了某项脑力竞技运动的规则，就可以无往不胜。

AlphaGo能否替代人类进行围棋培训

就目前来看，人类围棋教师的角色是不会被人工智能所轻易替代的。

诚然，人类棋手在面对AlphaGo时，每招每式都显得颇为掣肘，仿佛被电脑摸清了命脉，看透了心思。你的每一个定式都好似有破解之法。那我们是不是就不在需要学习定式，直接向人工智能学习招法了呢？不是的，人类所发明的各种定式，棋形，各个变化定型，本身就是基于局部计算一步一步推敲出来的。

而学定式定型的本身就是一种训练，是对棋理的了解与掌握。而AlphaGo的每招每式，都是基于全盘的计算所下出来的招法，它的计算量是人类所无法达到的。也正是因此，它无法被人类完整的模拟下来。

或许一些职业棋手或者业余界高水平的棋手可以模仿AlphaGo的手段取得成效。但这些招法有很多却不适合初学围棋和低段位的棋手使用，效果也往往适得其反。这是因为水平较低的棋手的计算差距太大，而使用招法的时机也往往把握不住。而这，也正是AlphaGo无法直接教导水平较低的棋手的直接原因。

人类老师则不同，哪怕人类老师所教所授不是最专业，最厉害的手段，却往往可以根据学棋的棋手水平的高低选择适合他的下法教给他，一些过于困难的计算则选择忽略。人类老师所教的定式可能存在争议，却可以让初学者迅速的适应下一整盘棋的招法，而不是看起来哪都可以下但就是不知道下在哪里。

人类老师更有电脑所无法取代的人格魅力以及与学员的沟通能力，可以根据学生的反应，状态制定不同的教学方式。这些都是电脑所无法完成的。就好像天底下的数学公式，物理定律网络上都有，你却还是需要去学校听老师教课。直到你有能力自己研究学习时，比如读到研究生博士生时，你才有能力只查著作自行发挥。AlphaGo就好像这些公式定律，总需要有人来翻译讲解。

我们可以从AlphaGo那里学来越来越多的招法，打开我们的思路，但围棋培训却还需要我们围棋老师来共同努力，培养出一批又一批实力强悍的年轻棋手来！