AlphaGo 学会国际象棋 不到一天超越人类水平
腾讯科技12-07

 

腾讯科技讯 12 月 7 日据国外媒体报道,谷歌旗下人工智能公司 DeepMind 一直都热衷于在棋盘上击败所有人类对手。虽然大部分时间关于人工智能技术的讨论都是在无人驾驶汽车等领域,但是作为一种属于未来的新技术,其实人工智能可以应对各种各样的挑战。虽然距离最终的目标还有很长的一段路,但是根据 DeepMind 公布的一项最新研究成果来看,人工智能至少已经走在了正确的道路上。

在一篇最新论文中我们看到了 DeepMind 开发的人工智能技术是如何在围棋以外的领域继续不断超越人类。这次的新技术 AlphaZero 在学习 8 个小时之后就成功的击败了之前 " 碾压 " 人类冠军的前任 AlphaGo。同时又只用 4 个小时的训练就能击败顶级的国际象棋引擎 Stockfish。最后,又经过 2 个小时的训练后击败了日本传统棋类项目将棋的 Elmo 引擎,三种棋类都已经超越了国际顶级水准。

这项技术的关键是名为 AlphaZero 的新一代人工智能程序,算是之前 AlphaGo 的增强版。其实这项技术并非是专门针对下棋设计,虽然它能够遵守基本的棋类规则,但是并没有专门的策略和战术代码。这项技术通过名为 " 强化学习 " 的训练方法,能够通过不断重复训练快速掌握规则。

其实这种强化式学习方式本身并不新鲜。DeepMind 工程师之前使用了同样的方法在今年 10 月创建了 AlphaGo Zero。但是这次新的 AlphaZero 要比之前更具有通用性,因此能够在没有事先准备的情况下应用于更广泛的用途。

值得注意的是,在不到 24 小时的时间里,同一个计算机程序能够通过自我学习的方式实现在三种不同棋类项目同时达到 " 超越人类 " 的水平,这是人工智能领域所取得的新成就。

现在 DeepMind 距离公司梦寐以求的通用思维机器目标又近了一步,不过依然面对着非常大的挑战。今年年初,DeepMind 首席执行官 Demis Hassabis 在展示最新成果时表示,虽然该技术未来可能对解决一系列科学问题有所帮助,比如创新设计和药品研发,但是这些用途与棋类游戏相比有本质的区别。团队需要大量的工作来找出如何解决这些问题的方式。不过现在至少人工智能技术已经从棋类项目中迈出了第一步。(编译 / 音希)

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评论
可可溪
12-07
厉害这个
Seph
12-07
这是天网的前身了吗……
艾力克斯-马
12-08
飞行棋来不
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