谷歌DeepMind超进化:国际象棋、围棋吊打世界冠军

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  我着实DeepMind的说法令人印象深刻,但当时却未能通过同行评审。不过,DeepMind今天签署,经过数月的反复修订,该公司在AlphaZero上的成果由于被《科学》杂志接受,并登上该杂志的首页。

  新浪科技讯 北京时间12月7日早间消息,Alphabet旗下人工智能部门DeepMind一年前签署开发了一套名为AlphaZero的系统,它都要教会买车人如何掌握国际象棋、日本将棋生和熟国围棋,但是都能击败世界冠军。

  “几年前,人们 的AlphaGo以4:1击败了18次获得围棋世界冠军的棋手李世石。但对于人们 来说,这实际上是构建可是通用学习系统的现在始于,你这俩系统都要买车人学习不同的游戏,最终达到超越人类的水平。“AlphaZero的首席研究员大卫·西尔沃(David Silver)对参加蒙特利尔NeurIPS 2018大会的记者说,“AphaZero是你这俩段旅程的下一步。它从头现在始于学习击败围棋、国际象棋和日本将棋的世界冠军。除了游戏规则外,它哪些地方知识都这么 。“

  Silver解释说,选用哪些地方地方游戏既考虑了它们的僵化 性,也考虑了但是针对它们进行人工智能研究的充足历史。

  为此,本周发表的论文描述了DeepMind如何利用深度图神经网络实现优于Stockfish、Elmo和IBM深蓝的游戏算法。

  “传统引擎非常强大但是几乎这么 明显的错误,但当面对这么 具体和可计算处置方案的位置时,由于会所处漂移。”国际象棋大师马修·萨德勒(Matthew Sadler)说,“正是在可是的位置,AlphaZero不可不还里能实现‘感觉’,‘洞察力’或‘直觉’。 “

  为了测试经过全面训练的AlphaZero,除了其前身AlphaGo Zero之外,DeepMind的研究人员还对上述的Stockfish和Elmo游戏引擎进行了测试。在具有4可是处置器内核和可是谷歌第一代TPU的单台机器上运行时,AlphaZero都能轻松赢得大多数比赛。(樵夫)