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说起AlphaGo可能大家并不陌生，作为谷歌的人工智能，在前几年与人类高手的对战中有着辉煌的战绩。而最近在伦敦当地时间10月18日18：00（北京时间19日01：00），AlphaGo再次登上世界顶级科学杂志——《自然》。伦敦当地时间10月18日，DeepMind团队公布了最强版AlphaGo，代号AlphaGo Zero。它的独门秘籍，是“自学成才”。而且，是从一张白纸开始，零基础学习，在短短3天内，成为顶级高手。
“AlphaGo在两年内达到的成绩令人震惊。现在，AlphaGo Zero是我们最强版本，它提升了很多。Zero提高了计算效率，并且没有使用到任何人类围棋数据，”AlphaGo之父、DeepMind联合创始人兼CEO戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）说，“最终，我们想要利用它的算法突破，去帮助解决各种紧迫的现实世界问题，如蛋白质折叠或设计新材料。如果我们通过AlphaGo，可以在这些问题上取得进展，那么它就有潜力推动人们理解生命，并以积极的方式影响我们的生活。”
AlphaGo此前的版本，结合了数百万人类围棋专家的棋谱，以及强化学习的监督学习进行了自我训练。
在战胜人类围棋职业高手之前，它经过了好几个月的训练，依靠的是多台机器和48个TPU（谷歌专为加速深层神经网络运算能力而研发的芯片）。
AlphaGo Zero的能力则在这个基础上有了质的提升。最大的区别是，它不再需要人类数据。也就是说，它一开始就没有接触过人类棋谱。研发团队只是让它自由随意地在棋盘上下棋，然后进行自我博弈。值得一提的是，AlphaGo Zero还非常“低碳”，只用到了一台机器和4个TPU，极大地节省了资源。
AlphaGo Zero强化学习下的自我对弈。经过几天的训练，完成了近5百万盘的自我博弈后，已经可以超越人类，并击败了此前所有版本的AlphaGo。DeepMind团队在官方博客上称，Zero用更新后的神经网络和搜索算法重组，随着训练地加深，系统的表现一点一点地在进步。自我博弈的成绩也越来越好，同时，神经网络也变得更准确。
AlphaGo Zero习得知识的过程“这些技术细节强于此前版本的原因是，我们不再受到人类知识的限制，它可以向围棋领域里最高的选手——AlphaGo自身学习。”AlphaGo团队负责人大卫·席尔瓦（Dave Sliver）说。据大卫·席尔瓦介绍，AlphaGo Zero使用新的强化学习方法，让自己变成了老师。系统一开始甚至并不知道什么是围棋，只是从单一神经网络开始，通过神经网络强大的搜索算法，进行了自我对弈。随着自我博弈的增加，神经网络逐渐调整，提升预测下一步的能力，最终赢得比赛。更为厉害的是，随着训练的深入，DeepMind团队发现，AlphaGo Zero还独立发现了游戏规则，并走出了新策略，为围棋这项古老游戏带来了新的见解。
除了上述的区别之外，AlphaGo Zero还在3个方面与此前版本有明显差别。
首先，AlphaGo Zero仅用棋盘上的黑白子作为输入，而前代则包括了小部分人工设计的特征输入。
其次，AlphaGo Zero仅用了单一的神经网络。在此前的版本中，AlphaGo用到了“策略网络”来选择下一步棋的走法，以及使用“价值网络”来预测每一步棋后的赢家。而在新的版本中，这两个神经网络合二为一，从而让它能得到更高效的训练和评估。
第三，AlphaGo Zero并不使用快速、随机的走子方法。在此前的版本中，AlphaGo用的是快速走子方法，来预测哪个玩家会从当前的局面中赢得比赛。相反，新版本依靠地是其高质量的神经网络来评估下棋的局势。
AlphaGo几个版本的排名情况。据哈萨比斯和席尔瓦介绍，以上这些不同帮助新版AlphaGo在系统上有了提升，而算法的改变让系统变得更强更有效。
经过短短3天的自我训练，AlphaGo Zero就强势打败了此前战胜李世石的旧版AlphaGo，战绩是100:0的。经过40天的自我训练，AlphaGo Zero又打败了AlphaGo
Master版本。“Master”曾击败过世界顶尖的围棋选手，甚至包括世界排名第一的柯洁。
席尔瓦继续称：“在每场对弈结束后，AlphaGo
Zero实际上都训练了一个新的神经网络。它改进了自己的神经网络，预测AlphaGo Zero自己的棋路，同时也预测了这些游戏的赢家。当AlphaGo Zero这样做的时候，实际上会产生一个更强大的神经网络，这将导致‘玩家’进行新的迭代。因此，我们最终得到了一个新版AlphaGo Zero，它比之前的版本更强大。而且随着这个过程不断重复，它也可以产生更高质量的数据，并用于训练更好的神经网络。”
通过数百万次自我对弈，AlphaGo从零开始掌握了围棋，在短短几天内就积累起了人类几千年才有的知识。但AlphaGo Zero也发现了新的知识，发展出打破常规的策略和新招，与它在对战李世石和柯洁时创造的那些交相辉映，却又更胜一筹。
这些创造性的时刻给了我们信心：人工智能会成为人类智慧的增强器，帮助我们解决人类正在面临的一些严峻挑战。尽管才刚刚发展起来，AlphaGo Zero已经走出了通向上述目标的关键一步。对于希望利用人工智能推动人类社会进步为使命的DeepMind来说，围棋并不是AlphaGo的终极奥义，他们的目标始终是要利用AlphaGo打造通用的、探索宇宙的终极工具。
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