也谈AlphaGo Zero 的前世、今生及未来(一)
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发布时间：2024-10-24 17:32
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时间：2024-11-04 00:37
前言
最近，Google Deepmind团队的最新成果AlphaGo Zero在围棋领域的突破性进展，引发了学界和大众的广泛关注。这篇科普文章将从非计算机专业读者的角度出发，解读AlphaGo Zero的前世、今生及未来，提供一个不同的视角。
为什么围棋对人工智能很重要？围棋的复杂性使其成为人工智能领域的一个重要挑战。围棋的搜索空间巨大，远超其他智力游戏，对计算能力提出了极高的要求。这一特性使得围棋成为评估人工智能能力的试金石。
AlphaGo Zero的前世
AlphaGo Zero并非空降的天才，其成功建立在人工智能界长期的积累和研究基础上。传统的解决方案包括基于搜索的算法和基于评价的方法。围棋可以被建模为一个搜索问题，通过构建搜索树，人工智能可以通过搜索找到最佳行动。
基于评价的方案在西洋跳棋、五子棋、国际象棋等游戏中取得了成功。然而，围棋的复杂性使得基于搜索的方法难以解决。AlphaGo Zero的创新之处在于，它通过强化学习方法，从零开始学习，不需要人类专家的对局，仅用一台带有4个TPU的机器，40天内下了两千九百万局棋，通过自我进化成为新的“独孤求败”。
AlphaGo Zero的今生
AlphaGo Zero的横空出世*了人们的认知。它继承并改进了之前的框架，采用了“基于蒙特卡洛树搜索的强化学习”方法，实现了惊人的效果。AlphaGo Zero通过自我创新，从零开始学习围棋，仅用一台机器就达成了专业水平的棋艺，甚至在与之前版本的AlphaGo和Master的对决中，取得了压倒性的胜利。
AlphaGo Zero的技术革新在于，它将AlphaGo中的评价方法进行了整合，将策略网络和赢面估算网络合并成一个深度神经网络，减少了评价方法的复杂程度。此外，它改进了蒙特卡洛树搜索方法，使算法能够更好地结合强化学习，从而达到更优的决策。
AlphaGo Zero的成功标志着人工智能在解决复杂智力问题上的重大突破，尤其是对围棋这一传统智慧的挑战。它的出现不仅展示了人工智能在学习和适应方面的能力，还为未来的AI发展开辟了新的道路。
总结
AlphaGo Zero的诞生和成功是人工智能领域的一个里程碑。它展示了人工智能在无监督学习、强化学习和深度神经网络融合方面的巨大潜力。通过从零开始学习，AlphaGo Zero不仅证明了强化学习的有效性，还展示了如何通过隐式学习过程获取显式知识。这一成就不仅在围棋领域具有深远影响，也为未来人工智能在更多复杂任务上的应用提供了启示和可能性。
