導(dǎo)讀：新的有多AlphaGo Zero使用了一種全新的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方式，從0基礎(chǔ)的厲害神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始，與搜索算法結(jié)合，把李版秒西安灞橋找小姐上門服務(wù)的辦法vx《365-2895》提供外圍女上門服務(wù)快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達(dá)不斷進(jìn)化調(diào)整、世乭迭代升級(jí)。成渣AlphaGo Zero的有多不同之處在于：除了黑白棋子，沒(méi)有其他人類教給AlphaGo Zero怎么下棋。厲害而之前的把李版秒AlphaGo包含少量人工設(shè)計(jì)的特征。

　　“它最終超越了我們所有預(yù)期”。世乭

　　DeepMind團(tuán)隊(duì)又放驚天消息。成渣

　　簡(jiǎn)單地說(shuō)，有多AlphaGo又有了重大進(jìn)步。厲害DeepMind把這個(gè)新版本的把李版秒圍棋AI稱為AlphaGo Zero。之所以這樣命名，世乭是成渣因?yàn)檫@個(gè)AI完全從零開始，自我學(xué)習(xí)下圍棋，完全脫離人類知識(shí)。

　　以前其他版本的AlphaGo，都經(jīng)過(guò)人類知識(shí)的訓(xùn)練，它們被告知人類高手如何下棋。西安灞橋找小姐上門服務(wù)的辦法vx《365-2895》提供外圍女上門服務(wù)快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達(dá)而最新發(fā)布的AlphaGo Zero使用了更多原理和算法，從0開始，使用隨機(jī)招式，40天后成為圍棋界的絕世高手。真真正正的自學(xué)成才。

　　新的AlphaGo Zero使用了一種全新的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方式，從0基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始，與搜索算法結(jié)合，不斷進(jìn)化調(diào)整、迭代升級(jí)。AlphaGo Zero的不同之處在于：

　　除了黑白棋子，沒(méi)有其他人類教給AlphaGo Zero怎么下棋。而之前的AlphaGo包含少量人工設(shè)計(jì)的特征。

　　AlphaGo Zero只用了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而不是兩個(gè)。以前AlphaGo是由“策略網(wǎng)絡(luò)”和“價(jià)值網(wǎng)絡(luò)”來(lái)共同確定如何落子。

　　AlphaGo Zero依賴神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)評(píng)估落子位置，而不使用rollouts——這是其他圍棋程序使用的快速、隨機(jī)游戲，用來(lái)預(yù)測(cè)哪一方會(huì)獲勝。

　　創(chuàng)新工場(chǎng)AI工程院副院長(zhǎng)王詠剛用“大道至簡(jiǎn)”四個(gè)字評(píng)價(jià)新版的AlphaGo Zero。

　　上述種種，讓AlphaGo Zero異常強(qiáng)大。

　　“人們一般認(rèn)為機(jī)器學(xué)習(xí)就是關(guān)于大數(shù)據(jù)和海量計(jì)算，但是DeepMind通過(guò)AlphaGo Zero的案例發(fā)現(xiàn)，算法比計(jì)算或者數(shù)據(jù)可用性更重要”，AlphaGo團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人席爾瓦(Dave Silver)介紹說(shuō)，AlphaGo Zero的計(jì)算，比之前的AlphaGo減少了一個(gè)數(shù)量級(jí)。

　　如上圖所示，AlphaGo Zero也只用了4個(gè)TPU。

　　AlphaGo Zero到底多厲害，且看官方公布的成績(jī)單：

　　3小時(shí)后，AlphaGo Zero成功入門圍棋。

　　僅僅36小時(shí)后，AlphaGo Zero就摸索出所有基本而且重要的圍棋知識(shí)，以100:0的戰(zhàn)績(jī)，碾壓了當(dāng)年擊敗李世乭的AlphaGo v18版本。

　　21天后，AlphaGo Zero達(dá)到了Master的水平。這也就是年初在網(wǎng)上60連勝橫掃圍棋界的版本。Master后來(lái)?yè)魯×丝聺崱?br>
　　40天后，AlphaGo Zero對(duì)戰(zhàn)Master的勝率達(dá)到90%。也就是說(shuō)，AlphaGo Zero成為寂寞無(wú)敵的最強(qiáng)圍棋AI。

　　DeepMind主要作者之一的黃士杰博士總結(jié)：AlphaGo Zero完全從零開始，初始階段甚至?xí)钫嫜圩詺ⅰlphaGo Zero自學(xué)而成的圍棋知識(shí)，例如打劫、征子、棋形、布局先下在角等等，都與人類的圍棋觀念一致。

　　“間接呼應(yīng)了人類幾千年依賴圍棋研究的價(jià)值”，黃士杰寫道。

　　技術(shù)細(xì)節(jié)

　　DeepMind的最新研究成果，已經(jīng)全文發(fā)布在《自然》雜志上。這也是第二篇在《自然》雜志上發(fā)表的AlphaGo論文。

　　論文摘要

　　人工智能的長(zhǎng)期目標(biāo)是創(chuàng)造一個(gè)會(huì)學(xué)習(xí)的算法，能在特定領(lǐng)域中從一塊白板開始，超越人類。最近，AlphaGo成為第一個(gè)在圍棋游戲中打敗世界冠軍的程序。AlphaGo中的樹搜索使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)評(píng)估位置、選擇落子。這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用人類專家的棋譜來(lái)進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)的訓(xùn)練，并通過(guò)自我對(duì)弈來(lái)進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)。本文介紹了一種僅基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法，除了游戲規(guī)則之外，沒(méi)有人類的數(shù)據(jù)、指導(dǎo)或者領(lǐng)域知識(shí)。AlphaGo成了它自己的老師：一個(gè)被訓(xùn)練來(lái)預(yù)測(cè)AlphaGo自己落子選擇以及對(duì)弈結(jié)果的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高了樹搜索的強(qiáng)度，提高了落子質(zhì)量、增強(qiáng)了自我對(duì)弈迭代的能力。從一塊白板開始，我們的新程序AlphaGo Zero的表現(xiàn)超越了人類，并以100-10擊敗了以前曾打敗世界冠軍的AlphaGo版本。

　　AlphaGo Zero的強(qiáng)化學(xué)習(xí)

　　上面提到AlphaGo使用了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這是怎么做到的？

　　DeepMind使用了一個(gè)新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)fθ，θ是參數(shù)。這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將原始棋盤表征s（落子位置和過(guò)程）作為輸入，輸出落子概率(p, v)= fθ(s)。這里的落子概率向量p表示下一步的概率，而v是一個(gè)標(biāo)量估值，衡量當(dāng)前落子位置s獲勝的概率。

　　這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)把之前AlphaGo所使用的策略網(wǎng)絡(luò)和價(jià)值網(wǎng)絡(luò)，整合成一個(gè)單獨(dú)的架構(gòu)。其中包含很多基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的殘差模塊。

　　AlphaGo Zero的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使用新的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，自我對(duì)弈進(jìn)行訓(xùn)練。在每個(gè)落子位置s，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)fθ指導(dǎo)進(jìn)行MCTS（蒙特卡洛樹）搜索。MCTS搜索給出每一步的落子概率π。通常這種方式會(huì)選出更有效的落子方式。

　　因此，MCTS可以被看作是一個(gè)強(qiáng)大的策略提升operator。這個(gè)系統(tǒng)通過(guò)搜索進(jìn)行自我對(duì)弈，使用增強(qiáng)的MCTS策略決定如何落子，然后把獲勝z作為價(jià)值樣本。

　　這個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的主要理念，實(shí)在策略迭代過(guò)程中，反復(fù)使用這些這些搜索operator：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)不斷更新，讓落子概率和價(jià)值（P,v）=fθ(s)越來(lái)越接近改善后的搜索概率和自我對(duì)弈贏家（π, z）。這些新參數(shù)也被用于下一次的自我對(duì)弈迭代，讓搜索變得更強(qiáng)大。整個(gè)過(guò)程如下圖所示。

　　上圖解釋了AlphaGo Zero中的自我對(duì)弈強(qiáng)化學(xué)習(xí)。圖a展示了程序的自我對(duì)弈過(guò)程。程序在從s1到st的棋局中進(jìn)行自我對(duì)弈，在任意位置st，程序會(huì)用最新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)fθ來(lái)執(zhí)行MCTS αθ，根據(jù)MCTS計(jì)算出的搜索概率at?πt選擇落子位置，根據(jù)游戲規(guī)則來(lái)決定最終位置sT，并計(jì)算出勝者z。

　　圖b展示了AlphaGo Zero中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以棋盤位置st為輸入，將它和參數(shù)θ通過(guò)多層CNN傳遞，輸出向量Pt和張量值vt，Pt表示幾步之后可能的局面，vt表示st位置上當(dāng)前玩家的勝率。為了將Pt和搜索概率πt的相似度最大化，并最小化vt和游戲?qū)嶋H勝者z之間的誤差，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)θ會(huì)不斷更新，更新后的參數(shù)會(huì)用到如圖a所示的下一次自我對(duì)弈迭代中。

　　AlpaGo Zero中的MCTS結(jié)構(gòu)如上圖所示，從圖a顯示的選擇步驟可以看出，每次模擬都會(huì)通過(guò)選擇最大行為價(jià)值Q的邊緣，加上置信區(qū)間上限U來(lái)遍歷樹，U取決于存儲(chǔ)先驗(yàn)概率P和訪問(wèn)次數(shù)N。

　　圖b顯示，葉節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展和相關(guān)位置s的評(píng)估都是通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(P(s, ·)，V(s)) = fθ(s)實(shí)現(xiàn)的，P的向量值存儲(chǔ)在s的出口邊緣。

　　圖c顯示了更新行為價(jià)值Q以追蹤該行為下面子樹中所有評(píng)估V的平均值。

　　圖d顯示，搜索完成后，搜索概率π返回，與N1/τ成比例，其中N是從根狀態(tài)每次移動(dòng)的訪問(wèn)次數(shù)，τ是控制溫度的參數(shù)。

　　從零開始的訓(xùn)練

　　DeepMind在論文中表示，應(yīng)用了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的pipeline來(lái)訓(xùn)練AlphaGo Zero，訓(xùn)練從完全隨機(jī)的行為開始，并在沒(méi)有認(rèn)為干預(yù)的情況下持續(xù)3天。

　　訓(xùn)練過(guò)程中，生成了490萬(wàn)盤自我博弈對(duì)局，每個(gè)MCTS使用1600次模擬，相當(dāng)于每下一步思考0.4秒。下圖顯示了在自我對(duì)弈強(qiáng)化學(xué)習(xí)期間，AlphaGo Zero的表現(xiàn)。整個(gè)訓(xùn)練過(guò)程中，沒(méi)有出現(xiàn)震蕩或者災(zāi)難性遺忘的困擾。

　　令人驚訝的是，AlphaGo Zero在訓(xùn)練36小時(shí)后，表現(xiàn)就優(yōu)于擊敗李世乭的版本AlphaGo Lee。當(dāng)年那個(gè)版本經(jīng)過(guò)了數(shù)月的訓(xùn)練。AlphaGo Zero使用了4個(gè)TPU，而擊敗李世乭的AlphaGo使用了48個(gè)TPU。

　　下圖就是AlphaGo Zero和AlphaGo Lee的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)比較。

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