“老狗”退役了，“新狗”不但以100:0的成績戰(zhàn)勝“老狗”，還無師自通，自學(xué)三天，勝人千年，這是徹底不帶人類玩了的節(jié)奏。
AlphaGo退役了！
回顧一下，“老狗”是如何完虐人類的：
2015年10月面世，擊敗歐洲冠軍樊麾
2016年3月，擊敗人類頂尖棋手之一李世石
2017年元旦前后，在網(wǎng)絡(luò)上化名大師（Master），60：0完敗前來車輪戰(zhàn)的人類一流棋手
2017年5月，在烏鎮(zhèn)3：0戰(zhàn)勝當(dāng)下人類最強者柯潔
如今，AlphaGo進化了！
今天凌晨，谷歌旗下Deepmind團隊在《自然》雜志發(fā)表人工智能界期待已久的論文《無須人類知識掌握圍棋》（Mastering the game of go without human knowledge），印證了一個人們已經(jīng)猜到的事實：今天的AlphaGo已經(jīng)完全不是人了，它也不再帶人類玩了！
“新狗”接過接力棒，代號為AlphaGo Zero，它的獨門秘籍是“自學(xué)成才”。AlphaGo的小弟弟“零”，只靠一副棋盤和黑白兩子，沒看過一張棋譜，也沒有一個人指點，從零開始，自己參悟，結(jié)果以100：0的戰(zhàn)績完敗哥哥AlphaGo。
此前，AlphaGo成為首個戰(zhàn)勝人類圍棋世界冠軍的程序，當(dāng)時的AlphaGo通過深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行決策，并使用人類專家下棋的數(shù)據(jù)進行監(jiān)督學(xué)習(xí)，同時也通過自我對弈進行強化學(xué)習(xí)。
如今，AlphaGo Zero無需任何人類指導(dǎo)，通過全新的強化學(xué)習(xí)方式自己成為自己的老師，在圍棋這一最具挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域達到超過人類的精通程度。
相比起之前使用人類對弈的數(shù)據(jù)，這一算法訓(xùn)練時間更短，僅用3天時間就達到了擊敗李世石的AlphaGo Lee的水平，21天達到了之前擊敗柯潔的AlphaGo Master的水平。
AlphaGo Zero進化篇：
一、非常低碳，“零”只需要在4個TPU上，花三天時間，自己左右互搏490萬棋局。而它的哥哥阿法狗，需要在48個TPU上，花幾個月的時間，學(xué)習(xí)三千萬棋局，才打敗人類。
二、AlphaGo Zero還獨立發(fā)現(xiàn)了游戲規(guī)則，并走出了新策略，為圍棋這項古老游戲帶來了新的見解。
美國的兩位棋手在Nature對阿法元的棋局做了點評：它的開局和收官和專業(yè)棋手的下法并無區(qū)別，人類幾千年的智慧結(jié)晶，看起來并非全錯。但是中盤看起來則非常詭異。
AlphaGo Zero并不使用快速、隨機的走子方法。在此前的版本中，AlphaGo用的是快速走子方法，來預(yù)測哪個玩家會從當(dāng)前的局面中贏得比賽。相反，新版本依靠的是其高質(zhì)量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來評估下棋的局勢。
“阿爾法狗之父”揭秘最強“新狗”是如何煉成的：
AlphaGo拜人為師，最終人類死在沙灘上。悟性更高的“零”無師自通完敗AlphaGo。
進化之迅速，讓挨踢妹不寒而栗，想起了出版前就被瘋傳的《紐約客》雜志封面圖，一個滿臉胡須的年輕乞丐坐在街上乞討，身旁的機器人向他手里的杯子里投擲螺絲和螺帽，他身旁的小狗也驚訝和擔(dān)憂地看著旁邊走過的機器狗。
未來，人類將會向機器乞討？機器人開始取代工人，全自動化的工廠不再需要燈光，成了“黑暗工廠”；而一代代的AlphaGo挑戰(zhàn)人類的圍棋技藝，如今已經(jīng)超越了人類對圍棋的認(rèn)知，一種深深的隱憂在人類心中滋生。
拜見機器人主子！
