棋类AI—AlphaZero问世:8小时完爆各种通用棋局

  日前,DeepMind团队发表了最新论文,提出了全新的强化学习算法AlphaZero,它是一种可以从零开始,通过自我对弈强化学习在多种任务上达到超越人类水平的新算法,堪称“通用棋类AI”。


  据了解,AlphaZero算法可以在8个小时训练后击败李世石版本AlphaGo;12小时训练击败世界顶级的国际象棋程序Stockfish;14小时训练击败世界顶级将棋程序Elmo。这是DeepMind团队继AlphaGo Zero的研究问世之后,带给我们的又一全新算法,它是“更通用的版本”。


  此外,我们看到这次的AlphaZero与AlphaGo Zero有几点不同,首先AlphaGo Zero是在假设结果为赢/输二元的情况下,对获胜概率进行估计和优化。而AlphaZero会将平局或其他潜在结果纳入考虑,对结果进行估计和优化。其次,AlphaGo和AlphaGo Zero会转变棋盘位置进行数据增强,而AlphaZero不会。第三,AlphaZero只维护单一的一个神经网络,这个神经网络不断更新,而不是等待迭代。四,AlphaZero中,所有对弈都重复使用相同的超参数,因此无需进行针对特定某种游戏的调整。

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