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》。
一年多前，AlphaGo 便是 2016 年 1 月 28 日当期的封面文章，Deepmind 公司发表重磅论文，介绍了这个击败欧洲围棋冠军樊麾的人工智能程序。
今年 5 月，以 3:0 的比分赢下中国棋手柯洁后，AlphaGo 宣布退役，但 DeepMind 公司并没有停下研究的脚步。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。
团队称，AlphaGo Zero 的水平已经超过之前所有版本的 AlphaGo。在对阵曾赢下韩国棋手李世石那版 AlphaGo 时，AlphaGo Zero 取得了 100:0 的压倒性战绩。DeepMind 团队将关于 AlphaGo Zero 的相关研究以论文的形式，刊发在了 10 月 18 日的《自然》杂志上。
"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。"
不再受人类知识限制，只用 4 个 TPU
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，AlphaGo Zero 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。
自学 3 天，就打败了旧版 AlphaGo
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。



AlphaGo-Zero 的训练时间轴
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。
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。AlphaGo Zero 的提升，让 DeepMind 看到了利用人工智能技术改变人类命运的突破。他们目前正积极与英国医疗机构和电力能源部门合作，提高看病效率和能源效率。