伦敦当地时间10月18日18：00(北京时间19日01：00)，谷歌旗下的DeepMind团队公布了进化后的最强版AlphaGo ，代号AlphaGo Zero。
新版本的AlphaGo究竟有多厉害?打败李世石的AlphaGo用了3000万盘比赛作为训练数据，AlphaGo Zero用了490万盘比赛数据。经过3天的训练，AlphaGo Zero就以100：0的比分完胜对阵李世石的那版AlphaGo。
DeepMind联合创始人兼CEO 、AlphaGo之父戴密斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)和AlphaGo团队负责人大卫·席尔瓦(Dave Sliver) 等人同时在官方博客上发表文章，详解最强版本阿尔法狗是如何炼成的，与前代有何不同。
哈萨比斯
与学习大量人类棋谱起步的前代AlphaGo不同，AlphaGo Zero是从“婴儿般的白纸”开始，通过3天数百万盘自我对弈，走完了人类千年的围棋历史，并探索出了不少横空出世的招法。
哈萨比斯等人专文：《AlphaGo Zero：从零开始》
席尔瓦在乌镇人机峰会上发言
从语音识别、图像分类到基因和药物研究，人工智能发展迅速。这些专家系统，很多是借用海量人类经验和数据开发出来的。
然而，在有些特定问题上，人类的知识要么过于昂贵，要么不靠谱，要么无法获得。因此，人工智能研究的一个长期目标就是跳过这一步，创造能在最有挑战性的领域，不用人类输入就达到超人水平的算法。我们发表在《自然》期刊上的最新论文，展示了实现该目标的关键一步。
论文介绍了首个战胜人类围棋冠军的电脑程序AlphaGo的最新进化版本：AlphaGo Zero。AlphaGo Zero更为强大，可以一争史上最强围棋手。
AlphaGo的前几代版本，一开始用上千盘人类业余和专业棋手的棋谱进行训练，学习如何下围棋。AlphaGo Zero则跳过了这个步骤，自我对弈学习下棋，完全从乱下开始。用这种方法，它很快超过了人类水平，对阵此前战胜人类冠军李世石的前代AlphaGo取得了100连胜。
AlphaGo Zero之所以能当自己的老师，是用了一种叫强化学习的新模式。系统从一个对围棋一无所知的神经网络开始，将该神经网络和一个强力搜索算法结合，自我对弈。在对弈过程中，神经网络不断调整、升级，预测每一步落子和最终的胜利者。
升级后的神经网络与搜索网络结合成一个更强的新版本AlphaGo Zero，如此往复循环。每过一轮，系统的表现就提高了一点点，自我对弈的质量也提高了一点点。神经网络越来越准确，AlphaGo Zero的版本也越来越强。
这种技术比此前所有版本的AlphaGo都更为强大。这是因为，它不再受到人类知识的限制，而能够从婴儿般的白纸状态，直接向世界上最强大的棋手——AlphaGo本身学起。
AlphaGo Zero相较前代还有几点明显的差别：
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，新版本依靠的是其高质量的神经网络来评估下棋的局势。
所有这些差异，都提高了系统的表现，使其更为普适。不过，是算法上的变化使得系统更为强大和高效。
仅仅自我对弈3天后，AlphaGo Zero就以100：0完胜了此前击败世界冠军李世石的AlphaGo版本。自我对弈40天后，AlphaGo Zero变得更为强大，超过了此前击败当今第一人柯洁的“大师”版AlphaGo。
通过数百万次自我对弈，AlphaGo从零开始掌握了围棋，在短短几天内就积累起了人类几千年才有的知识。AlphaGo Zero也发现了新的知识，发展出打破常规的策略和新招，与它在对战李世石和柯洁时创造的那些交相辉映，却又更胜一筹。
这些创造性的时刻给了我们信心：人工智能会成为人类智慧的增强器，帮助我们解决人类正在面临的一些严峻挑战 。
尽管才刚刚发展起来，AlphaGo Zero已经走出了通向上述目标的关键一步。如果类似的技术可以应用在其他结构性问题，比如蛋白质折叠、减少能耗和寻找新材料上，就能创造出有益于社会的突破。
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