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100:0!Deepmind Nature論文揭示最強AlphaGo Zero,無需人類知識
原標題:100:0!Deepmind Nature論文揭示最強AlphaGo Zero,無需人類知識
AlphaGo“退役”瞭,但Deepmind在圍棋上的探索並沒有停止。
今年5月的烏鎮大會的“人機對局”中,中國棋手、世界冠軍柯潔9段以0:3不敵AlphaGo。隨後Deepmind創始人Hassabis宣佈,AlphaGo將永久退出競技舞臺,不再進行比賽。同時Hassbis表示:“我們計劃在今年稍晚時候發佈最後一篇學術論文,詳細介紹我們在算法效率上所取得的一系列進展,以及應用在其他更全面領域中的可能性。就像第一篇 AlphaGo 論文一樣,我們希望更多的開發者能夠接過接力棒,利用這些全新的進展開發出屬於自己的強大圍棋程序。”
今天,Deepmind在如約在Nature發佈瞭這篇論文——在這篇名為《Mastering the game of Go without human knowledge》(不使用人類知識掌握圍棋)的論文中,Deepmind展示瞭他們更強大的新版本圍棋程序“AlphaGo Zero”,驗證瞭即使在像圍棋這樣最具挑戰性的領域,也可以通過純強化學習的方法自我完善達到目的。
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人工智能的一個長期目標是通過後天的自主學習(雷鋒網註:tabula rasa,意為“白板”,指所有的知識都是逐漸從他們的感官和經驗而來),在一個具有挑戰性的領域創造出超越人類的精通程度學習的算法。此前,AlphaGo成為首個戰勝人類圍棋世界冠軍的程序,當時的AlphaGo通過深層神經網絡進行決策,並使用人類專傢下棋的數據進行監督學習,同時也通過自我對弈進行強化學習。在這篇論文中,我們將介紹一種僅基於強化學習的算法,而不使用人類的數據、指導或規則以外的領域知識。AlphaGo成為自己的老師,這一神經網絡被訓練用於預測AlphaGo自己的落子選擇,提高瞭樹搜索的強度,使得落子質量更高,具有更強的自我對弈迭代能力。從一塊白板開始,我們的新程序AlphaGo Zero表現驚人,並以100:0擊敗瞭此前版本的AlphaGo。
全新強化學習算法:無需任何人類指導
雷鋒網發現,這篇論文的最大亮點,在於無需任何人類指導,通過全新的強化學習方式自己成為自己的老師,在圍棋這一最具挑戰性的領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據,這一算法訓練時間更短,僅用3天時間就達到瞭擊敗李世石的AlphaGo Lee的水平,21天達到瞭之前擊敗柯潔的AlphaGo Master的水平。
據Deepmind博客介紹,AlphaGo Zero采用瞭新的強化學習方法,從一個不知道圍棋遊戲規則的神經網絡開始,然後通過將這個神經網絡與強大的搜索算法結合,然後就可以實現自我對弈瞭。在這樣的訓練過程中,神經網絡被更新和調整,並用於預測下一步落子和最終的輸贏。
這一更新後的神經網絡將再度與搜索算法組合,這一過程將不斷重復,創建出一個新的、更強大版本的AlphaGo Zero。在每次迭代中,系統的性能和自我對弈的質量均能夠有部分提高。“日拱一卒,功不唐捐”,最終的神經網絡越來越精確,AlphaGo Zero也變得更強。
Alpha Zero與之前版本有如下不同:
AlphaGo Zero 隻使用棋盤上的黑子和白子作為輸入,而之前版本AlphaGo的輸入均包含部分人工特征;
AlphaGo Zero使用一個神經網絡而不是之前的兩個。以前版本的 AlphaGo 使用一個“策略網絡”來選擇落子的位置,並使用另一個“價值網絡”來預測遊戲的輸贏結果。而在AlphaGo Zero中下一步落子的位置和輸贏評估在同一個神經網絡中進行,從而使其可以更好地進行訓練和評估。
AlphaGo Zero 無需進行隨機推演(Rollout)——這是一種在其他圍棋程序中廣泛使用於勝負的快速隨機策略,從而通過比較確定每一手之後輸贏的概率選擇最佳落子位置,相反,它依賴於高質量的神經網絡來評估落子位置。
上述差異均有主於提高系統的性能和通用性,但使最關鍵的仍是算法上的改進,不僅使得AlphaGo Zero更加強大,在功耗上也更為高效。
AlphaGo不同版本所需的GPU/TPU資源,雷鋒網整理
雖然這一技術還處於早期階段,但AlphaGo Zero的突破使得我們在未來面對人類面對的一些重大挑戰(如蛋白質折疊、減少能源消耗、尋找革命性的新材料等)充滿信心。眾所周知,深度學習需要大量的數據,而在很多情況下,獲得大量人類數據的成本過於高昂,甚至根本難以獲得。如果將該技術應用到其他問題上,將會有可能對我們的生活產生根本性的影響。
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100:0!Deepmind Nature論文揭示最強AlphaGo Zero,無需人類知識
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