来源/视觉中国

　　去年，AlphaGo代表人工智能（AI）在围棋领域战胜了人类世界冠军，但其棋艺的精进是建立在计算机通过海量的历史棋谱学习参悟人类棋艺的基础之上，进而自我训练，实现超越。

　　而本周《自然》发表的一篇论文报道，一款新版的AlphaGo计算机程序能够从空白状态起，在不需要任何人类输入的条件下，迅速自学围棋。这款新程序名叫AlphaGo Zero，以100比0的战绩打败了它的前任。

　　更少算力 更好效果

　　人工智能的重大挑战之一，是无师自通，也就是研发一种能从零开始、以超人类的水平学习复杂概念的算法。为了打败人类围棋世界冠军，科学家在训练上一款AlphaGo时，同时用到了监督式学习和基于自我对弈的强化学习。那款AlphaGo的训练过程长达几个月，用到多台机器和48个TPU（神经网络训练所需的专业芯片）。

　　AlphaGo Zero的学习从零开始，且单纯基于与自己的对弈。人类的输入仅限于棋盘和棋子，没有任何人类数据。AlphaGo Zero仅用到一张神经网络，这张网络经过训练，专门预测程序自身的棋步和棋局的赢家，在每次自我对弈中进步。新程序只使用一台机器和4个TPU。

　　通过几天的训练，AlphaGo Zero便能够超越人类并打败所有之前的AlphaGo版本。随着程序训练的进行，它独立发现了人类用几千年才总结出来的围棋规则，还建立了新的战略，为这个古老的游戏带来新见解。