网易科技讯 10月19日消息，专注于推进人工智能（AI）研究的谷歌子公司DeepMind今天发布了一款新版本的AlphaGo程序，它能通过自学玩转多种游戏。这套系统名为“AlphaGo Zero”，它通过一种名为“强化学习”的机器学习技术，可以在与自己游戏中吸取教训。
随着AlphaGo Zero被不断训练时，它开始在围棋游戏中学习先进的概念，并挑选出一些有利的位置和序列。经过三天的训练，该系统能够击败AlphaGo Lee，后者是去年击败了韩国选手李世石（Lee Sedol）的DeepMind软件。经过大约40天的训练（约2900万场自玩游戏），AlphaGo Zero击败了AlphaGo Master(今年早些时候击败了世界冠军柯洁)。
研究结果表明，在不同技术的有效性方面，AI领域还有很多有待研究的地方。AlphaGo Zero的开发使用了许多与AlphaGo Master相似的方法，但在开始进行自玩游戏之前，它就开始被使用人类数据进行训练。值得注意的是，尽管AlphaGo Zero在几周的训练中掌握了几个关键概念，但它的学习方式不同于人类棋手。
此外，AlphaGo Zero比它的许多前辈都要高效得多。AlphaGo Lee需要使用几台机器和48个谷歌张量处理单元机器学习加速器芯片，该系统的早期版本AlphaGo Fan需要176个GPU。而AlphaGo Zero和AlphaGo Master一样，只需要一台机器和4个TPU。
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