日前，DeepMind团队发表了最新论文，提出了全新的强化学习算法AlphaZero，它是一种可以从零开始，通过自我对弈强化学习在多种任务上达到超越人类水平的新算法，堪称“通用棋类AI”。
据了解，AlphaZero算法可以8个小时训练击败李世石版本AlphaGo；12小时训练击败世界顶级的国际象棋程序Stockfish；14小时训练击败世界顶级将棋程序Elmo。这是DeepMind团队继AlphaGo Zero的研究问世之后，带给我们的又一全新算法，它是“更通用的版本”。
此外，我们看到这次的AlphaZero与AlphaGo Zero有几点不同，首先AlphaGo Zero是在假设结果为赢/输二元的情况下，对获胜概率进行估计和优化。而AlphaZero会将平局或其他潜在结果纳入考虑，对结果进行估计和优化。其次，AlphaGo和AlphaGo Zero会转变棋盘位置进行数据增强，而AlphaZero不会。第三，AlphaZero只维护单一的一个神经网络，这个神经网络不断更新，而不是等待迭代，四，AlphaZero中，所有对弈都重复使用相同的超参数，因此无需进行针对特定某种游戏的调整。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1712.01815.pdf
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