21天后，AlphaGo Zero达到了Master的水平。这也就是年初在网上60连胜横扫围棋界的版本。Master后来击败了柯洁。
40天后，AlphaGo Zero对战Master的胜率达到90%。也就是说，AlphaGo Zero成为寂寞无敌的最强围棋AI。
DeepMind主要作者之一的黄士杰博士总结：AlphaGo Zero完全从零开始，初始阶段甚至会填真眼自杀。AlphaGo Zero自学而成的围棋知识，例如打劫、征子、棋形、布局先下在角等等，都与人类的围棋观念一致。
“间接呼应了人类几千年依赖围棋研究的价值”，黄士杰写道。
技术细节
DeepMind的最新研究成果，已经全文发布在《自然》杂志上。这也是第二篇在《自然》杂志上发表的AlphaGo论文。
论文摘要
人工智能的长期目标是创造一个会学习的算法，能在特定领域中从一块白板开始，超越人类。最近，AlphaGo成为第一个在围棋游戏中打败世界冠军的程序。AlphaGo中的树搜索使用深度神经网络来评估位置、选择落子。这些神经网络用人类专家的棋谱来进行监督学习的训练，并通过自我对弈来进行强化学习。本文介绍了一种仅基于强化学习的方法，除了游戏规则之外，没有人类的数据、指导或者领域知识。AlphaGo成了它自己的老师：一个被训练来预测AlphaGo自己落子选择以及对弈结果的神经网络。这个神经网络提高了树搜索的强度，提高了落子质量、增强了自我对弈迭代的能力。从一块白板开始，我们的新程序AlphaGo Zero的表现超越了人类，并以100-10击败了以前曾打败世界冠军的AlphaGo版本。
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