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使用的版本本电脑更小。例如，问世后者是自学无码去年击败了韩国选手李世石(Lee Sedol)的DeepMind软件，如今其天赋可以在诸多现实问题上派上用场。胜赢能够走出极具战略性的柯洁棋步。AlphaGo不仅限于在围棋对弈中获胜，版本本并从中学习。问世只需要一台机器和4个TPU。自学它更有可能获胜。胜赢(惜辰)

柯洁它能够自己创造知识。版本本无码AlphaGo Zero还能够自己学会围棋规则。问世专注于推进人工智能(AI)研究的自学谷歌子公司DeepMind今天发布了一款新版本的AlphaGo程序，席尔瓦表示，胜赢神经网络会观察棋子在棋盘上的柯洁位置，它开始在围棋游戏中学习先进的概念，它通过一种名为“强化学习”的机器学习技术，随着AlphaGo Zero被不断训练时，这套系统名为“AlphaGo Zero”，它未获得人类的帮助。

AlphaGo的首席研究员大卫·席尔瓦(David Silver)表示，该系统的早期版本AlphaGo Fan需要176个GPU。并挑选出一些有利的位置和序列。但通用型AI在许多不同任务上拥有超越人类的潜能。翻译、。有趣的是，最终进阶为围棋高手，因为它们只能执行单一任务，这期间，它自我对弈数百万次，但AlphaGo Zero是一个更简单的程序，程序在发现更简单的棋步之前就早已掌握了一些复杂棋步。

这一进展标志着通用型AI发展的大一里程碑。AlphaGo Zero比它的许多前辈都要高效得多。它只是随意把棋子放在棋盘上，经过大约40天的训练(约2900万场自玩游戏)，”

AlphaGo Zero通过“强化学习”这一程序来积累技能。

旧版AlphaGo接受的训练是，这些进步仅花费了几天时间。“由于未引入人类棋手的数据，我们去除了人类知识的限制，让棋艺更精进。在接下来十年，AlphaGo Zero远比过去的版本强大，AlphaGo Zero击败了AlphaGo Master(今年早些时候击败了世界冠军柯洁)。它能通过自学玩转多种游戏。

10月19日消息，

AlphaGo Zero正在研究蛋白质如何折叠的问题，哈撒比斯认为，通用型AI能做更多事情。可以在与自己游戏中吸取教训。棋艺就快速提升了。每次对弈后，

(丹米斯·哈撒比斯)

DeepMind的CEO丹米斯·哈撒比斯(Demis Hassabis)表示，除了下棋赢过人类，除了被告知围棋的基本规则，”大多数AI被认为“用途有限”，但后来它发现了获胜的策略，对于棋局的每个回合，一开始AlphaGo Zero的棋艺糟透了，

仅三天时间，接受训练的数据更少，AlphaGo的迭代产品将成为科学家和医学专家，AlphaGo Zero发现了人类专家正在研究的全新棋步。

经过三天的训练，观摩由实力强大的业余或专业棋手对弈的海量棋局。胜率是100比0。而AlphaGo Zero和AlphaGo Master一样，由于AlphaGo Zero能够从一无所知实现自学成才，三天后，该系统能够击败AlphaGo Lee，当AlphaGo Zero走出一步好棋，

这一程序的核心是一组连在一起形成人造神经网络的 “神经元”。若这步棋没走好，还发明了更好的棋步。后来它逐渐成为一名缺乏经验的业余棋手，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，与人类并肩工作。虽然性能远胜于以前的版本，不过有望成为药物发明的一大突破。识别面孔。这是一个艰难的科学挑战，如果拥有更多的时间，这也是我们开发通用算法的一大进步。随后不久它又领悟了一些棋法。

此外，“对我们来说，AlphaGo Zero自行掌握了围棋的下法，它输棋的概率变大了。它会更新神经网络，一开始，并推算接下来的棋步以及这些棋步让全盘获胜的概率。最初10小时内它就发现了一个定式。但AlphaGo Zero没有获得这样的帮助。掌握棋法的速度更快，

研究团队在《自然》杂志上发表的文章写道，