近日，谷歌旗下的人工智能實驗室DeepMind研究團隊在《科學》雜志上發表封面論文，公布了通用算法AlphaZero和測試數據。《科學》雜志評價稱，通過單一算法就能夠解決多個復雜問題，是創建通用的機器學習系統、解決實際問題的重要一步。該論文的作者包括AlphaGo的核心研發人員戴維·席爾瓦(David Silver)和DeepMind創始人戴密斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)等。

2018年12月7日的《科學》雜志封面

AlphaGo首次為人們所熟知是2016年與圍棋世界冠軍李世石進行圍棋人機大戰，并最終以4比1的總比分獲勝。實際上早在2016年1月谷歌就在國際學術期刊《自然》雜志上發表封面文章，介紹AlphaGo在沒有任何讓子的情況下以5:0完勝歐洲冠軍、職業圍棋二段樊麾。

2016年1月28日《自然》雜志封面

2017年10月18日，DeepMind團隊公布了最強版阿爾法圍棋，代號AlphaGo Zero。彼時DeepMind表示，棋類AI的算法主要基于復雜的枚舉，同時需要人工進行評估，人們在過去幾十年內已經將這種方法做到極致了。而AlphaGo Zero在圍棋中的超人表現，則是通過與自己下棋練習出來的。

現在DeepMind研究團隊將這種方法推廣到AlphaZero的算法中，AlphaZero最長花了13天“自學成才”，隨后與世界冠軍級的棋類AI對決：

在國際象棋中，AlphaZero在4個小時后首次擊敗了第九季TCEC世界冠軍Stockfish。

在日本將棋中，AlphaZero在2小時后擊敗了將棋聯盟賽世界冠軍Elmo。

在圍棋上，AlphaZero經過30個小時的鏖戰，擊敗了李世石版AlphaGo。

AlphaZero：一個算法通吃三大棋類

AlphaGo的前幾代版本，一開始都是與人類棋手的棋譜進行上千盤的訓練，學習如何下圍棋。到了AlphaGo Zero則跳過了這個步驟，通過自我對弈學習下棋，從零學起。系統從一個對圍棋一無所知的神經網絡開始，將該神經網絡和一個強力搜索算法結合，自我對弈。在對弈過程中，神經網絡不斷調整、升級，預測每一步落子和最終的勝利者。

與AlphaGo Zero一樣，從隨機小游戲開始，AlphaZero依靠深度神經網絡、通用強化學習算法和蒙特卡洛樹搜索，在除了游戲規則外沒有任何知識背景的情況下，通過自我對弈進行強化學習。強化學習的方式是一種通過“試錯”的機器學習方式。

DeepMind在其博客中介紹，一開始AlphaZero完全是在瞎玩，但隨著時間的推移，系統從勝、負和平局中學習，調整神經網絡的參數，如此往復循環，每過一輪，系統的表現就提高了一點點，自我對弈的質量也提高了一點點，神經網絡也就越來越準確。神經網絡所需的訓練量取決于游戲的風格和復雜程度。經過試驗，AlphaZero花了9個小時掌握國際象棋，花了12個小時掌握日本將棋，花了13天掌握圍棋。

AlphaZero的訓練步驟

AlphaZero繼承了AlphaGo Zero的算法設置和網絡架構等，但兩者也有諸多不同之處。比如圍棋中很少會出現平局的情況，因此AlphaGo Zero是在假設結果為“非贏即輸”的情況下，對獲勝概率進行估計和優化。而AlphaZero會將平局或其他潛在結果也納入考慮，對結果進行估計和優化。

其次圍棋棋盤發生旋轉和反轉，結果都不會發生變化，因此AlphaGo Zero會通過生成8個對稱圖像來增強訓練數據。但國際象棋和日本將棋中，棋盤是不對稱的。因此，AlphaZero不會增強訓練數據，也不會在蒙特卡洛樹搜索期間轉換棋盤位置。

在AlphaGo Zero中，自我對弈是由以前所有迭代中最好的玩家生成的，而自我對弈也是與這個產生的新玩家對于。而AlphaZero只繼承了AlphaGo Zero的單一神經網絡，這個神經網絡不斷更新，而不是等待迭代完成。自我對弈是通過使用這個神經網絡的最新參數生成的，因此省略了評估步驟和選擇最佳玩家的過程。

此外，AlphaGo Zero使用的是通過貝葉斯優化調整搜索的超參數;AlphaZero中，所有對弈都重復使用相同的超參數，因此無需進行針對特定某種游戲的調整。唯一的例外是為保證探索噪聲和學習率。

研究團隊展示了在AlphaZero執白、Stockfish執黑的一局國際象棋里，經過1000次、10000次……直到100萬次模擬之后，AlphaZero蒙特卡洛樹的內部搜索狀態。每個樹狀圖解都展示了10個最常搜索的狀態。

通過自我學習掌握國際象棋、日本將棋和圍棋的強化學習算法 《科學》雜志 圖

DeepMind研究團隊介紹，每個AI的硬件都是定制的。例如，在TCES世界錦標賽上，Stockfish和Elmo使用的是44核CPU。而AlphaZero和AlphaGo Zero則使用了一臺配備了4個第一代TPU和44核CPU的機器。雖然架構沒有可比性，但第一代TPU的處理速度與英偉達公司的Titan V型商用GPU相當。研究團隊在訓練環節里，投入了5000個一代TPU來生成自我對弈游戲，16個二代TPU來訓練神經網絡。

卡斯帕羅夫：聰明地工作比拼命地工作更重要

國際象棋是計算機科學家很早就開始研究的領域。1997年，深藍(Deep Blue)擊敗了人類國際象棋冠軍卡斯帕羅夫，這一事件成為了人工智能發展的里程碑。但彼時卡斯帕羅夫對深藍的印象并不深刻，認為深藍的智能水平和一個鬧鐘差不多。如今，他對棋類AI的看法也發生了轉變。他認為AlphaZero“像自己一樣”，下棋風格多變而開放。

在同一期《科學》雜志上，卡斯帕羅夫撰文稱，“傳統的機器是通過不斷枚舉來下棋，最終把棋局拖入無聊的平局。但在我的觀察中，AlphaZero會優先考慮棋子的活動而非盤面上的點數優勢，并且喜歡在相對風險更大的地方落子。”

盡管與傳統的冠軍級程序相比，研究人員用訓練好的神經網絡指導蒙特卡羅樹搜索，來選擇最有可能獲得勝利的一步，因此AlphaZero每秒計算的位置要少得多。據DeepMind介紹，在國際象棋中，AlphaZero每秒僅計算6萬個位置，相比之下，Stockfish則會計算6千萬個位置。但從比賽的結果來看，AlphaZero的思考顯然更有效率。

在國際象棋比賽中，AlphaZero擊敗了2016年TCEC(第九季)世界冠軍Stockfish，在1000場比賽中，贏得155場比賽，輸了6場(其余為平局)。為了驗證AlphaZero的穩健性，研究團隊還進行了一系列比賽，這些比賽都是從“人類開局方式”開始的，而AlphaZero都擊敗了Stockfish。

在將棋比賽中，AlphaZero擊敗了2017年CSA世界冠軍版Elmo，贏得了91.2%的比賽。

在圍棋比賽中，AlphaZero擊敗了AlphaGo Zero，贏得了61%的比賽。

對于AlphaZero取得的戰績，卡斯帕羅夫認為這正是印證了一句老話——聰明地工作比拼命地工作更重要。

在AlphaZero對陣各領域最強AI的戰績，綠色代表AlphaZero獲勝，灰色代表平局，粉色代表輸棋。 《科學》雜志圖

此外，卡斯帕羅夫表示，一個程序的特點通常反映了程序員思考的優先級和思維上的偏見，但由于AlphaZero是通過跟自己下棋來完善自己的思路的，所以它的風格反映的就是它自己。

在進行馬拉松式比賽的過程中，DeepMind研究團隊發現，AlphaZero自己發現并掌握了一些人類下棋時摸索出來的套路，比如在國際象棋中，AlphaZero掌握了幾種常見的開局模式、保王(King Safety)的思維以及各種兵陣的布局。但另一方面AlphaZero是自學成才的，不受到傳統觀念的影響，因此它還能為傳統策略的發展注入新鮮的血液。這一點得到了日本將棋史上第一個達成七冠王的羽生善治的贊同。

“AlphaZero會將王移到棋盤中央，從人類的角度來看，這是有違將棋理論的，它的一些路數走得也很危險。但令人難以置信的是，它始終控制著局面。AlphaZero獨特的風格打開了日本將棋新世界的大門。” 羽生善治表示。