今天的重大新闻是谷歌在自然杂志发表关于【阿尔法零】的论文：
文章40多页，简单总结一下：
战胜李世石的阿尔法狗被称为阿尔法李。阿尔法李的成长路线是先给它三千万专家棋谱图让它学习，然后再进行后期左右互搏，不断提高，最后战胜李世石。
阿尔法零的成长路线是从零开始，只有围棋规则，没有任何人类知识，全凭左右互搏（自己跟自己下）。开始随机下，靠输赢进化。结果是
3小时以前瞎下（随机）
10小时左右开始发现简单定式
15小时发现复杂定式（比如小雪崩）
20小时左右开始有战术方面的发现，比如厚势与实地的关系
40小时左右超越阿尔法李。
47小时点三3成为首选（这是阿尔法李很后期才发现的东西）
55小时左右开始发现新定式（人类没有过的定式）。
72小时出关。
出关后与阿尔法李下100盘，100：0全胜。人类下棋几千年，几千年积累起来的围棋知识，阿尔法零三天时间全部搞定。
有趣的是，阿尔法李的进化版“大师”（Master）比阿尔法李高级很多，与阿尔法零的加强版（进化40小时后）下了100盘，89：11. 似乎说明人类知识还不是完全无用。？
围棋是全信息游戏，而且结果清楚（输赢清楚），可以自学。不需要人类知识。实际上小孩子就是这样学习的。只不过这个进度太快（这要归功于他们的算法设计的很好）。
上图是文章中我觉得比较有代表性的图。图的横坐标是训练小时。可以看见阿尔法李（紫色）由于有人类帮助，开始很厉害。但40左右就被阿尔法零超越。有趣的是图b与c。图b是判断人类棋手的下一步，阿尔法李一直比阿尔法零厉害（跟人类棋谱学的嘛）。但判断输赢（图c）阿尔法零很快就超过阿尔法李（错误率趋近于零）。这说明阿尔法零看不起（懂）人类下法，它与人类有不同的下法。
伦敦当地时间10月18日18：00（北京时间19日01：00），AlphaGo再次登上世界顶级科学杂志——《自然》。
一年多前，AlphaGo便是2016年1月28日当期的封面文章，Deepmind公司发表重磅论文，介绍了这个击败欧洲围棋冠军樊麾的人工智能程序。
今年5月，以3:0的比分赢下中国棋手柯洁后，AlphaGo宣布退役，但DeepMind公司并没有停下研究的脚步。伦敦当地时间10月18日，DeepMind团队公布了最强版AlphaGo ，代号AlphaGo Zero。它的独门秘籍，是“自学成才”。而且，是从一张白纸开始，零基础学习，在短短3天内，成为顶级高手。
团队称，AlphaGo Zero的水平已经超过之前所有版本的AlphaGo。在对阵曾赢下韩国棋手李世石那版AlphaGo时，AlphaGo Zero取得了100:0的压倒性战绩。DeepMind团队将关于AlphaGo Zero的相关研究以论文的形式，刊发在了10月18日的《自然》杂志上。
“AlphaGo在两年内达到的成绩令人震惊。现在，AlphaGo Zero是我们最强版本，它提升了很多。Zero提高了计算效率，并且没有使用到任何人类围棋数据，”AlphaGo之父、DeepMind联合创始人兼CEO 戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）说，“最终，我们想要利用它的算法突破，去帮助解决各种紧迫的现实世界问题，如蛋白质折叠或设计新材料。如果我们通过AlphaGo，可以在这些问题上取得进展，那么它就有潜力推动人们理解生命，并以积极的方式影响我们的生活。”
不再受人类知识限制，只用4个TPU
AlphaGo此前的版本，结合了数百万人类围棋专家的棋谱，以及强化学习的监督学习进行了自我训练。
在战胜人类围棋职业高手之前，它经过了好几个月的训练，依靠的是多台机器和48个TPU（谷歌专为加速深层神经网络运算能力而研发的芯片）。
AlphaGo Zero的能力则在这个基础上有了质的提升。最大的区别是，它不再需要人类数据。也就是说，它一开始就没有接触过人类棋谱。研发团队只是让它自由随意地在棋盘上下棋，然后进行自我博弈。值得一提的是，AlphaGo Zero还非常“低碳”，只用到了一台机器和4个TPU，极大地节省了资源。
AlphaGo Zero强化学习下的自我对弈。经过几天的训练，AlphaGo Zero完成了近5百万盘的自我博弈后，已经可以超越人类，并击败了此前所有版本的AlphaGo。DeepMind团队在官方博客上称，Zero用更新后的神经网络和搜索算法重组，随着训练地加深，系统的表现一点一点地在进步。自我博弈的成绩也越来越好，同时，神经网络也变得更准确。
AlphaGo Zero习得知识的过程“这些技术细节强于此前版本的原因是，我们不再受到人类知识的限制，它可以向围棋领域里最高的选手——AlphaGo自身学习。” AlphaGo团队负责人大卫·席尔瓦（Dave Sliver）说。
据大卫·席尔瓦介绍，AlphaGo Zero使用新的强化学习方法，让自己变成了老师。系统一开始甚至并不知道什么是围棋，只是从单一神经网络开始，通过神经网络强大的搜索算法，进行了自我对弈。
随着自我博弈的增加，神经网络逐渐调整，提升预测下一步的能力，最终赢得比赛。更为厉害的是，随着训练的深入，DeepMind团队发现，AlphaGo Zero还独立发现了游戏规则，并走出了新策略，为围棋这项古老游戏带来了新的见解。
自学3天，就打败了旧版AlphaGo
除了上述的区别之外，AlphaGo Zero还在3个方面与此前版本有明显差别。
AlphaGo-Zero的训练时间轴首先，AlphaGo Zero仅用棋盘上的黑白子作为输入，而前代则包括了小部分人工设计的特征输入。
其次，AlphaGo Zero仅用了单一的神经网络。在此前的版本中，AlphaGo用到了“策略网络”来选择下一步棋的走法，以及使用“价值网络”来预测每一步棋后的赢家。而在新的版本中，这两个神经网络合二为一，从而让它能得到更高效的训练和评估。
第三，AlphaGo Zero并不使用快速、随机的走子方法。在此前的版本中，AlphaGo用的是快速走子方法，来预测哪个玩家会从当前的局面中赢得比赛。相反，新版本依靠地是其高质量的神经网络来评估下棋的局势。
AlphaGo几个版本的排名情况。据哈萨比斯和席尔瓦介绍，以上这些不同帮助新版AlphaGo在系统上有了提升，而算法的改变让系统变得更强更有效。
经过短短3天的自我训练，AlphaGo Zero就强势打败了此前战胜李世石的旧版AlphaGo，战绩是100:0的。经过40天的自我训练，AlphaGo Zero又打败了AlphaGo Master版本。“Master”曾击败过世界顶尖的围棋选手，甚至包括世界排名第一的柯洁。
阿尔法狗退役，最强“新狗”AlphaGo Zero横空出世
图为DeepMind AlphaGo项目首席研究员大卫席尔瓦（David Silver，左）与首席执行官德米斯哈比斯（Demis Hassabis）
席尔瓦继续称：“在每场对弈结束后，AlphaGo Zero实际上都训练了一个新的神经网络。它改进了自己的神经网络，预测AlphaGo Zero自己的棋路，同时也预测了这些游戏的赢家。当AlphaGo Zero这样做的时候，实际上会产生一个更强大的神经网络，这将导致‘玩家’进行新的迭代。因此，我们最终得到了一个新版AlphaGo Zero，它比之前的版本更强大。而且随着这个过程不断重复，它也可以产生更高质量的数据，并用于训练更好的神经网络。”
“新狗”AlphaGo Zero的未来
通过数百万次自我对弈，AlphaGo从零开始掌握了围棋，在短短几天内就积累起了人类几千年才有的知识。但AlphaGo Zero也发现了新的知识，发展出打破常规的策略和新招，与它在对战李世石和柯洁时创造的那些交相辉映，却又更胜一筹。
这些创造性的时刻给了我们信心：人工智能会成为人类智慧的增强器，帮助我们解决人类正在面临的一些严峻挑战 。
尽管才刚刚发展起来，AlphaGo Zero已经走出了通向上述目标的关键一步。对于希望利用人工智能推动人类社会进步为使命的DeepMind来说，围棋并不是AlphaGo的终极奥义，他们的目标始终是要利用AlphaGo打造通用的、探索宇宙的终极工具。
AlphaGo Zero的提升，让DeepMind看到了利用人工智能技术改变人类命运的突破。他们目前正积极与英国医疗机构和电力能源部门合作，提高看病效率和能源效率。同时类似的技术应用在其他结构性问题，比如蛋白质折叠、减少能耗和寻找新材料上，就能创造出有益于社会的突破。
本文由钛媒体编辑综述自澎拜新闻、腾讯科技等。
