阿尔法狗新版有哪些特点?
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发布时间：2022-04-23 20:52
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时间：2023-09-08 23:58
新版拥有强大的自学能力，它能通过自学玩转多种游戏，这套系统名为“AlphaGo Zero”，它通过一种名为“强化学习”的机器学习技术，可以在与自己游戏中吸取教训。 仅三天时间，AlphaGo Zero自行掌握了围棋的下法，还发明了更好的棋步。这期间，除了被告知围棋的基本规则，它未获得人类的帮助。随着AlphaGo Zero被不断训练时，它开始在围棋游戏中学习先进的概念，并挑选出一些有利的位置和序列。
当被问到为什么AlphaGo Zero的训练如此稳定？
David Silver说，AlphaGo Zero所用的算法与策略梯度、Q-learning之类的传统（无模型）算法不同，通过使用AlphaGo search，我们极大地改进了策略和自我对弈的结果，然后我们应用简单的、基于梯度的更新来训练下一个策略+价值网络（policy+value network）。这比渐进的、基于梯度的策略改进（policy ）
为什么这次Zero就训练了40天？训练3个月会怎样？
David Silver认为，这是一个人力和资源优先级的问题，如果训练3个月，我想你会问训练6个月会发生什么。
为什么一开始选择用人类对局数据来训练AlphaGo，而不是通过自我对弈来从0开始？之前的AlphaGo瓶颈在哪里？
David Silver表示，创造一个完全自学的系统，一直是强化学习中的一个开放式问题，之前都非常不稳定，之后我们做了很多实验，发现AlphaGo Zero的算法是最有效率的。
DeepMind和*几乎同时开始研究这一课题，为什么你们能达到这个水平？
David Silver说，*更专注于监督学习，我们关注强化学习，是因为相信它最终会超越人类的知识，研究表明，仅使用监督学习能够获得令人惊讶的表现，但如果要远超人类水平，强化学习才是关键。
AlphaGo Zero是AlphaGo的最终版本吗？
David Silver：我们已经不再主动研究如何让AlphaGo变得更强，但我们仍然用它尝试新的想法。
AlphaGo有没有开源计划？
David Silver：我们在过去已经开源了许多代码，但AlphaGo始终是一个复杂的过程，它是一个非常复杂的代码。
