如今，AlphaGo Master能夠從與自己對弈中學(xué)習，而不是需要從人類(lèi)比賽中學(xué)習。其效率也更高。

谷歌(Google)電腦程序AlphaGo在三局比賽的第二局戰勝世界排名第一的圍棋選手，意味著(zhù)人工智能算法在這種極其復雜的棋盤(pán)游戲領(lǐng)域大獲全勝。

中國圍棋冠軍柯潔周四投子認負，這場(chǎng)對弈中電腦和人腦都以創(chuàng )新的戰術(shù)給觀(guān)眾帶來(lái)了驚喜。

盡管古老的圍棋規則很少，但其復雜性意味著(zhù)電腦擊敗世界冠軍曾被認為是難以想象的。然而，由谷歌旗下的DeepMind公司開(kāi)發(fā)的AlphaGo去年擊敗了韓國圍棋大師李世石(Lee Se-dol)。

谷歌將AlphaGo帶到中國的目的是，挑戰柯潔并在為期5天的賽事中在中國專(zhuān)家和政府官員面前展示其在人工智能領(lǐng)域的突破。自其搜索引擎7年前在中國被屏蔽以來(lái)，這是谷歌與中國政府合作舉辦的規模最大的活動(dòng)。

DeepMind聯(lián)合創(chuàng )始人杰米斯•哈薩比斯(Demis Hassabis)解釋道，今年的版本名為AlphaGo Master，比去年的版本更為強大。

AlphaGo Master能夠從與自己對弈中學(xué)習，而不是需要從人類(lèi)比賽中學(xué)習。其效率也更高，需要的計算能力是上一個(gè)版本的10分之一。

“主要的創(chuàng )新是AlphaGo已變成自己的老師，”AlphaGo首席程序員戴夫•西爾弗(Dave Silver)表示，“這令其能夠用更一般化的方式學(xué)習，意味著(zhù)不僅棋藝增強，而且還能帶來(lái)更一般化的應用。”

AlphaGo Master的硬件也更好了。它使用“張量處理單元”，這是谷歌為用于人工智能程序而設計的微芯片。據谷歌稱(chēng)，“張量處理單元”每單位能量的性能優(yōu)于常規芯片最多80倍。

柯潔也開(kāi)始使用從觀(guān)看AlphaGo比賽中學(xué)到的戰術(shù)，表明人類(lèi)也在模仿機器。

盡管IBM的“深藍”(Deep Blue)計算機在1997年擊敗了國際象棋冠軍加里•卡斯帕羅夫(Garry Kasparov)，但要在攻克圍棋領(lǐng)域取得進(jìn)展更為困難。

與國際象棋不同，圍棋不可能通過(guò)利用純粹的計算能力計算出全部可能的走法來(lái)輕易取勝。AlphaGo采用的學(xué)習模式是模仿神經(jīng)元在人類(lèi)大腦中的工作原理。

DeepMind現在正致力于開(kāi)發(fā)程序來(lái)玩需要更復雜視覺(jué)輸入的游戲，例如暴雪娛樂(lè )(Blizzard Entertainment)的在線(xiàn)策略游戲《星際爭霸》(Starcraft)。