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2025-06-26

一AlphaGo Zero的自学突破

1. 无人类数据的纯强化学习

AlphaGo Zero完全摒弃人类棋谱，仅通过自我对弈（左右互搏）学习围棋规则和策略。它从随机初始化开始，在3天内完成490万局自我对弈，仅需4个TPU。

2. 技术革新

单一神经网络：合并策略网络与价值网络，输入仅为黑白棋位置（19×19×17张量），简化模型结构。

蒙特卡洛树搜索（MCTS）优化：通过神经网络引导MCTS生成高质量训练数据，提升动作选择效率。

⚔️ 二AlphaGo Zero的碾压性胜利

1. 对战AlphaGo Lee（2016年击败李世石的版本）

100:0全胜：训练3天后，以绝对优势击败AlphaGo Lee。

效率对比：AlphaGo Lee需48个TPU训练数月学习3000万局人类棋谱，而Zero仅用3天且无需人类数据。

2. 对战AlphaGo Master（2017年击败柯洁的版本）

21天超越Master：训练21天后达到Master水平，40天后胜率高达90%。

等级分对比：Master等级分超4500分（柯洁为3620分），但DeepMind未派出更强的Zero参赛。

三自我博弈的核心机制

1. 训练闭环

步骤1：MCTS生成动作分布π指导对弈，记录数据（s, π, z），z为最终胜负。

步骤2：神经网络更新参数，使预测落子概率p趋近π，价值评估v趋近z（损失函数含交叉熵+MSE）。

2. 搜索简化

摒弃传统蒙特卡洛 rollout，直接用神经网络评估棋局价值，减少计算量。

四技术意义与人类反响

1. 效率与泛化前景

证明无监督强化学习可突破人类经验天花板，适用于数据稀缺领域（如新材料设计蛋白质折叠）。

2. 人类棋手的震撼

柯洁感叹：“一个纯净自我学习的AlphaGo最强…人类太多余了。”

古力：人类苦练20年不抵机器3天。

关键版本能力对比

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菲律宾环球360官网

AlphaGo Zero的自我博弈不仅是AI能力的跃迁，更颠覆了依赖人类经验的传统范式。其技术框架为通用强化学习提供了新路径，但实际应用中仍面临小样本领域验证的挑战。