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簡單說，在開發了吊打人類的圍棋AI阿爾法狗之后，DeepMind現在又開發了阿爾法狗零（AlphaGo Zero），而這個阿爾法狗零：
- 完全沒有學習人類棋譜，純自學
- 72小時（也就是3天）后超過2016年3月戰勝李世石那個AlphaGo Lee版本，戰績100:0
- 21天后超過2016年底60:0戰勝所有人類高手、2017年5月3:0勝柯潔那個AlphaGo Master版本，，戰績89:11
- 第40天超過所有其它AlphaGo版本，成為地表最強圍棋選手
最令人震驚的是，AlphaGo Zero在3天之內，純靠自學，達到了人類頂尖高手的水平。以前寫的人工智能與SEO帖子里提到過，以前的AlphaGo是在學習大量人類歷史棋局之后，再開始巨量自我對局。這次AlphaGo Zero則完全沒有學習人類棋局，從零開始就是自我對局，3天內完成490萬盤自我對局，并達到了吊打AlphaGo Lee版本的水平。
下圖是AlphaGo Zero水平增長曲線：
可以看到，3天內水平突飛猛進，然后變得平緩，但還是增長中。
以前的AlphaGo達到AlphaGo Master版本水平，走了一年多時間，大致是按“月”計時的，AlphaGo Zero的進步則是按“天”，甚至“小時”的節奏了?，F在看來，AlphaGo之所以要那么長時間，很可能是被人類帶歪了，被人類歷史棋局誤導了，被人類知識和思路限制了。AlphaGo Zero徹底拋棄人類現有知識，也就沒有受到人類知識的局限，是真正天馬行空地找到最優解的自由戰士。
既然拋棄人類圍棋知識，剛開始自我對局時必然是隨機的，或者說是胡來的。AlphaGo Games這個網站上公布了很多實際棋局，感興趣的可以研究一下，有很多有趣的地方。最初的AlphaGo Zero自我對局確實就是亂下的，但很快發現了人類也掌握的大局觀、布局、收官等知識，但有的東西是比較晚才掌握的，比如征子。
聶衛平和柯潔都說過，看了AlphaGo的棋，發現很多人類對圍棋的認識是錯誤的。在某種角度說，AlphaGo Zero沒有歷史包袱，沒有勝負的心理包袱，沒有任何人類思維限制，它對圍棋的探索是自由的、沒有局限的，目標是全局的最優解，所以很可能它的下法就是終極正確的。
能讓人類聊以自慰的是，AlphaGo Zero自由探索的結果說明，人類數千年的研究探索有些是錯的，但總體上沒有錯得離譜，AlphaGo Zero從白紙一張開始，最后的下法收斂到與人類差不多的方向，比如肯定了人類的一些定式是正確的，AlphaGo Zero胡來一陣之后也是這么下。
有點吊詭的是，AlphaGo Zero的訓練方法有點像是回歸到窮舉的暴力算法上，把各種可能性走一遍，看看哪個會贏。據計算，圍棋的所有可能走法超過了宇宙中所有原子的數目，所以現在AlphaGo Zero已經下過的棋局，在樣本數目上，一定是極小比例的。
但就是這極小樣本，已經使AlphaGo Zero達到了這個水平。隨之而來的疑問是，在AI領域，大數據更重要還是模型更重要？在AlphaGo Zero之前，之所以近兩年人工智能發展迅猛，大家都認為海量數據的獲得是關鍵。凡是取得重大進展的領域，都是因為有了數據，語音、文字、圖像、視頻、醫療、自動駕駛，無一例外。
現在，AlphaGo Zero不需要現有數據了，給它規則和模型，它就自己推演出一切了。這是要創世嗎？能移植到其它領域成為通用智能嗎？細思有點恐。
Google之所以偉大（至少到目前為止），就在于別人都覺得它已經取得了巨大成就，而它經常在別人忙著贊美和跟進時，毫不猶豫地推翻自己的既有東西，用另一種方法取得更驚人的成就。
我近一年參加SEO行業會議的演講主題基本上都是以人工智能為主的。作為一個SEO，之所以這么關注人工智能，是覺得不知道什么時候同樣的智能會用在搜索算法上，why not？如果有一天人工智能表明，現在搜索算法判斷內容質量的方法是錯的，判斷權威性的方法是錯的，判斷垃圾鏈接的方法是錯的，AI有正確的方法，排名算法隨之改變，那么我們以前使用的SEO方法還適用嗎？
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第1頁 共1頁 每頁10條記錄 共1條記錄主題：逆天的阿爾法狗零 評論IP：1.204.65.207 日期： 2022/7/9 10:38:05 評價等級： 
??????????很不錯
