AlphaZero AI系統能夠教會自己如何玩游戲

2019-06-05 17:33:03 編輯：來源：

導讀英國的DeepMind小組和大學學院的一個研究小組開發了一個人工智能系統，能夠教會自己如何玩和掌握三個困難的棋盤游戲。在他們發表在科學

英國的DeepMind小組和大學學院的一個研究小組開發了一個人工智能系統，能夠教會自己如何玩和掌握三個困難的棋盤游戲。在他們發表在“ 科學 ”雜志上的論文中，該小組描述了他們的新系統，并解釋了為什么他們認為這是人工智能系統開發的又一大進步。美國TJ沃森研究中心的默里坎貝爾提供了關于團隊在同一期刊中所做工作的透視作品。

自從一款名為Deep Blue的超級計算機擊敗世界象棋冠軍加里·卡斯帕羅夫以來已經過去了20多年，向世界展示了人工智能計算的發展程度。在那之后的幾年里，計算機變得越來越聰明，現在在象棋，棋和圍棋這樣的游戲中擊敗了人類。但是這些系統都進行了調整，以使它們在一場比賽中表現出色。在這項新的努力中，研究人員已經創建了一個人工智能系統，該系統不僅擅長多個游戲，而且可以自行獲得這些專業知識。

這個名為AlphaZero的新系統是一個強化學習系統，顧名思義，它意味著它通過反復玩游戲并從中學習經驗來學習。當然，這與人類學習的方式非常相似。制定了一套基本規則，然后計算機自己玩游戲。它甚至不需要與其他合作伙伴一起玩。它反復發揮作用，注意哪些戲劇構成了良好的動作，從而獲勝，并且構成了糟糕的動作和失敗。隨著時間的推移，它會改善最終，它變得如此之好，它不僅可以擊敗人類，還可以擊敗其他專用棋盤游戲AI系統。該系統還使用稱為蒙特卡羅樹搜索的搜索方法。結合這兩種技術，系統可以自學如何在游戲中變得更好。研究人員給他們的測試系統提供了很大的力量，

到目前為止，AlphaZero已經掌握了特別適合AI應用的國際象棋，棋牌和圍棋游戲。坎貝爾建議，此類系統的下一步可能是擴展到撲克游戲，甚至是流行的視頻游戲。