“阿尔法狗”Zero跳出围棋 多领域挑战人类

近日，DeepMind在arXiv发表论文表示，AlphaGo Zero已开始尝试完成其他任务，其现已具有通用性。

DeepMind团队目前一直以推动人工智能的界限，开发可以学会解决任何复杂问题而不需要学习的程序为自身使命。在今年年初，其已经引入了一种“强化学习”（reinforcement learning）的AI技术来增强AlphaGo，这个技术不需要人类输入信息，只需要制定规则，它就可以自己获得超人一般的技法。

DeepMind举了两个例子，表示AlphaGo Zero可以自己学习国际象棋和将棋，只需要24小时，它就可以达到击败世界冠军的水平。（这两个游戏相比较围棋而言，较为简单）

AlphaGo Zero的通用性可使其掌管各种不同的游戏，这无疑是可以让机器学习能力越来越强，但是目前其还无法在策略性游戏（如星际争霸）超过人类，但是相信以其恐怖的学习能力那一天也不会太遥远。