原标題:比AlphaGo Zero更強的AlphaZero來了！8小時解決一切棋類！
來源：本文作者PENG Bo（http://t.cn/RY3MKSS），本文首發于作者的知乎專欄《技術備忘錄》
讀過AlphaGo Zero論文的同學，可能都驚訝于它的方法的簡單。另一方面，深度神經網絡，是否能适用于國際象棋這樣的與圍棋存在諸多差異的棋類？MCTS（蒙特卡洛樹搜尋）能比得上alpha-beta搜尋嗎？許多研究者都曾對此表示懷疑。
但今天AlphaZero來了（https://arxiv.org/pdf/1712.01815.pdf），它破除了一切懷疑，通過使用與AlphaGo Zero一模一樣的方法（同樣是MCTS+深度網絡，實際還做了一些簡化），它從零開始訓練：
4小時就打敗了國際象棋的最強程式Stockfish！
2小時就打敗了日本将棋的最強程式Elmo！
8小時就打敗了與李世石對戰的AlphaGo v18！
在訓練後，它面對Stockfish取得100盤不敗的恐怖戰績，而且比之前的AlphaGo Zero也更為強大（根據論文後面的表格，訓練34小時的AlphaZero勝過訓練72小時的AlphaGo Zero）。
這令人震驚，因為此前大家都認為Stockfish已趨于完美，它的代碼中有無數人類精心構造的算法技巧。
然而現在Stockfish就像一位國術大師，碰上了用槍的AlphaZero，被一槍斃命。
在reddit的國象版面的讨論中（Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm • r/chess）（http://t.cn/RY3x1kK），大家紛紛表示AlphaZero已經不是機器的棋了，是神仙棋，非常優美，富有政策性，更能深刻地謀劃（maneuver），完全是在調戲Stockfish。
喜歡國象的同學注意了：AlphaZero不喜歡西西裡防禦。
訓練過程極其簡單粗暴。超參數，網絡架構都不需要調整。無腦上算力，就能解決一切問題。
Stockfish和Elmo，每秒種需要搜尋高達幾千萬個局面。
AlphaZero每秒種僅需搜尋幾萬個局面，就将他們碾壓。深度網絡真是狂拽炫酷。
當然，訓練AlphaZero所需的計算資源也是海量的。這次Deepmind直接說了，需要5000個TPU v1作為生成自對弈棋譜。
不過，随着硬體的發展，這樣的計算資源會越來越普及。未來的AI會有多強大，确實值得思考。
個人一直認為MCTS+深度網絡是非常強的組合，因為MCTS可為深度網絡補充邏輯性。我預測，這個組合未來會在更多場合顯示威力，例如有可能真正實作自動寫代碼，自動數學證明。
為什麼說程式設計和數學，因為這兩個領域和下棋一樣，都有明确的規則和目标，有可模拟的環境。
（在此之前，深度學習的調參黨和架構黨估計會先被幹掉...... 目前的很多灌水論文，電腦以後自己都可以寫出來）
也許在5到20年内，我們會看到《Mastering Programming and Mathematics by General Reinforcement Learning》。然後許多人都要自謀出路了......
未來智能實驗室緻力于研究網際網路與人工智能未來發展趨勢，觀察評估人工智能發展水準，由網際網路進化論作者，計算機博士劉鋒與中國科學院虛拟經濟與資料科學研究中心石勇、劉穎教授建立。
未來智能實驗室的主要工作包括：建立AI智能系統智商評測體系，開展世界人工智能智商評測；開展網際網路（城市）雲腦研究計劃，建構網際網路（城市）雲腦技術和企業圖譜，為提升企業，行業與城市的智能水準服務。