位于英國倫敦的Google Deepmind團隊再次超越自己，繼推出以從零自學擊敗歷代AlphaGo的AlphaGo Zero后，不到50天再度發(fā)表論文，提出通用棋類人工智慧程式 AlphaZero，從零自學西洋棋與日本將棋，擊敗AlphaGo Zero。DeepMind盼利用AlphaZero研究重大疾病療法，盼治癒人類數(shù)百年來找不到療法的疾病。
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由于可下各種棋類，因此Deepmind將AlphaGo中代表圍棋的"Go"去掉；Zero則代表從零自學，成為AlphaZero。
DeepMind發(fā)表于《arXiv》的論文中指出，AlphaZero從零開始訓練，除了基本規(guī)則沒有任何其他知識，4小時擊敗最強國際象棋人工智慧程式Stockfish、2小時擊敗最強將棋人工智慧程式Elmo，8小時擊敗曾大勝南韓棋王李世乭的第一代AlphaGo，34小時勝過了訓練72小時的AlphaGo Zero。
據(jù)報導，挪威西洋棋大師哈默爾（John Ludvig Hammer）說，AlphaZero有"瘋狂的攻擊策略"，且能深遠判斷大局，做出逼迫對手的陣形。
DeepMind盼最終能利用AlphaZero運算法解決重大醫(yī)療問題。他們相信，人類數(shù)百年都研發(fā)不出的重大疾病療法，這套程式可能在數(shù)日或數(shù)周內(nèi)研究出來。
目前DeepMind已開始利用AlphaZero研究蛋白質(zhì)折疊，可望很快就有新發(fā)現(xiàn)。蛋白質(zhì)折疊不當是許多重大疾病的成因，包括阿茲海默癥、帕金森氏癥、囊狀纖維癥等。
