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比AlphaGo Zero更强的AlphaZero来了!8小时解决一切棋类!

时间: 2017-12-07阅读:

来源:本文作者PENG Bo(http://t.cn/RY3MKSS),本文首发于作者的知乎专栏《技术备忘录》


读过AlphaGo Zero论文的同学,可能都惊讶于它的方法的简单。另一方面,深度神经网络,是否能适用于国际象棋这样的与围棋存在诸多差异的棋类?MCTS(蒙特卡洛树搜索)能比得上alpha-beta搜索吗?许多研究者都曾对此表示怀疑。


但今天AlphaZero来了(https://arxiv.org/pdf/1712.01815.pdf),它破除了一切怀疑,通过使用与AlphaGo Zero一模一样的方法(同样是MCTS+深度网络,实际还做了一些简化),它从零开始训练:


4小时就打败了国际象棋的最强程序Stockfish!


2小时就打败了日本将棋的最强程序Elmo!


8小时就打败了与李世石对战的AlphaGo v18!



在训练后,它面对Stockfish取得100盘不败的恐怖战绩,而且比之前的AlphaGo Zero也更为强大(根据论文后面的表格,训练34小时的AlphaZero胜过训练72小时的AlphaGo Zero)。



这令人香港奶粉限购震惊,因为此前大家都认为Stockfish已趋于完美,它的代码中有无数人类精心构造的算法技巧。


然而现在Stockfish就像一位武术大师,碰上了用枪的AlphaZero,被一枪毙命。


在reddit的国象版面的讨论中(Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm • r/chess)(http://t.cn/RY3x1kK),大家纷纷表示AlphaZero已经不是机器的棋了,是神仙棋,非常优美,富有策略性,更能深刻地谋划(maneuver),完全是在调戏Stockfish。


喜欢国象的同学注意了:AlphaZero不喜欢西西里防御。


训练过程极其简单粗暴。超参数,网络架构都不需要调整。无脑上算力,就能解决一切问题。


Stockfish和Elmo,每秒种需要搜索高达几千万个局面。


AlphaZero每秒种仅需搜索几万个局面,就将他们碾压。深度网络真是狂拽炫酷。




当然,训练AlphaZero所需的计算资源也是海量的。这次Deepmind直接说了,需要5000个TPU v1作为生成自对弈棋谱。


不过,随着硬件的发展,这样的计算资源会越来越普及。未来的AI会有多强大,确实值得思考。


个人一直认为MCTS+深度网络是非常强的组合,因为MCTS可为深度网络幸福生活补充逻辑性。我预测,这个组合未来会在更多场合显示威力,例如有可能真正实现自动写代码,自动数学证明。


为什么说编程和数学,因为这两个领域和下棋一样,都有明确的规则和目标,有可模拟的环境。


(在此之前,深度学习的调参党和架构党估计会先被干掉...... 目前的很多灌水论文,电脑以后自己都可以写出来)


也许在5到20年内,我们会看到《Mastering Programming and Mathematics by General Reinforcement Learning》。然后许多人都要自谋出路了......



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