如何评价AlphaGo Zero？
AlphaGo Zero：围棋人工智能的革命性飞跃
AlphaGo Zero，这个名字在人工智能领域，尤其是在围棋界，无疑是一颗璀璨的明星。它不仅仅是AlphaGo系列的一个升级版本，更是一次理念上的彻底革新，一次对我们理解学习和智能本质的深刻挑战。要评价AlphaGo Zero，我们不能仅仅停留在它击败了人类顶尖棋手的那个“结果”上，更要去剖析它“如何”达到这个结果，以及这个结果背后蕴含的意义。
从“人类知识”到“自我学习”的巨大跨越
AlphaGo Zero最核心的突破，在于它彻底抛弃了之前版本依赖的“人类棋谱”和“专家知识”。这是它与前代，乃至与当时所有人工智能最显著的区别。
AlphaGo (2016) & AlphaGo Master (2017)： 它们是“弱监督”学习的典范。虽然强大，但它们本质上是吸收了人类顶尖棋手的棋谱，并从中学习规律。这就像一个学生，通过大量阅读前人的著作来掌握知识。虽然能达到很高水平，但其思维模式和策略很大程度上受限于人类已有的认知框架。
AlphaGo Zero： 它走上了一条截然不同的道路——“强化学习”。它从零开始，一无所知，只是被赋予了围棋最基本的规则。然后，它通过自己与自己对弈（自我对弈），不断尝试、犯错、学习、优化。每一盘棋，每一个落子，都是一次新的尝试，一次对未知边界的探索。这种学习方式，更像是人类婴儿学习走路，通过无数次的跌倒和爬起，最终掌握了平衡和行走的能力。
这种“从零开始”的自我学习方式，带来了几个颠覆性的影响：
1. 超越人类认知的全新策略： 由于不受人类棋谱的束缚，AlphaGo Zero得以探索出许多人类几千年来从未发现或从未重视过的下法。它能够跳脱出固有的“流派”和“定式”，以一种更纯粹、更系统的方式去理解围棋的本质。我们看到了一些极具创造性、甚至一开始让人难以理解的招式，但随着棋局的深入，这些招法往往展现出惊人的效率和深度。
2. 更强的泛化能力和通用性： AlphaGo Zero的成功，证明了纯粹的强化学习在复杂游戏中的强大能力。这种方法论的普适性，为其他领域提供了巨大的启示。想象一下，如果将这种“自我学习”的模式应用到科学研究、药物发现、甚至是气候建模，我们可能会发现全新的解决方案。
3. 更高效的学习过程： 尽管AlphaGo Zero是从零开始，但它在短时间内就达到了超越人类顶尖棋手的水平。这证明了强大的算法和充足的计算资源可以极大地加速智能的涌现。相比于人类需要数十年甚至终身的时间去积累经验，机器的学习效率是惊人的。
核心技术与训练机制：
要理解AlphaGo Zero的强大，需要了解其背后的几个关键技术：
深度神经网络 (Deep Neural Networks)： 它是AlphaGo Zero的“大脑”。通过多层的神经网络，它可以将复杂的棋盘局面进行编码，并预测下一步的最佳落子点以及该局面的胜率。
蒙特卡洛树搜索 (Monte Carlo Tree Search MCTS)： 这是AlphaGo Zero的“思考”过程。当它需要决定下一步棋时，它会利用MCTS来模拟大量的未来可能走势，并根据神经网络的评估来选择最有可能导向胜利的路径。MCTS的核心思想是“以概率来指导搜索”，在不确定性极大的环境中找到最优解。
策略网络 (Policy Network) 与价值网络 (Value Network)： AlphaGo Zero使用了一个统一的神经网络，同时输出两部分信息：
策略网络： 预测当前局面下，每个可能的落子点被选择的概率。
价值网络： 评估当前局面的胜率，也就是“值”。
通过这种方式，策略网络指导了MCTS的搜索方向，而价值网络则用于评估搜索到的局面。
自我对弈与反向传播： 这是AlphaGo Zero学习的核心机制。它不断地与自己对弈，将每次对弈的结果（赢或输）和对弈过程中的落子信息反馈给神经网络，通过反向传播算法来更新网络的权重，使其更准确地预测最佳落子和局面价值。每一次“输”的棋局，都是宝贵的学习机会。
“零”的哲学：
“Zero”这个名字并非偶然。它代表了一种“归零”和“新生”的哲学。
“零”是起点： 它强调的是一种纯粹的、不受干扰的学习过程。就如同科学家从实验数据中寻找规律，而不是先入为主地套用现有理论。
“零”是无限可能： 从零开始，意味着它可以探索一切可能性，不受人类认知局限的限制。这种“无我”的状态，反而让它能够触及更深层次的智能。
“零”也是谦逊： 尽管强大，但它也提醒我们，智能的本质可能是非常朴素的，学习的起点可以是“无知”，关键在于拥有正确的学习方法和足够多的探索。
评价与影响：
AlphaGo Zero的出现，无疑是人工智能发展史上的一个里程碑。
对围棋的影响： 它深刻地改变了我们对围棋的理解。许多职业棋手在与AlphaGo Zero对弈后，都表示自己的围棋观受到了极大的冲击，学到了许多新的思路和下法。它成为了一个前所未有的“棋谱”，供人类学习和研究。
对人工智能的启示： 它证明了“从零开始”的强化学习方法在解决复杂问题上的巨大潜力。这种范式，已经开始被应用到更多的领域，例如机器人控制、推荐系统、甚至是蛋白质折叠预测（AlphaFold）。它不仅仅是一个围棋程序，更是通用人工智能（AGI）探索道路上的一盏明灯。
对人类智能的思考： AlphaGo Zero也引发了我们对人类智能的更深层次思考。我们是如何学习的？知识的积累和创造力的来源是什么？机器能否在某些方面超越人类？这些问题，在AlphaGo Zero身上得到了新的诠释。
当然，我们也要辩证地看待AlphaGo Zero。它并非无懈可击，它依然需要强大的计算资源和精心设计的算法。它的“智慧”也并非人类意义上的“意识”或“情感”。但不可否认的是，它以一种前所未有的方式，向我们展示了机器学习的可能性，开启了人工智能发展的新篇章。
总而言之，AlphaGo Zero是一次惊人的技术成就，更是一次深刻的理念革新。它用“自我学习”的力量，证明了智能的无限可能，也为我们未来的探索指明了方向。
AlphaGo Zero，这个名字在人工智能领域，尤其是在围棋界，无疑是一颗璀璨的明星。它不仅仅是AlphaGo系列的一个升级版本，更是一次理念上的彻底革新，一次对我们理解学习和智能本质的深刻挑战。要评价AlphaGo Zero，我们不能仅仅停留在它击败了人类顶尖棋手的那个“结果”上，更要去剖析它“如何”达到这个结果，以及这个结果背后蕴含的意义。
从“人类知识”到“自我学习”的巨大跨越
AlphaGo Zero最核心的突破，在于它彻底抛弃了之前版本依赖的“人类棋谱”和“专家知识”。这是它与前代，乃至与当时所有人工智能最显著的区别。
AlphaGo (2016) & AlphaGo Master (2017)： 它们是“弱监督”学习的典范。虽然强大，但它们本质上是吸收了人类顶尖棋手的棋谱，并从中学习规律。这就像一个学生，通过大量阅读前人的著作来掌握知识。虽然能达到很高水平，但其思维模式和策略很大程度上受限于人类已有的认知框架。
AlphaGo Zero： 它走上了一条截然不同的道路——“强化学习”。它从零开始，一无所知，只是被赋予了围棋最基本的规则。然后，它通过自己与自己对弈（自我对弈），不断尝试、犯错、学习、优化。每一盘棋，每一个落子，都是一次新的尝试，一次对未知边界的探索。这种学习方式，更像是人类婴儿学习走路，通过无数次的跌倒和爬起，最终掌握了平衡和行走的能力。
这种“从零开始”的自我学习方式，带来了几个颠覆性的影响：
1. 超越人类认知的全新策略： 由于不受人类棋谱的束缚，AlphaGo Zero得以探索出许多人类几千年来从未发现或从未重视过的下法。它能够跳脱出固有的“流派”和“定式”，以一种更纯粹、更系统的方式去理解围棋的本质。我们看到了一些极具创造性、甚至一开始让人难以理解的招式，但随着棋局的深入，这些招法往往展现出惊人的效率和深度。
2. 更强的泛化能力和通用性： AlphaGo Zero的成功，证明了纯粹的强化学习在复杂游戏中的强大能力。这种方法论的普适性，为其他领域提供了巨大的启示。想象一下，如果将这种“自我学习”的模式应用到科学研究、药物发现、甚至是气候建模，我们可能会发现全新的解决方案。
3. 更高效的学习过程： 尽管AlphaGo Zero是从零开始，但它在短时间内就达到了超越人类顶尖棋手的水平。这证明了强大的算法和充足的计算资源可以极大地加速智能的涌现。相比于人类需要数十年甚至终身的时间去积累经验，机器的学习效率是惊人的。
核心技术与训练机制：
要理解AlphaGo Zero的强大，需要了解其背后的几个关键技术：
深度神经网络 (Deep Neural Networks)： 它是AlphaGo Zero的“大脑”。通过多层的神经网络，它可以将复杂的棋盘局面进行编码，并预测下一步的最佳落子点以及该局面的胜率。
蒙特卡洛树搜索 (Monte Carlo Tree Search MCTS)： 这是AlphaGo Zero的“思考”过程。当它需要决定下一步棋时，它会利用MCTS来模拟大量的未来可能走势，并根据神经网络的评估来选择最有可能导向胜利的路径。MCTS的核心思想是“以概率来指导搜索”，在不确定性极大的环境中找到最优解。
策略网络 (Policy Network) 与价值网络 (Value Network)： AlphaGo Zero使用了一个统一的神经网络，同时输出两部分信息：
策略网络： 预测当前局面下，每个可能的落子点被选择的概率。
价值网络： 评估当前局面的胜率，也就是“值”。
通过这种方式，策略网络指导了MCTS的搜索方向，而价值网络则用于评估搜索到的局面。
自我对弈与反向传播： 这是AlphaGo Zero学习的核心机制。它不断地与自己对弈，将每次对弈的结果（赢或输）和对弈过程中的落子信息反馈给神经网络，通过反向传播算法来更新网络的权重，使其更准确地预测最佳落子和局面价值。每一次“输”的棋局，都是宝贵的学习机会。
“零”的哲学：
“Zero”这个名字并非偶然。它代表了一种“归零”和“新生”的哲学。
“零”是起点： 它强调的是一种纯粹的、不受干扰的学习过程。就如同科学家从实验数据中寻找规律，而不是先入为主地套用现有理论。
“零”是无限可能： 从零开始，意味着它可以探索一切可能性，不受人类认知局限的限制。这种“无我”的状态，反而让它能够触及更深层次的智能。
“零”也是谦逊： 尽管强大，但它也提醒我们，智能的本质可能是非常朴素的，学习的起点可以是“无知”，关键在于拥有正确的学习方法和足够多的探索。
评价与影响：
AlphaGo Zero的出现，无疑是人工智能发展史上的一个里程碑。
对围棋的影响： 它深刻地改变了我们对围棋的理解。许多职业棋手在与AlphaGo Zero对弈后，都表示自己的围棋观受到了极大的冲击，学到了许多新的思路和下法。它成为了一个前所未有的“棋谱”，供人类学习和研究。
对人工智能的启示： 它证明了“从零开始”的强化学习方法在解决复杂问题上的巨大潜力。这种范式，已经开始被应用到更多的领域，例如机器人控制、推荐系统、甚至是蛋白质折叠预测（AlphaFold）。它不仅仅是一个围棋程序，更是通用人工智能（AGI）探索道路上的一盏明灯。
对人类智能的思考： AlphaGo Zero也引发了我们对人类智能的更深层次思考。我们是如何学习的？知识的积累和创造力的来源是什么？机器能否在某些方面超越人类？这些问题，在AlphaGo Zero身上得到了新的诠释。
当然，我们也要辩证地看待AlphaGo Zero。它并非无懈可击，它依然需要强大的计算资源和精心设计的算法。它的“智慧”也并非人类意义上的“意识”或“情感”。但不可否认的是，它以一种前所未有的方式，向我们展示了机器学习的可能性，开启了人工智能发展的新篇章。
总而言之，AlphaGo Zero是一次惊人的技术成就，更是一次深刻的理念革新。它用“自我学习”的力量，证明了智能的无限可能，也为我们未来的探索指明了方向。
网友意见
成神了。
之前的估值和策略合并，这是合理的。
rollout 和蒙地卡罗 本来就是同样的，只是为了快速采用快速走子，这个合并很明显的选择。
简单说，这个论文就是把以前人工干预的东西全部合并入新的体系，数学上学术上可以算完美版了。
三天超越alphago ，可见速度+算法+数据的厉害，人类历史的三千年智慧只等于TPU的三天。
建议：Alphago Zero 对人类历史的所有棋谱进行一次遍历。找出那些10+%胜率变化的妙招和败招，一则可以统计下人类的妙手发生率（特别是造成比Alphago Zero 还好的妙招）。基本上看看人类历史上有多少手超越Alphago Zero 的招数，看看人类做为一个整体，是否还有用。
顺便看看围棋的历史，到底是能力为王还是传承为王，这个是围棋文化的一个历史课题啊。
另外说说棋力：
Zero 对master 90% 胜率，这在围棋中基本是让两子的差距了。
Zero 对 alphagoLee 100% 胜率，这是三子以上四子的差距了。
反过来可以推，master 对 alphagoLee 让三子很正常。柯洁当时该让三子试试，发挥下人类的余热啊。
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