如何评价 DeepMind arXiv 论文公开的 AlphaZero 击败国际象棋和将棋的最强引擎？
DeepMind 在 arXiv 上公开的 AlphaZero 击败国际象棋和将棋最强引擎的论文，无疑是人工智能和游戏领域的一个里程碑事件。这篇论文详细阐述了 AlphaZero 的训练过程、核心算法以及其惊人的表现，引发了广泛的关注和讨论。要评价这篇论文，我们可以从以下几个方面进行深入剖析：
1. 技术上的突破与创新：
完全的“从零开始”学习 (Tabula Rasa)： 这是 AlphaZero 最核心的创新之一。与之前的许多引擎（如 Stockfish）依赖人类专家编写的数百万条规则和启发式函数不同，AlphaZero 完全没有预先注入任何人类的领域知识。它只知道游戏的基本规则（如何移动棋子，如何获胜），然后通过自我对弈进行学习。这种能力意味着它可以发现人类棋手可能从未想过的策略，甚至可能颠覆我们对游戏的理解。
统一的通用算法： AlphaZero 的伟大之处在于它使用了同一套算法来学习国际象棋、将棋（Shogi）和围棋（AlphaGo Zero）。这表明该算法具有极强的通用性，能够应用于多种具有复杂状态空间和长远规划的游戏。这与早期专门针对某种游戏开发的AI截然不同。
深度强化学习 (Deep Reinforcement Learning) 的高度融合：
卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks CNNs)： AlphaZero 使用了与 AlphaGo Zero 类似的深度神经网络架构，但针对棋盘游戏的特性进行了调整。CNNs 能够有效地从棋盘的局部模式中提取特征，这对于理解棋盘上的局面至关重要。
蒙特卡洛树搜索 (Monte Carlo Tree Search MCTS)： MCTS 是 AlphaZero 进行搜索和决策的核心。它通过模拟大量的游戏来评估不同的走法，并根据模拟结果来更新搜索树。AlphaZero 的 MCTS 与传统的 MCTS 略有不同，它结合了神经网络的评估（价值网络）和对最佳走法的预测（策略网络）。
策略网络与价值网络协同：
策略网络 (Policy Network)： 预测每一步可能的走法，并给出相应的概率分布。这使得 MCTS 能够更有效地探索更有希望的分支，而不是盲目地尝试所有走法。
价值网络 (Value Network)： 评估当前局面的好坏，预测游戏的最终胜率。这使得 MCTS 在搜索过程中能够判断哪些分支更有可能导向胜利，从而避免在劣势局面中浪费计算资源。
神经网络与 MCTS 的反向传播 (Backpropagation) 结合： MCTS 在搜索过程中得到的模拟结果（输赢）会反向传播回神经网络，用于更新网络的参数。这种“自我反思”的机制是强化学习的关键，使得网络能够不断从错误中学习并改进。
高效的训练方法：
大规模自我对弈： AlphaZero 在训练过程中进行了海量的自我对弈（国际象棋约 2900 万局，将棋约 2200 万局）。这种大规模的数据集是学习的关键。
并行计算： 利用大量的计算资源（TPUs）并行进行自我对弈和神经网络训练，极大地加速了学习过程。
没有经验回放缓冲区 (Experience Replay Buffer) 的变种： 与一些 DQN（Deep QNetwork）变种不同，AlphaZero 似乎是直接使用最新的生成数据进行训练，这可能是一种更直接但对计算资源要求更高的学习方式。论文中提到的是一种“自回归”的 MCTS 过程。
2. 惊人的表现和对现有引擎的颠覆：
压倒性优势： AlphaZero 在击败了国际象棋和将棋的最强引擎（Stockfish 和 Elmo）时，展现出了压倒性的优势。在国际象棋比赛中，它以 100% 的胜率、0 败率和 0 平局的完美表现击败了 Stockfish 的多个版本。在将棋比赛中，它也同样以绝对优势获胜。
风格上的转变： AlphaZero 的棋风被许多人认为是“优雅”、“富有创造力”和“具有战略深度”的。它不像传统引擎那样依赖于繁琐的计算和战术组合，而是更注重长远的战略布局和对局面的整体理解。它甚至能够通过牺牲棋子来换取更优的局面，这是人类顶级棋手也难以企及的境界。
重新定义“最佳”： AlphaZero 的出现，迫使我们重新思考“最佳”的定义。它不再是基于人类知识的最佳，而是基于一种全新的、不依赖人类洞察力的强大智能。
3. 论文的深度和信息量：
详细的算法描述： 论文清晰地描述了 AlphaZero 的算法架构，包括神经网络的结构、MCTS 的具体实现方式，以及训练过程中的超参数等。这为其他研究者提供了学习和复现的基础。
严谨的实验设计： DeepMind 团队进行了严谨的实验设计，通过与现有最强引擎进行多轮比赛来验证 AlphaZero 的实力，并提供了详细的比赛结果统计。
理论和实践的结合： 论文不仅展示了 AlphaZero 在实践中的强大能力，也提供了其背后技术原理的理论支撑，展示了深度学习在复杂决策问题上的巨大潜力。
对未来研究的启示： AlphaZero 的成功为其他研究领域提供了重要的启示，尤其是在如何训练通用性更强的 AI、如何处理复杂状态空间的问题等方面。
4. 潜在的局限性和讨论点：
计算资源需求： AlphaZero 的训练需要巨大的计算资源，包括大量的 TPUs 和长时间的训练。这限制了其在普通硬件上的复现能力。
“黑箱”问题： 虽然论文提供了算法细节，但神经网络的内部决策过程仍然是一个“黑箱”，我们很难完全理解 AlphaZero 的每一步棋背后的具体推理逻辑。这仍然是深度学习领域面临的挑战。
特定游戏的适用性： 虽然 AlphaZero 表现出通用性，但其在其他与棋盘游戏差异很大的领域（如现实世界的机器人控制、自然语言处理等）的应用仍需进一步探索和验证。
训练数据依赖性： 尽管 AlphaZero 不依赖人类知识，但它对自我对弈产生的大量数据高度依赖。如何生成高质量的训练数据是其成功的关键。
人类创造力的角色： AlphaZero 的出现也引发了关于人类创造力和智能的讨论。虽然它在游戏策略上超越了人类，但人类在艺术、科学等领域展现的创造力，是否也能被类似的通用算法所复制？
总结来说，DeepMind 发表的 AlphaZero 论文是一篇具有划时代意义的学术成果。 它不仅展示了深度强化学习在解决复杂游戏问题上的强大能力，更重要的是，它提供了一种全新的、不依赖人类先验知识的 AI 学习范式。AlphaZero 的成功证明了通用人工智能的可能性，并为未来的 AI 研究指明了方向。这篇论文的价值在于其技术创新、颠覆性的表现以及对未来科学探索的深远影响。它不仅在学术界引起轰动，也极大地激发了公众对人工智能潜力的想象。
1. 技术上的突破与创新：
完全的“从零开始”学习 (Tabula Rasa)： 这是 AlphaZero 最核心的创新之一。与之前的许多引擎（如 Stockfish）依赖人类专家编写的数百万条规则和启发式函数不同，AlphaZero 完全没有预先注入任何人类的领域知识。它只知道游戏的基本规则（如何移动棋子，如何获胜），然后通过自我对弈进行学习。这种能力意味着它可以发现人类棋手可能从未想过的策略，甚至可能颠覆我们对游戏的理解。
统一的通用算法： AlphaZero 的伟大之处在于它使用了同一套算法来学习国际象棋、将棋（Shogi）和围棋（AlphaGo Zero）。这表明该算法具有极强的通用性，能够应用于多种具有复杂状态空间和长远规划的游戏。这与早期专门针对某种游戏开发的AI截然不同。
深度强化学习 (Deep Reinforcement Learning) 的高度融合：
卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks CNNs)： AlphaZero 使用了与 AlphaGo Zero 类似的深度神经网络架构，但针对棋盘游戏的特性进行了调整。CNNs 能够有效地从棋盘的局部模式中提取特征，这对于理解棋盘上的局面至关重要。
蒙特卡洛树搜索 (Monte Carlo Tree Search MCTS)： MCTS 是 AlphaZero 进行搜索和决策的核心。它通过模拟大量的游戏来评估不同的走法，并根据模拟结果来更新搜索树。AlphaZero 的 MCTS 与传统的 MCTS 略有不同，它结合了神经网络的评估（价值网络）和对最佳走法的预测（策略网络）。
策略网络与价值网络协同：
策略网络 (Policy Network)： 预测每一步可能的走法，并给出相应的概率分布。这使得 MCTS 能够更有效地探索更有希望的分支，而不是盲目地尝试所有走法。
价值网络 (Value Network)： 评估当前局面的好坏，预测游戏的最终胜率。这使得 MCTS 在搜索过程中能够判断哪些分支更有可能导向胜利，从而避免在劣势局面中浪费计算资源。
神经网络与 MCTS 的反向传播 (Backpropagation) 结合： MCTS 在搜索过程中得到的模拟结果（输赢）会反向传播回神经网络，用于更新网络的参数。这种“自我反思”的机制是强化学习的关键，使得网络能够不断从错误中学习并改进。
高效的训练方法：
大规模自我对弈： AlphaZero 在训练过程中进行了海量的自我对弈（国际象棋约 2900 万局，将棋约 2200 万局）。这种大规模的数据集是学习的关键。
并行计算： 利用大量的计算资源（TPUs）并行进行自我对弈和神经网络训练，极大地加速了学习过程。
没有经验回放缓冲区 (Experience Replay Buffer) 的变种： 与一些 DQN（Deep QNetwork）变种不同，AlphaZero 似乎是直接使用最新的生成数据进行训练，这可能是一种更直接但对计算资源要求更高的学习方式。论文中提到的是一种“自回归”的 MCTS 过程。
2. 惊人的表现和对现有引擎的颠覆：
压倒性优势： AlphaZero 在击败了国际象棋和将棋的最强引擎（Stockfish 和 Elmo）时，展现出了压倒性的优势。在国际象棋比赛中，它以 100% 的胜率、0 败率和 0 平局的完美表现击败了 Stockfish 的多个版本。在将棋比赛中，它也同样以绝对优势获胜。
风格上的转变： AlphaZero 的棋风被许多人认为是“优雅”、“富有创造力”和“具有战略深度”的。它不像传统引擎那样依赖于繁琐的计算和战术组合，而是更注重长远的战略布局和对局面的整体理解。它甚至能够通过牺牲棋子来换取更优的局面，这是人类顶级棋手也难以企及的境界。
重新定义“最佳”： AlphaZero 的出现，迫使我们重新思考“最佳”的定义。它不再是基于人类知识的最佳，而是基于一种全新的、不依赖人类洞察力的强大智能。
3. 论文的深度和信息量：
详细的算法描述： 论文清晰地描述了 AlphaZero 的算法架构，包括神经网络的结构、MCTS 的具体实现方式，以及训练过程中的超参数等。这为其他研究者提供了学习和复现的基础。
严谨的实验设计： DeepMind 团队进行了严谨的实验设计，通过与现有最强引擎进行多轮比赛来验证 AlphaZero 的实力，并提供了详细的比赛结果统计。
理论和实践的结合： 论文不仅展示了 AlphaZero 在实践中的强大能力，也提供了其背后技术原理的理论支撑，展示了深度学习在复杂决策问题上的巨大潜力。
对未来研究的启示： AlphaZero 的成功为其他研究领域提供了重要的启示，尤其是在如何训练通用性更强的 AI、如何处理复杂状态空间的问题等方面。
4. 潜在的局限性和讨论点：
计算资源需求： AlphaZero 的训练需要巨大的计算资源，包括大量的 TPUs 和长时间的训练。这限制了其在普通硬件上的复现能力。
“黑箱”问题： 虽然论文提供了算法细节，但神经网络的内部决策过程仍然是一个“黑箱”，我们很难完全理解 AlphaZero 的每一步棋背后的具体推理逻辑。这仍然是深度学习领域面临的挑战。
特定游戏的适用性： 虽然 AlphaZero 表现出通用性，但其在其他与棋盘游戏差异很大的领域（如现实世界的机器人控制、自然语言处理等）的应用仍需进一步探索和验证。
训练数据依赖性： 尽管 AlphaZero 不依赖人类知识，但它对自我对弈产生的大量数据高度依赖。如何生成高质量的训练数据是其成功的关键。
人类创造力的角色： AlphaZero 的出现也引发了关于人类创造力和智能的讨论。虽然它在游戏策略上超越了人类，但人类在艺术、科学等领域展现的创造力，是否也能被类似的通用算法所复制？
总结来说，DeepMind 发表的 AlphaZero 论文是一篇具有划时代意义的学术成果。 它不仅展示了深度强化学习在解决复杂游戏问题上的强大能力，更重要的是，它提供了一种全新的、不依赖人类先验知识的 AI 学习范式。AlphaZero 的成功证明了通用人工智能的可能性，并为未来的 AI 研究指明了方向。这篇论文的价值在于其技术创新、颠覆性的表现以及对未来科学探索的深远影响。它不仅在学术界引起轰动，也极大地激发了公众对人工智能潜力的想象。
网友意见
棋类的解决框架一直都是基于 minimax + heuristic。以前围棋难是因为minimax在有着很大分支的游戏上无法产生足够的深度，并且heuristic难以设计。alphago zero时候就已经证明了cnn很适合做heuristic，而mcts也可以解决深度问题。
那为什么别人不做呢？
因为贫穷限制了我们的想象力。
有钱真的是可以为所欲为
下面是灵魂画手：
看这张图右下角的单位。你就知道为什么我们还在用alphabeta了。
正如我之前的文章说的，AI 时代正在来临。
上面评论都在感慨5000TPU1 的土豪。
但是，硬件的成本下降是非常快速的。5年后这个成本可能只在几十万美元了。
很多公司（国内+国外）在做类TPU的芯片，2018年将大面积推广，价格会大幅度下降。
5年后，1个TPU应该在100美元以下，谁都可以多核TPU插卡或者内核。
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