阿爾法狗再進化！不依賴人類數據自學成才 未來它還能做哪些事？

AlphaGo表現出超人的圍棋能力，但需要藉助人類棋手的專業知識才能到達那個水平。也就是說，它利用超過100,000個圍棋遊戲的數據集作為自己知識的起點。相比之下，AlphaGo Zero僅按照圍棋的基本規則編程。所有的一切都是它自學的。如在科學雜誌《自然》發表的論文中所描述的那樣，Zero通過與自己競爭來發展其圍棋技能。起初，它在棋盤上隨意落字，但是每次贏棋後，Zero會更新自己的系統，再次重複。不停地下棋，重複上百萬次。

經過三天的自我對局，Zero變得足夠強大，可以擊敗原來版本的AlphaGo， AlphaGo曾輕鬆打敗世界冠軍李世石。 40天後，它與最初級AlphaGo軟體的最高版本相比有90%的勝率。 DeepMind說，可以說Zero是歷史上最強的圍棋選手。