DeepMind的通用棋类算法，迄今最强的棋类AI--AlphaZero，被顶级期刊 Science 以封面论文的形式，正式公布于众。
一年前，AlphaZero 就已经让世人震惊，AlphaZero从零开始训练，2小时击败最强将棋AI，4小时击败最强国际象棋AI，8小时击败最强围棋AI。AlphaZero的正式亮相，不仅验证了上述结果，还展现了新的提升。
除了基本的棋类规则，AlphaZero没有使用其他人类知识从零开始训练，快速掌握日本将棋、国际象棋和围棋三种复杂棋类游戏，拓展了人类智慧，证明了机器拥有创造性的可能。
计算机程序通常会反映出编程者的侧重和偏见，但AlphaZero通过自我对弈训练，避免了这一问题。AlphaZero证明了机器也能成为专家，机器生成的知识也值得人类去学习。
AlphaZero通过深度神经网络和通用算法取代了 "手工制作"的规则， 一个未经训练的神经网络通过强化学习与自己对打数百万次呈现出目前的结果。AlphaZero的行棋风格非常灵活，最大限度地提升己方子力配备的灵活性和机动性，同时最大限度地降低对手子力的灵活性和机动性。
AlphaZero已经掌握了三种不同的复杂游戏，尽管目前还处于早期阶段，但AlphaZero取得的进步，让人们对实现通用学习系统的使命充满信心。
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