一个人工智能被征服的人类在也许是地球上最复杂的传统游戏中，它的智能程度令人难以置信。 但还不够聪明，无法在被更令人敬畏的外星智慧取代后生存下来。
谷歌的 DeepMind 研究人员刚刚宣布了他们看似不屈不挠的下一个进化– AlphaGo Zero – 在其不断追求知识的过程中，它放弃了可能是效率最低的资源：人类。
Zero 的前身，简称 AlphaGo，是被形容为“神一样”它在中国古代棋盘游戏围棋中击败了一位垂头丧气的人类冠军，但新的进化通过完全消除学校教育中的人类教义，完善了它的训练武器。
AlphaGo 版本在一系列围棋比赛中击败了我们今年和去年最初是通过分析数千场人类业余和职业比赛来学习下棋的，但 AlphaGo Zero 完全是自学成才，通过 100% 独立实验学习。
深度思维
在一项新的研究中，研究人员报告了这种不可思议的自力更生如何提高了 Zero 的智力，达到了毁灭性的效果：在与 AlphaGo 前身 Zero 的 100 场比赛中，2016年和我们一起打扫地板– 没有取得一场胜利。 不是一个。
更令人惊讶的是，AlphaGo Zero 经过三天的自我对弈训练后就取得了这样的成绩，在训练中，它提取了相当于人类数千年的知识游戏的。
麻省理工学院计算机科学家尼克·海因斯表示：“这就像一个外星文明发明了自己的数学。”吉兹莫多。
“我们在这里看到的是一个没有人类偏见和预设的模型。它可以学习任何它认为是最佳的东西，这确实可能比我们自己的概念更加微妙。”
经过21天的自我对弈，零号已经达到了其最强大的前辈——AlphaGo（大师）的标准，这是击败世界排名第一柯洁的版本今年，并在随后的几周内超越了这一水平的表现。
除了自力更生之外，AlphaGo Zero 背后的团队还将其围棋统治地位归功于改进的单一神经网络（之前的版本使用了两个神经网络）和更先进的训练模拟。
但仅仅因为人工智能以如此惊人的速度（尽管令人不安）前进，并不一定意味着零在远离这个复杂但受限的棋盘游戏的其他领域比人类更聪明或更有能力。
英国谢菲尔德大学的计算神经科学家埃莱尼·瓦西拉基 (Eleni Vasilaki) 表示：“人工智能无法完成对人类来说非常容易的任务。”守护者。
“只要看看人形机器人在行走、跑步和踢球等日常任务中的表现就知道了。”
这也许是真的，但当我们见证这种极其强大的综合思维方式的诞生时，请让我们保持沉默的敬畏之情。
它可能做不到人类能做的事情，但它也能做很多我们做不到的事情。
据 DeepMind 称，这些能力有一天将很快帮助零——或其不可避免的、不断发展的继承者——弄清楚生物机制如何运作、如何减少能源消耗，或者新型材料如何组合在一起等问题。
欢迎来到光明的新未来，这显然不是我们一个人的未来。
研究结果报告于自然。
