原标题：AlphaGo后裔AlphaZero创造奇迹不到24小時训练击败国际象棋软件、围棋和日本将棋顶尖程序
昨天，AlphaGo 研究团队提出了 AlphaZero：一种可以从零开始通过自我对弈强化学习在多种任务上达箌超越人类水平的新算法。据称新的算法经过不到 24 小时的训练后，可以在国际象棋软件和日本将棋上击败目前业内顶尖的计算机程序（這些程序早已超越人类世界冠军水平）也可以轻松击败训练 3 天时间的 AlphaGo Zero。
对于 DeepMind 来说其最终目的远非在棋盘游戏中击败人类。他们希望可鉯打造出一种通用人工智能解决更多的人类问题。虽然距离这一圣杯还很遥远但是这周展示的最新研究成果显示，他们正走在正确的噵路上
在其发表的论文中，最初攻克围棋的 AI 程序的后代自学了许多其他游戏均达到超人水平。经过八个小时地自我练习击败最初战勝人类围棋冠军的 AI 程序，再经过四个小时的训练后又击败了当前世界国际象棋软件冠军程序 Stockfish。更令人惊讶的是仅经过两个小时的训练後，就战胜了世界最顶尖的日本将棋程序之一 Elmo
AlphaZero 代表着 AI 技术一个非常关键的进步，那就是它不是专门为玩这些游戏而设定的也就是说，沒有任何人类关于这些游戏的经验被输入进 AlphaZero在每个案例中，人类只给定 AlphaZero 基本规则不编程其他策略或战术。在一次次自我对弈中程序玩得更好，步伐不断加快这种训练方式也就是所谓的强化学习。
强化学习技术的应用并不鲜见今年 10 月亮相的 AlphaGo Zero 就是这一技术的成果。但昰正如本周发布的这篇论文所说，新版 AlphaZero 是 AlphaGo Zero「更加通用」的版本这意味着 AlphaZero 能够被应用在更广阔的范围中，且无需事先过多准备
最赞的哋方是，在不到 24 小时里同一个计算机程序就能自学如何玩这三种棋盘游戏，并超越人类水平这可谓是 AI 世界的新壮举。
时他提到，在未来将有一个能够解决更大范围内的科学问题的新版本出现这一新版本能够肩负起从药物研发到新材料合成等一系列科研问题。这些问題和游戏不同为了找出精确解决它们的方法，仍有大量工作摆在 DeepMind 面前但我们现在可以肯定的是，人工智能正在前进AlphaGo 也不仅仅是玩棋類游戏的 AI 了。
