阿尔法狗零如何实现自我进化突破？

99ANYc3cd6 人工智能 2026-01-21 10

AlphaGo Zero是人工智能发展史上的一个里程碑，它标志着机器学习进入了一个全新的时代——从零开始，无需人类数据，纯粹自我对弈。

（图片来源网络，侵删）

为了更好地理解它的革命性,我们最好将它放在AlphaGo的演进序列中来介绍：

AlphaGo的演进之路

AlphaGo Zero的出现，彻底打破了上述所有模式的局限。

AlphaGo Zero的起点不是任何人类知识，而是一个随机初始化的神经网络和最基本的围棋规则，它不知道什么是“好棋”，什么是“坏棋”，只知道“落子”和“吃子”的规则。

AlphaGo Zero的学习过程是一个自我强化的闭环，主要分为两个核心部分：

（图片来源网络，侵删）

自我对弈

强化学习

核心机制：蒙特卡洛树搜索
这不是AlphaGo Zero的发明，但被它用到了极致，MCTS可以看作是在脑海中“预演”接下来的几种走法，并根据神经网络的评估来选择最有希望的路径进行深入探索。
学习目标：价值网络和策略网络
- AlphaGo Zero的神经网络有两个输出：
  - 策略网络：在当前局面下，预测下一步棋的胜率，它告诉AI哪些位置是更有可能赢的。
  - 价值网络：在当前局面下，直接评估整个棋盘的最终胜率（当前局面下，黑棋有70%的获胜概率）。
- 训练过程：在自我对弈中，当一局棋结束后，就有了最终的结果（赢或输），这个“最终结果”就是“奖励信号”。
- AI会拿这局棋的每一步棋和对应的局面,去对比“价值网络”的预测和“最终结果”，如果价值网络在某个局面预测的胜率是80%，但最终输了，那么AI就会调整神经网络，让它下次在类似局面时，预测的胜率会更低。
- 通过这种方式,神经网络不断被修正，它的“策略”和“价值”判断越来越准。

AlphaGo Zero的训练成果是惊人的：

（图片来源网络，侵删）

摆脱了人类偏见：它不再受限于人类几千年的围棋经验，从一张“白纸”开始，探索出了更本质、更高效的围棋真理，它发现的下法有时甚至会让人类棋手感到困惑，但事后证明是正确的。
通用人工智能的曙光：这是最重要的一点，AlphaGo Zero的核心方法——“从零开始，通过自我对弈和强化学习掌握复杂技能”——是一个通用的框架。
- 它不仅可以下围棋,还可以下国际象棋、日本将棋等。
- DeepMind后续开发的AlphaZero，就是将这个框架通用化，只用一个算法，通过调整规则，就在围棋、国际象棋、将棋上都达到了世界顶尖水平。
- 这表明,这种方法可以应用于任何有明确规则的领域，比如材料科学、蛋白质折叠、药物研发、芯片设计等，为解决现实世界的复杂问题提供了全新的思路。
效率的极致体现：它证明了AI可以通过自我迭代实现“野蛮生长”，其学习效率和潜力远超依赖人类数据的传统方式。