alphazero

AlphaZero 表明神经网络可以学到人类可理解的表征。作者 | 李梅编辑 | 陈彩娴国际象棋一直是 AI 的试验场。70 年前，艾伦·图灵猜想可以制造一台能够自我学习并不断从自身经验中获得改进的下棋机器。上世纪出现的“深蓝”第一次击败人类，但它依赖专家编码人类的国际象棋知识，而诞生于 2017 年的 AlphaZe

译者：AI研习社（ Champagne Jin ） 双语原文链接： AlphaZero, a novel Reinforcement Learning Algorithm, in JavaScript 在本篇博文中，你将会了解并实现 Alph

最近，Facebook的人工智能研究所（以下简称FAIR）宣布，他们开源了自研的围棋AI训练模型和代码。这意味着，你可以随时随地和Facebook的人工智能下围棋了，而且此围棋AI程序重现的是名噪一时的AI高手AlphaZero。去年5月，FAIR发布了ELF Open GO，ELF OpenGo是FAIR依照Deep

[ 摘要 ]AlphaZero的神经网络作为输入，接收游戏最后几步的棋盘布局。作为输出，它估计了当前玩家获胜的可能性，并预测了当前可用的哪些棋路可能效果最好。 2016年，谷歌的人工智能程序击败了世界上最好的围棋选手李世石(Lee Sedol)，这场比赛吸引超过1亿人观看腾讯科技讯 1月

【网易智能讯12月28日消息】本月初，谷歌母公司Alphabet旗下人工智能公司DeepMind的研究人员发表了一篇关于人工智能前沿技术应用于国际象棋的论文。一年前的 2017年12月5日，这个团队发布的AlphaZero震惊了国际象棋世界。AlphaZero是一种机器学习算法，其不仅会下国际象棋，还掌握了日本

雷锋网 AI 科技评论按：一年前，Alphabet 旗下人工智能部门 DeepMind 发布 AlphaZero，称它可以自学国际象棋、日本将棋和中国围棋，并且项项都能击败世界冠军。而今天，经过同行评议，AlphaZero 一举登上《科学》杂志封面。据此前 DeepMind 在 AlphaZero 的论文中介绍，Alp

AlphaZero 靠自己精通三种棋类游戏2018年12月07日 20时01分 Google AI 子公司 DeepMind 的研究人员去年宣布他们的 AI 程序进化到了 AlphaZero，利用自对弈强化学习在短时间内打败了顶尖的国际象棋和日本将棋程序。在只知道基本规则的情况

图片来源：视觉中国钛媒体注：本文来自于公众号量子位（QbitAI），作者：乾明 一璞 栗子 晓查，钛媒体经授权转载。不仅会下围棋，还自学成才横扫国际象棋和日本将棋的DeepMind AlphaZero，登上了最新一期《科学》杂志封面。同时，这也是经过完整同行审议的AlphaZero论文，首次公开发表。论文描述了Alph

雷锋网 AI 科技评论按，本文作者 一缕阳光 ，本文首发于知乎专栏 强化学习知识大讲堂 ，雷锋网 (公众号：雷锋网) AI 科技评论获其授权转载。 2 个多月前，AlphaGo Zero 横空出世，完全从零开始，仅通过自我对弈就能天下无敌，瞬间刷爆朋友圈，各路大神分

雷锋网：雷锋字幕组出品系列短视频《 2 分钟论文 》，带大家用碎片时间阅览前沿技术，了解 AI 领域的最新研究成果。 本期论文：用通用强化学习算法自我对弈，掌握国际象棋和将棋 Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinf