AlphaGo新版自学3天完胜旧版　40天摸通三千年围棋心得

高处未算高，曾经把人类顶尖围棋棋士打得落花流水的人工智能程式AlphaGo更上层楼，进化版本AlphaGo Zero在学会基本围棋的玩法后，竟可无师自通花3天时间“左右互搏”，透过自己与自己下棋摸索，就完胜旧版本的AlphaGo，其后更创出自成一格的刁钻下法，被形容为“用40天时间就自学了人类累积了3000年的知识”。

Google旗下的子公司DeepMind开发出来的AlphaGo，连世界排名第一的中国九段棋士柯洁也是它的手下败将，它之所以所向披靡，全因有高手指点，由多名围棋好手教过它数百万手棋的下法，加上能够预计自己的胜算，再调整策略之故。但进化版本AlphaGo Zero，开发人员只教了它围棋的基本玩法，在没有其他指导下，然后它就花3天时间自我摸索，透过自己与自己下棋，从数百万手棋中找出最佳的对弈方法。

AlphaGo Zero其后与它的“前辈”、曾经赢过人类顶尖棋士的AlphaGo对弈，结果以100比0的局数完胜。研究人员更指出，AlphaGo Zero其后更在40天之内，就自我发掘出围棋的要旨，自创新的策略，开发出自己的妙着，显现出它具有真正的创意，成为围棋这个3000年历史游戏的高手，是以形容它“自学了人类数千年才累积得来的知识”。

DeepMind的行政总裁哈萨比斯指出，AlphaGo Zero之所以如此强大，正正因为它不囿于人类的知识所限。他指出，若果AlphaGo Zero的能力可用于医治顽疾，或者可在数周内就找出人类要花数百年才研究得出的治疗方法。DeepMind现已把AlphaGo Zero用于研究复杂的蛋白质折叠，并预期在不久将来就会有新的发现。蛋白质折叠错误可以造成许多不治之症，包括早老性痴呆症、柏金逊症、囊肿性纤维化等，蛋白质折叠的研究一旦有所突破，或可为病患带来新希望。