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近日，DeepMind在arXiv發(fā)表論文表示，AlphaGo Zero已開始嘗試完成其他任務(wù)，其現(xiàn)已具有通用性。

DeepMind團(tuán)隊(duì)目前一直以推動人工智能的界限，開發(fā)可以學(xué)會解決任何復(fù)雜問題而不需要學(xué)習(xí)的程序?yàn)樽陨硎姑Ｔ诮衲昴瓿酰湟呀?jīng)引入了一種“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”（reinforcement learning）的AI技術(shù)來增強(qiáng)AlphaGo，這個技術(shù)不需要人類輸入信息，只需要制定規(guī)則，它就可以自己獲得超人一般的技法。

DeepMind舉了兩個例子，表示AlphaGo Zero可以自己學(xué)習(xí)國際象棋和將棋，只需要24小時，它就可以達(dá)到擊敗世界冠軍的水平。（這兩個游戲相比較圍棋而言，較為簡單）

AlphaGo Zero的通用性可使其掌管各種不同的游戲，這無疑是可以讓機(jī)器學(xué)習(xí)能力越來越強(qiáng)，但是目前其還無法在策略性游戲（如星際爭霸）超過人類，但是相信以其恐怖的學(xué)習(xí)能力那一天也不會太遙遠(yuǎn)。