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核心提示：如今，AlphaGo Master能夠從與自己對弈中學習，而不是需要從人類比賽中學習。其效率也更高。
參考消息網5月27日報道英國《金融時報》網站5月27日刊發題為《AlphaGo的自學能力更強瞭》的文章稱，谷歌電腦程序AlphaGo在三局比賽的第二局戰勝世界排名第一的圍棋選手，意味著人工智能算法在這種極其復雜的棋盤遊戲領域大獲全勝。
中國圍棋冠軍柯潔周四投子認負，這場對弈中電腦和人腦都以創新的戰術給觀眾帶來瞭驚喜。
文章稱，盡管古老的圍棋規則很少，但其復雜性意味著電腦擊敗世界冠軍曾被認為是難以想象的。然而，由谷歌旗下的DeepMind公司開發的AlphaGo去年擊敗瞭韓國圍棋大師李世石。
谷歌將AlphaGo帶到中國的目的是，挑戰柯潔並在為期5天的賽事中在中國專傢和政府官員面前展示其在人工智能領域的突破。
DeepMind聯合創始人傑米斯 哈薩比斯解釋道，今年的版本名為AlphaGo Master，比去年的版本更為強大。
AlphaGo Master能夠從與自己對弈中學習，而不是需要從人類比賽中學習。其效率也更高，需要的計算能力是上一個版本的10分之一。
人工智能 AlphaGo擊敗圍棋世界冠軍柯潔 體現谷歌人工智能實力的電腦軟件快速贏得三局比賽的第一局。這場人機大賽標志著谷歌在中國發起最新魅力攻勢。
主要的創新是AlphaGo已變成自己的老師， AlphaGo首席程序員戴夫 西爾弗表示， 這令其能夠用更一般化的方式學習，意味著不僅棋藝增強，而且還能帶來更一般化的應用。
AlphaGo Master的硬件也更好瞭。它使用 張量處理單元 ，這是谷歌為用於人工智能住宅化糞池清理程序而設計的微芯片。據谷歌稱， 張量處理單元 每單位能量的性能優於常規芯片最多80倍。
柯潔也開始使用從觀看AlphaGo比賽中學到的戰術，表明人類也在模仿機器。
盡管IBM的 深藍 計算機在1997年擊敗瞭國際象棋冠軍加裡 卡斯帕羅夫，但要在攻克圍棋領域取得進展更為困難。
與國際象棋不同，圍棋不可能通過利用純粹的計算能力計算出全部可能的走法來輕易取勝。AlphaGo采用的學習模式是模仿神經元在人類大腦中的工作原理。
DeepMind現在正致力於開發程序來玩需要更復雜視覺輸入的遊戲，例如暴雪娛樂的在線策略遊戲《星際爭霸》。
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