對於這個新軟件，人類的輸入僅限於壹個棋盤和壹組棋子，沒有任何人類數據。“阿法源”只用了壹個神經網絡，這個神經網絡被訓練來預測程序自己的走法和遊戲的勝負，讓“阿法源”在每壹次自我遊戲中都能取得進步。
事實上，人工智能最大的挑戰之壹是開發壹種算法，可以從零開始學習復雜的概念，並達到超人的水平。
然而，為了贏得這場人機大戰，科學家團隊既使用了監督學習(基於數百萬人類職業選手的象棋步驟)，也使用了基於自我博弈的強化學習。老“阿爾法狗”的訓練過程持續了幾個月，使用了許多機器和48個TPU(神經網絡訓練所需的專用芯片)。
這壹次，根據研究團隊的說法，新程序“阿法源”只使用了壹臺機器和四個TPU。
人工智能(AI)領域又有驚人突破。根據英國《自然》雜誌最近發表的壹篇論文，AlphaGo計算機程序的新版本可以在沒有任何人類國際象棋分數輸入的情況下，從空白狀態中自行學習圍棋。
這款新程序名為“AlphaGo Zero”，其100-0的不敗戰績嚴重打擊了曾經書寫歷史的老版“阿爾法狗”。
參考數據
AI，自考自學？。人民網[引用時間2018-4-4]