在征服了围棋之后，人工智能驱动的AlphaGo计算机程序也显示出它可以轻松统治国际象棋世界。
AlphaGo的最新版本击败了领先的计算机象棋程序鳕鱼干(在新窗口打开)．在100场比赛中，它赢了28场，其余72场打成平局，从未输过一场。
该电脑程序背后的alphabet旗下公司DeepMind的研究人员在一份声明中详细介绍了这一成就纸(在新窗口打开)这周出来。这个名为AlphaZero的新版本AlphaGo通过一种名为“强化学习”的机器学习技术自学国际象棋，程序与自己对弈。文章称，AlphaZero仅用了4个小时就优化了自己的玩法，使其表现开始超过Stockfish。
国际象棋爱好者对该程序的直接主导地位印象深刻。
＂这是一项了不起的成就，有着令人眼花缭乱的意义。”在推特上(在新窗口打开)加里·卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)，前冠军，曾在1997年与IBM的国际象棋程序深蓝(Deep Blue)进行过著名的比赛，并输掉了比赛。
“2017年12月6日，AlphaZero接管了国际象棋世界，”在推特上(在新窗口打开)西蒙·威廉姆斯，另一位国际象棋大师。
这也是人工智能研究的一个显著成就，并强调了该技术从一个领域转化到另一个领域的潜力。例如，AlphaGo程序最初是为了玩中国棋类游戏围棋而设计的，并通过与人类棋手竞争来优化其玩法。然而，AlphaGo研究人员尝试这个程序有自学下棋的能力，不需要任何人类的反馈，最终也转化为国际象棋。
下棋时，AlphaZero将以每秒8万个位置搜索棋盘。这听起来可能很多，但实际上远远少于Stockfish计划寻求的7,000万个职位。然而，AlphaZero更注重质量而不是数量。它可能会研究更少的职位，但它在寻找最有前途的职位，这种方法对Stockfish不利。
除了国际象棋，AlphaZero还学会了掌握一种类似于国际象棋的日本棋类游戏——“Shogi”。AlphaZero在100场比赛中赢了90场，击败了围棋的顶级程序，这也许没有人感到意外。
What's New Now<\/strong> to get our top stories delivered to your inbox every morning.","first_published_at":"2021-09-30T21:30:40.000000Z","published_at":"2022-08-31T18:35:24.000000Z","last_published_at":"2022-08-31T18:35:20.000000Z","created_at":null,"updated_at":"2022-08-31T18:35:24.000000Z"})" x-show="showEmailSignUp()" class="rounded bg-gray-lightest text-center md:px-32 md:py-8 p-4 mt-8 container-xs">
