AlphaGo和Al的区别揭秘-游戏能力-下面我们就来聊聊这两者的区别

AlphaGo和AlphaZero的区别揭秘

一、设计目标

AlphaGo：AlphaGo的设计目标很简单，就是成为一款在围棋领域击败顶尖职业人类棋手的程序。为了达到这个目标，它采用了深度神经网络和蒙特卡洛树搜索算法的结合。

AlphaZero：相比之下，AlphaZero的目标更宏大，它要成为一款通用的游戏AI。它不仅学会了围棋，还学会了象棋和日本将棋，甚至能在这些游戏中表现出色。

二、训练方式

AlphaGo：AlphaGo的训练过程是混合的，既有监督学习，也有强化学习。它先从人类专家的棋局中学习，然后通过自我对弈来不断优化。

AlphaZero：AlphaZero的训练则更加简单，完全是基于自我对弈和强化学习。它不需要人类专家的棋局数据，也不需要预先编写的规则。

三、游戏能力

AlphaGo：2016年，AlphaGo击败了围棋世界冠军李世石，证明了其强大的游戏能力。

AlphaZero：AlphaZero的表现同样出色，不仅在围棋领域击败了世界冠军级别的程序，还学会了象棋和日本将棋。

四、数据量和训练时间

AlphaGo：AlphaGo的训练需要大量数据，包括人类专家的棋局和自我对弈数据，训练时间也相对较长。

AlphaZero：相比之下，AlphaZero所需数据量较少，训练时间也较短。

延伸阅读：AlphaGo Zero

AlphaGo Zero是AlphaGo和AlphaZero的进一步改进版本。它完全通过自我对弈和强化学习进行训练，甚至不需要人类专家的棋局数据。它仅用几天时间就能达到超越人类水平的水平，进一步证明了自我对弈和强化学习在开发强大游戏AI方面的有效性。