软硬结合！AlphaGo Zero 70小时自学习奇迹的秘密

谷歌AlphaGo Zero火了，不仅仅因为它被刊登在全世界最权威及最有名望的学术期刊《Nature》,更因为它首次实现了“无师自通”的人工智能算法。

70小时从小白到高手，只有人工智能可以做到

要知道打败世界第一的中国围棋大师柯洁的AlphaGo，在成功之前经过了成千上万的业余和职业围棋训练。而AlphaGo Zero完全绕过了这个过程，没有人工输入，全靠自学成才，并且以相当夸张的100：0完胜自己的兄弟AlphaGo。

它通过使用一种新颖的强化学习形式来做到这一点，在这个过程中，AlphaGo Zero成为自己的老师：

最开始，这个系统是一个对围棋一无所知的神经网络，通过与强大的搜索算法相结合，实现在游戏过程的自我调整和更新。

然后，这个更新后的神经网络将与搜索算法重新组合，从而创建一个新的、更强大的AlphaGo Zero版本。

如此反复上述过程，在每一次迭代中，系统的性能都有所提高，从而带来越来越精确的神经网络和更强大的AlphaGo的版本。

这种技术比以前的AlphaGo更强大，因为它不再受限于人类知识的局限。

在经过40天的自我培训后，AlphaGo Zero变得更加强大，在短短几天内积累了数千年的人类知识。AlphaGo Zero还发现了新的知识，开发了非传统的策略和创造性的新动作，这让我们相信人工智能将成为人类创造力的倍增因子，帮助我们克服人类面临的一些重要挑战。

Elo ratings：评估竞技围棋等级， AlphaGo在变得越来越强大

AlphaGo Zero 激活人工智能的长期目标

人类的知识可能过于昂贵、太不可靠或根本无法使用。因此，人工智能研究的一个长期目标是绕开这一步骤，在没有人工输入的情况下，创造出能在最具挑战性的领域实现超人表现的算法。AlphaGo Zero 为人工智能的长期目标的实现，带来了极大的信心。

人工智能的成长，需要软硬结合

但其实，在 AlphaGo Zero 成长之路上，并不顺利，它依赖于高质量的神经网络来评估位置，只有硬件和算法的进步，软硬件达到一种动态协调的结合，才能打造最优秀的AlphaGo。

上图来自DeepMind官网（deepmind.com）
在软硬件结合不佳的时期，诞生了可怜的AlphaGo Fan和AlphaGo Lee……

软件算法和硬件相互结合，一旦巧妙，将会迸发无限的能量，就像AlphaGo Zero这样。“软硬结合”的商业模式，已经被诸多移动互联网公司所认可并付诸实践，例如奇虎4亿美元投资酷派，阿里5.9亿美元入股魅族，小米12.6亿入股美的。从商业模式的角度看，互联网企业如同灵魂，这些灵魂必须存活于某种载体才能发挥功效。

AR 作为人工智能技术的重要一环，也需要深度的软硬结合。为什么苹果的 ARkit 只能应用于搭载 iOS 11 操作系统的苹果手机？为什么谷歌的 ARCore 需要自己的“干儿子” Pixel 和某些特定的深度优化机型才能发挥作用？ 正如我们在之前的文章深度 | 五个证据，证明苹果和谷歌在AR领域的相爱相杀中所提到：通过整合软硬件，苹果引领了智能手机时代；而谷歌对硬件毫无控制力，输掉了Project Tango。

AlphaGo Zero、苹果、谷歌、阿里巴巴、小米等国内外巨头用实践和教训证明：人工智能技术，不仅仅是算法，更需要硬件载体。硬件载体就像舞台，让技术有了十足的用武之地。

专注于AR核心技术的亮风台是一家践行“软硬结合”的人工智能公司。基于市场需求，亮风台早期即提出“云+端”战略，以“云+端”双引擎来拉动AR服务，端云一体、无缝连接，双引擎助推内容及场景的高效整合，目前已在教育、医疗、工业、营销等行业深耕落地，行业标杆客户包括BAT、美图、OPPO、汽车之家、中联重科、科勒等数百家知名企业，覆盖全球超过10亿的终端用户。

如同AlphaGo的进化，亮风台希望在生产、聚合内容，丰富、优化用户体验的同时，有效实现数据沉淀，加速模型学习，释放数据价值，完成技术的自我循环和进化，使AR得以赋能更多行业，形成完整技术、商业闭环。