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标题: AlphaGo Zero横空出世完全自学21天虐Master [打印本页]

作者: 天马行空 时间: 2017-10-19 14:28 标题: AlphaGo Zero横空出世完全自学21天虐Master

本帖最后由天马行空于 2017-10-19 14:31 编辑

2017年10月19日09:33 新智元

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　　新智元报道

　　来源：Nature；DeepMind

　　编译：闻菲，刘小芹

　　[新智元导读]新智元AI World 2017世界人工智能大会倒计时进入20天，DeepMind 如约公布了他们最新版AlphaGo论文，也是他们最新的Nature论文，介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero，使用纯强化学习，将价值网络和策略网络整合为一个架构，3天训练后就以100比0击败了上一版本的AlphaGo。AlphaGo已经退休，但技术永存。DeepMind已经完成围棋上的概念证明，接下来就是用强化学习创造改变世界的价值。

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　　今年5月乌镇围棋大赛时，DeepMind CEO Hassabis 表示，将在今年晚些时候公布战胜了柯洁的那版AlphaGo的技术细节。今天，这个承诺如约兑现，DeepMind在他们最新发表于Nature的一篇论文中，描述了迄今最强大的一版AlphaGo—— AlphaGo Zero 的技术细节。

　　AlphaGo Zero完全不依赖于人类数据，因此，这一系统的成功也是朝向人工智能研究长期以来的目标——创造出在没有人类输入的条件下，在最具挑战性的领域实现超越人类能力的算法——迈进的一大步。

　　作者在论文中写道，AlphaGo Zero 证明了即使在最具挑战的领域，纯强化学习的方法也是完全可行的：不需要人类的样例或指导，不提供基本规则以外的任何领域知识，使用强化学习能够实现超越人类的水平。此外，纯强化学习方法只花费额外很少的训练时间，但相比使用人类数据，实现了更好的渐进性能（asymptotic performance）。

　　在很多情况下，人类数据，尤其是专家数据，往往太过昂贵，或者根本无法获得。如果类似的技术可以应用到其他问题上，这些突破就有可能对社会产生积极的影响。

　　是的，你或许要说，AlphaGo已经在今年5月宣布退休，但AlphaGo的技术将永存，并进一步往前发展、进化。DeepMind已经完成围棋上的概念证明，接下来，就是用他们的强化学习改变世界。

　　这也是为什么接下来我们要介绍的这篇论文如此重要——它不仅是很多人期盼已久的技术报告，也是人工智能一个新的技术节点。在未来，它将得到很多引用，成为无数AI产业和服务的基础。

　　迄今最强大的围棋程序：不使用人类的知识

　　DeepMind这篇最新的Nature，有一个朴素的名字——《不使用人类知识掌握围棋》。

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　　摘要

　　人工智能长期以来的一个目标是创造一个能够在具有挑战性的领域，以超越人类的精通程度学习的算法，“tabula rasa”（译注：一种认知论观念，认为指个体在没有先天精神内容的情况下诞生，所有的知识都来自于后天的经验或感知）。此前，AlphaGo成为首个在围棋中战胜人类世界冠军的系统。AlphaGo的那些神经网络使用人类专家下棋的数据进行监督学习训练，同时也通过自我对弈进行强化学习。

　　在这里，我们介绍一种仅基于强化学习的算法，不使用人类的数据、指导或规则以外的领域知识。AlphaGo成了自己的老师。我们训练了一个神经网络来预测AlphaGo自己的落子选择和AlphaGo自我对弈的赢家。这种神经网络提高了树搜索的强度，使落子质量更高，自我对弈迭代更强。从“tabula rasa”开始，我们的新系统AlphaGo Zero实现了超人的表现，以100：0的成绩击败了此前发表的AlphaGo。

　　DOI：10.1038/nature24270

　　全新的强化学习：自己成为自己的老师

　　AlphaGo Zero 得到这样的结果，是利用了一种新的强化学习方式，在这个过程中，AlphaGo Zero 成为自己的老师。这个系统从一个对围棋游戏完全没有任何知识的神经网络开始。然后，通过将这个神经网络与一种强大的搜索算法相结合，它就可以自己和自己下棋了。在它自我对弈的过程中，神经网络被调整、更新，以预测下一个落子位置以及对局的最终赢家。

　　这个更新后的神经网络又将与搜索算法重新组合，进而创建一个新的、更强大的 AlphaGo Zero 版本，再次重复这个过程。在每一次迭代中，系统的性能都得到一点儿的提高，自我对弈的质量也在提高，这就使得神经网络的预测越来越准确，得到更加强大的 AlphaGo Zero 版本。

　　这种技术比上一版本的 AlphaGo 更强大，因为它不再受限于人类知识的局限。相反，它可以从一张白纸的状态开始，从世界上最强大的围棋玩家——AlphaGo 自身——学习。

　　AlphaGo Zero 在其他方面也与之前的版本有所不同：

　　AlphaGo Zero 只使用围棋棋盘上的黑子和白子作为输入，而上一版本的 AlphaGo 的输入包含了少量人工设计的特征。

　　它只使用一个神经网络，而不是两个。以前版本的 AlphaGo 使用一个“策略网络”（policy network）来选择下一个落子位置和一个“价值网络”（value network）来预测游戏的赢家。这些在 AlphaGo Zero 中是联合进行的，这使得它能够更有效地进行训练和评估。

　　AlphaGo Zero 不使用“走子演算”（rollout）——这是其他围棋程序使用的快速、随机游戏，用来预测哪一方将从当前的棋局中获胜。相反，它依赖于高质量的神经网络来评估落子位置。

　　上面的所有这些不同之处都有助于提高系统的性能，使其更加通用。但使得这个系统更加强大和高效的是算法的改变。

　　在进行了3天的自我训练后，AlphaGo Zero 在100局比赛中以100：0击败了上一版本的 AlphaGo——而上一版本的 AlphaGo 击败了曾18次获得围棋世界冠军的韩国九段棋士李世乭。经过 40 天的自我训练后，AlphaGo Zero 变得更加强大，超越了“Master”版本的 AlphaGo——Master 曾击败世界上最优秀的棋士、世界第一的柯洁。

　　在经过数以百万计的 AlphaGo vs AlphaGo 的对弈后，这个系统逐渐从零开始学会了下围棋，在短短几天内积累了人类数千年积累的知识。AlphaGo Zero 也发现了新的知识，开发出非常规的策略和创造性的新下法，这些新下法超越了它在与柯洁和李世乭比赛时发明的新技巧。

　　尽管目前仍处于早期阶段，但 AlphaGo Zero 成为了朝着这个目标迈进的关键一步。DeepMind 联合创始人兼 CEO Demis Hassabis 评论称：“AlphaGo在短短两年里取得了如此令人惊叹的成果。现在，AlphaGo Zero是我们项目中最强大的版本，它展示了我们在更少的计算能力，而且完全不使用人类数据的情况下可以取得如此大的进展。

　　“最终，我们希望利用这样的算法突破来帮助解决现实世界的各种紧迫问题，例如蛋白质折叠或新材料设计。如果我们能在这些问题上取得与AlphaGo同样的进展，就有可能推动人类理解，并对我们的生活产生积极影响。”

　　AlphaGo Zero 技术细节拆解：将价值网络和策略网络整合为一个架构，整合蒙特卡洛搜索不断迭代

　　新方法使用了一个深度神经网络 fθ，参数为 θ。这个神经网络将原始棋盘表征 s（棋子位置和历史）作为输入，输出落子概率和一个值（p， v）= fθ（s）。

　　落子概率向量 p 表示选择下每一步棋（包括不下）的概率。值 v 是一个标量估值，衡量当前棋手在位置 s 获胜的概率。

　　这个神经网络将最初的 AlphaGo（下文中的 AlphaGo Fan 和 AlphaGo Lee，分别指对战樊麾和对战李世石的版本）的策略网络和价值网络整合到一个架构里，含有很多基于卷积神经网络的残差模块，这些残差模块中使用了批正则化（batch normalization）和非线性整流函数（rectifier nonlinearities）。

　　AlphaGo Zero 的神经网络使用自我对弈数据做训练，这些自我对弈是在一种新的强化学习算法下完成的。在每个位置 s，神经网络 fθ 都会进行蒙特卡洛树搜索（MCTS）。MCTS 输出下每步棋的落子概率 π。这样搜索得出的概率通常比神经网络 fθ（s）的原始落子概率 p 要更加强一些；MCTS 也因此可以被视为一个更加强大的策略提升 operator。

　　系统通过搜索进行自我对弈，也即使用增强的基于 MCTS 的策略选择下哪步棋，然后使用获胜者 z 作为价值样本，这个过程可以被视为一个强有力的策略评估 operator。

　　这一新的强化学习算法的核心思想是，在策略迭代的过程中，反复使用这些搜索 operator：神经网络的参数不断更新，让落子概率和价值（p，v）= fθ（s）越来越接近改善后的搜索概率和自我对弈赢家（π， z）。这些新的参数也被用于下一次自我对弈的迭代，让搜索更强。下面的图1 展示了自我对弈训练的流程。

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　　图1：AlphaGo Zero 自我对弈训练的流程：a。程序自己和自己下棋，标记为s1，。。。， sT。在每个位置st，一个MCTS αθ被执行（见图2），使用最新的神经网络fθ。每个走子选择的依据是通过MCTS， at ～ πt计算的搜索概率。最终的位置sT根据游戏规则计算对局的最终胜者z。b。 AlphaGo Zero 中神经网络的训练。该神经网络将棋盘位置st作为输入，与参数θ一起讲它传送到许多的卷积层，并同时输出表示每一走子的概率分布的向量 pt 和一个表示当前玩家在位置 st 上的赢率的标量值 vt。

　　MCTS 使用神经网络 fθ 指导其模拟（参见图2）。搜索树中的每条边（s， a）都存储了一个概率先验 P（s， a），一个访问数 N（s， a），以及动作值 Q（s， a）。每次模拟都从根节点状态开始，不断迭代，选择能将置信区间 Q（s， a）+ U（s， a）的上层最大化的落子结果，直到走到叶节点 s′。

　　然后，网络会扩充这个叶节点，并且只进行一次评估，生成概率先验和评估值，（P（s′， ·）， V（s′））= fθ（s′）。在模拟中，遍历每条边（s， a）后，会更新访问量 N（s， a），然后将动作值更新，取所有模拟的平均值：

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　　MCTS 可以被看做一种自我对弈算法：给定神经网络参数 θ 和一个根节点位置 s，计算搜索概率向量推荐落子 π = αθ（s），与每步棋的访问量指数成正比，τ 是温度参数：

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　　图2：MCTS 使用神经网络 fθ 模拟落子选择的过程示意

　　神经网络使用这个自我对弈的强化学习算法做训练，正如上文介绍，这个算法使用 MCTS 下每一步棋。首先，神经网络使用随机权重 θ0 初始化。在随后的每一次迭代中，i ≥ 1，生成自我对弈棋谱（参见图1的a）。在每个时间步长 t，运行一个 MCTS 搜索 πt = αθ （st），使用上一次神经网络 fθi−1 迭代的结果，然后根据搜索概率采样下出一步棋。一局棋在第 T 步结束，也就是双方都无法落子，搜索值降低到阈值以下的时候。随后，进行计分，得出奖励 rT ∈ {−1，+1}。

　　每一个时间步长 t 的数据都被存储为（st， πt， zt），其中 zt = ± rT 就是从当前这步棋 t 看来最终获胜的赢家。

　　同时（参见图1 b），使用从最后一次自我对弈迭代的所有时间步长中获取的数据（s， π， z），对新的网络参数 θi 进行训练。调整神经网络（p， v） = fθi （s），将预测值 v 和自我对比胜者 z 之间的误差降低到最小，同时将神经网络落子概率 p 和搜索概率 π 之间的相似度提升到最大。

　　具体说，我们用损失函数 l 的梯度下降来调节参数 θ，这个损失函数表示如下，其中 c 是控制 L2 权重正则化水平的参数（防止过拟合）：

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　　评估结果：21天就比战胜柯洁的Master更加厉害

　　DeepMind官方博客上介绍了AlphaGo Zero与此前版本的对比。完全从零开始，3天超越AlphaGo李世石版本，21天达到Master水平。

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　　几个不同版本的计算力对比如下：

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　　论文中，为了分开结构和算法的贡献，DeepMind研究人员还比较了 AlphaGo Zero 的神经网络架构和先前与李世乭对弈时的 AlphaGo （记为 AlphaGo Lee）的神经网络架构的性能（见图4）。

　　我们构建了4个神经网络，分别是在 AlphaGo Lee 中使用的分开的策略网络和价值网络，或者在 AlphaGo Zero 中使用的合并的策略和价值网络；以及 AlphaGo Lee 使用的卷积网络架构，或 AlphaGo Zero 使用的残差网络架构。每个网络都被训练以最小化同一个损失函数（公式1），训练使用的是 AlphaGo Zero 在72小时的自我对弈之后产生的同一个自我对弈棋局数据集。

　　使用残差网络的准确率更高，误差更低，在 AlphaGo 达到600 Elo（等级分）的性能提高。将策略（policy）和价值（value）结合到一个单一的网络中的话，走子预测的准确性略微降低了，但是价值错误也降低了，并且将 AlphaGo 的性能再提高了600 Elo。这在一定程度上是由于提高了计算效率，但更重要的是，双目标使网络成为支持多个用例的常规表示。

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　　图4：AlphaGo Zero 和 AlphaGo Lee 的神经网络架构比较。使用分开的策略和价值网络记为（sep），使用组合的策略和价值网络记为（dual），使用卷积网络记为（conv），使用残差网络记为（res）。“dual-res”和“sep-conv”分别表示在 AlphaGo Zero 和 AlphaGo Lee 中使用的神经网络架构。每个网络都在同一个数据集上训练，该数据集由 AlphaGo Zero 的自我对弈产生。a，每个训练好的网络都与 AlphaGo Zero 的搜索相结合，以得到一个不同的玩家。Elo等级分是由这些不同玩家之间的评估游戏计算得到的，每一步棋有5秒的思考时间。b，对每个网络架构的职业棋手的走法（从GoKifu数据集得来）的预测准确性。c，每个网络架构的人类职业棋手的棋局结果（从GoKifu数据集得来）的MSE。

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　　AlphaGo Zero学到的知识。a，AlphaGo Zero训练期间发现的五个人类定式（常见的角落序列）。b）自我对弈中爱用的5个定式。c）在不同训练阶段进行的3次自我对弈的前80步棋，每次搜索使用1，600次模拟（约0.4s）。最开始，系统关注夺子，很像人类初学者。而后，关注势和地，也即围棋根本。最后，整场比赛体现出了很好的平衡，涉及多次战斗和一场复杂的战斗，最终以白棋多半子获胜。

　　AlphaGo 小传

　　姓名：AlphaGo（Fan，Lee，Master，Zero）

　　别名：阿老师，阿尔法狗

　　生日：2014年

　　出生地：英国伦敦

　　1击败樊麾

　　2015年10月，AlphaGo击败樊麾，成为第一个无需让子即可在19路棋盘上击败围棋职业棋手的电脑围棋程序，写下了历史，相关成果在2016年1月发表于Nature

　　2击败李世石

　　2016年3月，AlphaGo在一场五番棋比赛中4：1击败尖端职业棋手李世石，成为第一个不借助让子而击败围棋职业九段棋手的电脑围棋程序，再创历史。五局赛后韩国棋院授予AlphaGo有史以来第一位名誉职业九段

　　3排名短暂超越柯洁

　　2016年7月18日，AlphaGo在Go Ratings网站的排名升至世界第一。但几天之后被柯洁反超。

　　4化名“Master”横扫棋界

　　2016年底至2017年年初，再度强化的AlphaGo以“Master”为名，在未公开其真实身份的情况下，借非正式的网络快棋对战进行测试，挑战中韩日台的一流高手，60战全胜

　　5战胜柯洁，成为世界第一

　　2017年5月23至27日乌镇围棋峰会，最新的强化版AlphaGo和世界第一棋手柯洁对局，并配合八段棋手协同作战与对决五位顶尖九段棋手等五场比赛，获取3比零全胜的战绩，团队战与组队战也全胜。这次AlphaGo的运算资源消耗仅李世石版本的十分之一。在与柯洁的比赛结束后，中国围棋协会授予AlphaGo职业围棋九段的称号

　　AlphaGo在没有人类对手后，2017年5月25日，AlphaGo之父杰米斯·哈萨比斯宣布AlphaGo退役。AlphaGo的研究计划于2014年开始，从业余棋手的水平到世界第一，AlphaGo的棋力获取这样的进步，仅仅花了两年左右。

　　AlphaGo虽已退休，但技术永存。

　　谨以此文，致敬AlphaGo，以及研发AlphaGo的人。

　　对AI来说，德州扑克是比围棋更难的游戏！新智元世界人工智能大会邀请到战胜了人类德扑职业玩家的“冷扑大师”Libratus发明人CMU教授Tuomas Sandholm，

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