Was sind AlphaGo, AlphaGo Zero und AlphaZero — die wichtigsten Unterschiede?

AlphaGo, AlphaGo Zero und AlphaZero sind KI-Systeme, die von DeepMind entwickelt wurden, um Go und andere Spiele zu spielen, basierend auf Methoden des Verstärkungslernens und neuronalen Netzen.

• AlphaGo ist die erste Version, die auf einer großen Anzahl professioneller Partien trainiert wurde und sich dann durch Selbstspiel verbessert hat. Es verwendet eine Kombination aus tiefen neuronalen Netzen und dem Monte-Carlo-Algorithmus zur Bewertung von Zügen.

• AlphaGo Zero ist eine fortgeschrittenere Version, die ausschließlich von Grund auf neu trainiert wurde, ohne menschliche Spieldaten. Das Training erfolgt nur durch Selbstspiel, was es ermöglicht hat, AlphaGo zu übertreffen und ein höheres Spielniveau zu erreichen.

• AlphaZero ist eine universelle Version, die nicht auf Go beschränkt ist, sondern lernen kann, verschiedene Spiele (Go, Schach, Shogi) von Grund auf zu spielen, mit demselben Selbstlernalgorithmus ohne menschliche Daten. Es ist ein vielseitigeres und leistungsfähigeres System.

Wesentliche Unterschiede:

• AlphaGo nutzt menschliche Daten für das Anfangstraining, AlphaGo Zero und AlphaZero nicht.
• AlphaZero ist universell und auf verschiedene Spiele anwendbar, während AlphaGo und AlphaGo Zero auf Go spezialisiert sind.
• AlphaGo Zero und AlphaZero lernen nur durch Selbstspiel, was sie autonomer und effizienter macht.