Kas yra AlphaGo, AlphaGo Zero ir AlphaZero — kokie yra jų pagrindiniai skirtumai?

AlphaGo, AlphaGo Zero ir AlphaZero yra dirbtinio intelekto sistemos, sukurtos DeepMind, skirtos žaisti go ir kitus žaidimus, pagrįstos stiprinimo mokymosi metodais ir neuroniniais tinklais.

• AlphaGo yra pirmoji versija, kuri buvo mokoma iš didelio profesionalių žaidėjų partijų skaičiaus ir vėliau tobulinta savarankiškai žaidžiant prieš save. Naudoja gilių neuroninių tinklų ir Monte-Karlo algoritmo derinį, vertindama ėjimus.

• AlphaGo Zero yra pažangesnė versija, kuri buvo mokoma tik nuo nulio, be žmonių žaidimų duomenų. Mokymasis vyksta tik per savarankišką žaidimą, kas leido sistemai pranokti AlphaGo ir pasiekti aukštesnį žaidimo lygį.

• AlphaZero yra universali versija, kuri nėra ribojama žaidimu go, bet gali išmokti žaisti įvairius žaidimus (go, šachmatai, shogi) nuo nulio, naudojant tą patį savarankiško mokymosi algoritmą be žmonių duomenų. Tai labiau bendras ir galingas sistema.

Pagrindiniai skirtumai:

• AlphaGo naudoja žmonių duomenis pradiniam mokymuisi, AlphaGo Zero ir AlphaZero — ne.
• AlphaZero yra universalus ir taikomas įvairiems žaidimams, o AlphaGo ir AlphaGo Zero yra specializuoti go žaidimui.
• AlphaGo Zero ir AlphaZero mokosi tik per savarankišką žaidimą, kas juos daro labiau autonomiškais ir efektyvesniais.