Kas ir AlphaGo, AlphaGo Zero un AlphaZero — kādas ir galvenās atšķirības?

AlphaGo, AlphaGo Zero un AlphaZero ir mākslīgā intelekta sistēmas, ko izstrādājusi DeepMind, lai spēlētu go un citas spēles, balstoties uz pastiprināta mācīšanās metodēm un neironu tīkliem.

• AlphaGo ir pirmā versija, kas tika apmācīta uz daudziem profesionālu spēlētāju spēļu un pēc tam uzlabota ar pašmācības metodi, spēlējot pret sevi. Tā izmanto dziļu neironu tīklu kombināciju un Monte-Karlo algoritmu, lai novērtētu gājienus.

• AlphaGo Zero ir vēl attīstītāka versija, kas tika apmācīta tikai no nulles, bez cilvēku spēļu datiem. Apmācība notiek tikai caur pašspēli, kas ļāva sistēmai pārspēt AlphaGo un sasniegt augstāku spēles līmeni.

• AlphaZero ir universāla versija, kas nav ierobežota ar go spēli, bet var iemācīties spēlēt dažādas spēles (go, šahs, shogi) no nulles, izmantojot vienu un to pašu pašmācības algoritmu bez cilvēku datiem. Tas ir daudz vispārīgāks un jaudīgāks sistēma.

Galvenās atšķirības:

• AlphaGo izmanto cilvēku datus sākotnējai apmācībai, AlphaGo Zero un AlphaZero — nē.
• AlphaZero ir universāls un piemērojams dažādām spēlēm, kamēr AlphaGo un AlphaGo Zero ir specializēti go spēlei.
• AlphaGo Zero un AlphaZero mācās tikai caur pašspēli, padarot tos autonomākus un efektīvākus.