伦敦当地时间10月18日18：00（北京时间19日01：00），谷歌旗下的DeepMind团队公布了进化后的最强版AlphaGo ，代号AlphaGo Zero。
新版本的AlphaGo究竟有多厉害？打败李世石的AlphaGo用了3000万盘比赛作为训练数据，AlphaGo Zero用了490万盘比赛数据。经过3天的训练，AlphaGo Zero就以100：0的比分完胜对阵李世石的那版AlphaGo。
DeepMind联合创始人兼CEO 、AlphaGo之父戴密斯？哈萨比斯（Demis Hassabis）和AlphaGo团队负责人大卫？席尔瓦（Dave Sliver） 等人同时在官方博客上发表文章，详解最强版本阿尔法狗是如何炼成的，与前代有何不同。
哈萨比斯与学习大量人类棋谱起步的前代AlphaGo不同，AlphaGo Zero是从“婴儿般的白纸”开始，通过3天数百万盘自我对弈，走完了人类千年的围棋历史，并探索出了不少横空出世的招法。
哈萨比斯等人专文：《AlphaGo Zero：从零开始》
席尔瓦在乌镇人机峰会上发言从语音识别、图像分类到基因和药物研究，人工智能发展迅速。这些专家系统，很多是借用海量人类经验和数据开发出来的。
然而，在有些特定问题上，人类的知识要么过于昂贵，要么不靠谱，要么无法获得。因此，人工智能研究的一个长期目标就是跳过这一步，创造能在最有挑战性的领域，不用人类输入就达到超人水平的算法。我们发表在《自然》期刊上的最新论文，展示了实现该目标的关键一步。
论文介绍了首个战胜人类围棋冠军的电脑程序AlphaGo的最新进化版本：AlphaGo Zero。AlphaGo Zero更为强大，可以一争史上最强围棋手。
AlphaGo的前几代版本，一开始用上千盘人类业余和专业棋手的棋谱进行训练，学习如何下围棋。AlphaGo Zero则跳过了这个步骤，自我对弈学习下棋，完全从乱下开始。用这种方法，它很快超过了人类水平，对阵此前战胜人类冠军李世石的前代AlphaGo取得了100连胜。
AlphaGo Zero之所以能当自己的老师，是用了一种叫
强化学习的新模式。系统从一个对围棋一无所知的神经网络开始，将该神经网络和一个强力搜索算法结合，自我对弈。在对弈过程中，神经网络不断调整、升级，预测每一步落子和最终的胜利者。
