韩媒称，谷歌DeepMind联合创始人德米斯·哈萨比斯和首席科学家大卫·西尔弗于18日在国际期刊《自然》刊登一篇论文，表明：“‘阿尔法狗’（AlphaGo）的最新版本‘Zero’的性能超越了打败世界围棋冠军的‘阿尔法狗’。”
据韩国《朝鲜日报》10月19日报道，谷歌DeepMind首席执行官哈萨比斯称：“阿尔法元程序（AlphaGo Zero）通过三天的围棋自学就以100:0的比分完胜对阵李世石的AlphaGo Lee，经过21天的学习就超越了以3:0战胜柯杰九段的AlphaGo Master。”
报道称，“阿尔法狗”之前通过人类棋手的棋谱进行训练，学习如何下围棋。去年以4:1打败李世石九段的AlphaGo Lee，利用七个月的时间学习了16万份棋谱。但是阿尔法元程序与之前的版本不同，只掌握了围棋基本规则，并无其他任何信息的输入。即在没有输入人类棋谱数据的情况下，通过下围棋的过程自动生成了大数据。
报道称，韩国电子通讯研究院（ETRI）高级研究员李京远（音）表示：“阿尔法元程序的优势是会用强化学习。”强化学习是人类或动物大脑的实际运作方式。
世界著名脑科学家、美国耶鲁大学医学教授李大烈（音）表示：“强化学习是100年前出现的心理学概念，但是最近在脑科学领域运用十分活跃，脑科学的研究成果直接对人工智能开发产生积极影响。”
报道称，专家们期待阿尔法元程序增大人工智能运用幅度。例如，向阿尔法元程序输入首尔市人口分布和业务空间数据，在没有任何其他相关数据的情况下，也能绘制出与当前完全不同的、高效的地铁及公交路线图。还能对无人驾驶车运行提供安全保障，目前靠人类无法计算出其在运行过程当中出现事故的所有情况，但是通过阿尔法元程序可以预测所有可能性，包括目前从未出现的情况。
报道称，但阿尔法元程序也存在局限性。韩国科学技术计划评价院车斗元研究员表示：“目前人们无法明确解释阿尔法元程序算出的每一种走法，所以运用到实际生活，将有可能出现一些副作用。”
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