AlphaGo的学习 *** 则迥然不同 。它通过一种双管齐下的深度学习 *** “学习”，用“价值网络”评估局面，用“策略网络”选择走棋 。
深度学习神经网络的训练，一部分通过使用人类高手对弈数据集的监督学习进行（总出棋数约为3000万步），另一部分通过对自我对弈非监督强化学习进行（模拟成千上万场随机比赛） 。它不使用预测搜索，走棋是单个“围棋局面”整体评估的结果 。
2017年5月，在中国乌镇围棋峰会上，AlphaGo的升级版AlphaGo Zero，与世界排名第一的围棋冠军柯洁对战，结果以3∶0的总比分完胜 。
令人震惊的是，AlphaGo Zero一开始并没接触过人类棋谱 。它使用了新的强化学习 *** ，从单一神经网络开始，通过神经网络强大的搜索算法，进行自我对弈训练 。随着自我对弈次数的增加，神经网络逐渐调整，提升预测下一步的能力，最终成为具备超强棋力的“选手” 。更为厉害的是，随着训练的深入，AlphaGo Zero还独立发现了游戏规则，走出了新策略，为围棋这项古老游戏带来了新见解 。
目前，深度学习在许多领域取得了技术性突破，并展示了极佳效果 。然而，它仍存在一些局限：理论研究缺乏、无监督学习能力弱、缺少逻辑推理和记忆能力等 。
深度学习对未来社会发展具有重要意义，需要不断深入研究，从多方向多角度更全面地开发深度学习的潜在价值 。面对复杂的战场，以深度学习为代表的人工智能技术也已逐步渗透到军事领域，深刻影响着人类战争 。
可以推断，未来作为“左右互搏术”的深度学习，必将继续升级演化，开启更高深的境界 。
来源： *** 报

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