Spelet schack är den mest omfattande domänen i historien om artificiell intelligens. De starkaste programmen är baserade på en kombination av sofistikerade söktekniker, domänspecifika anpassningar och handgjorda utvärderingsfunktioner som har förfinats av mänskliga experter under flera decennier. I kontrast, AlphaGo Zero programmet nyligen uppnått övermänsklig prestanda i spelet Go, genom tabula rasa förstärkning lärande från spel av självspel. I detta dokument generaliserar vi detta tillvägagångssätt till en enda AlphaZero-algoritm som kan uppnå, tabula rasa, övermänsklig prestanda i många utmanande domäner. Med början från slumpmässigt spel, och utan domänkunskap förutom spelreglerna, uppnådde AlphaZero inom 24 timmar en övermänsklig nivå av spel i schack och shogi (japanskt schack) samt Go, och övertygande besegrade ett världsmästerskap program i varje fall.
AlfaGo Zero-metoden validerades snabbt som generisk med lanseringen av AlphaZero, en anpassning av AlphaGo Zero till schack- och Shogi Ref-spelen.
Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}