对于那些（xiē）认为人工智（zhì）能（néng）是威胁（xié）的人（rén）来说，可能不太（tài）喜（xǐ）欢 DeepMind 的（de）最新研（yán）究（jiū）成果。这家（jiā）隶属于（yú） Alphabet 的人（rén）工智能部门提出了名为 MuZero 的新算法，能够让机器在（zài）不了解规则的情况下成功击败（bài）人类选（xuǎn）手。这绝对是人工智（zhì）能领域的一个惊（jīng）人发展，因（yīn）为（wéi）该算法能够让人工智能更好地的应对现实生活中的场景，而且不需要提供任何（hé）特定的（de）算法（fǎ）。

DeepMind 在探索人工智能的道路上（shàng）从未停止脚（jiǎo）步。在（zài） AlphaGo 学会围棋并成功击败职业（yè）围棋（qí）手之后，DeepMind 又推出了 AlphaGo Zero，通过观察人和人之间的真（zhēn）实比赛，然后（hòu）让两台计算机一同来（lái）下棋。

随后，该团队再次（cì）推出了 AlphaZero，只是在告知游戏规则的情况下（xià），实现了对围（wéi）棋、将（jiāng）棋和国际象棋的熟（shú）练（liàn）掌握（wò）。而现在该团队推（tuī）出的 MuZero，并没有（yǒu）告知（zhī）任（rèn）何（hé）的棋类运行规则（zé），让（ràng）它自己通过观察来掌（zhǎng）握（wò）围棋（qí）、国际象棋（qí）、将棋和 Atari 游戏（xì）。

MuZero 在没有（yǒu）传授（shòu）规则的情况下可以自（zì）己（jǐ）学习（xí），制定相应的计划并取得胜利。MuZero 可以在雅（yǎ）达利游戏（xì）中做同样的事（shì）情。新的（de）人（rén）工智能在学习了规则（zé）之后（hòu），可（kě）以变得和（hé）以前的（de）版（bǎn）本一样好，甚至比（bǐ）以前的版本更好。

这个项目的目标是提供一个单一的算法（fǎ），可以让（ràng）AI在不知道（dào）该方案的规则（zé）的情况下想出（chū）下一步行动。对于（yú）象棋和（hé）围棋这样的游戏来说，这（zhè）可（kě）能说起来容易（yì）做起来难，因为在（zài）这些游戏中（zhōng），有一套（tào）预定义的动作可以让你获得胜利或失败。但在大（dà）多数现（xiàn）实世界的情况下，如（rú）果没有（yǒu）获得复杂的算法，人工智能可能难（nán）以驾驭更多的（de）种类，而这种算法基（jī）本上可（kě）以让它（tā）思考（kǎo）。

但事实上（shàng） MuZero 并不会自己思考，更没有达（dá）到科（kē）幻小说/电影中（zhōng）可怕的人（rén）工智能。然而，DeepMind确（què）实达到了一个重要的（de）里程碑，如果它的算法允许计算机在它不知（zhī）道所有规则的模拟中提出一（yī）个胜利的解决方案（àn）。

Engadget解释（shì）说（shuō），MuZero在做（zuò）决定时会（huì）考虑三（sān）件（jiàn）事（shì）。首先（xiān），它会考（kǎo）虑上一次行动的结果、当前所处的位（wèi）置以及下一次（cì）行动的最佳方案。DeepMind发现，MuZero与之前的AIs相匹配。而且，它的时间（jiān）越多，它提供的解决方（fāng）案就越好。即使（shǐ）加入了时间限（xiàn）制，比（bǐ）如（rú）在行动前（qián）限制吃豆人女士的（de）模拟次数，MuZero也取（qǔ）得（dé）了不错的（de）效果。