对于那些认为人工智能是威胁的（de）人来说，可能不（bú）太喜（xǐ）欢 DeepMind 的最新研究成（chéng）果。这家隶属于 Alphabet 的（de）人工（gōng）智能部门提出了名为 MuZero 的新算（suàn）法，能够让机器在不了解规则的（de）情况下成功击败人（rén）类选手。这（zhè）绝对是人工智能领域的一个惊人发展，因（yīn）为该算法（fǎ）能够（gòu）让人工智能更好地的应对现实生活中的场（chǎng）景，而（ér）且不需要提供（gòng）任何特定的算（suàn）法。

DeepMind 在探索人工智能的（de）道路上从未停止脚步。在 AlphaGo 学会围棋并成功击败（bài）职业围（wéi）棋手之（zhī）后，DeepMind 又推出了 AlphaGo Zero，通过观（guān）察人和人之间（jiān）的真实比赛，然后让两台计算（suàn）机一同来下棋。

随后，该团队再次推出了 AlphaZero，只（zhī）是（shì）在告知游戏规则的情况下，实现了对围棋、将棋（qí）和国际象棋的熟练（liàn）掌握。而（ér）现在该团队推出的 MuZero，并没有告知（zhī）任何的棋类运行（háng）规（guī）则，让它自己（jǐ）通过（guò）观察来掌握围棋、国际象棋（qí）、将棋和 Atari 游戏。

MuZero 在（zài）没有传（chuán）授（shòu）规则的情况下（xià）可（kě）以自己（jǐ）学习，制定相应的计划并取得胜利。MuZero 可以在雅达利游戏中做同样的事情。新的（de）人工（gōng）智能在学习了规则之后，可以（yǐ）变得和以前的版（bǎn）本一样好，甚至（zhì）比以前（qián）的（de）版本（běn）更好。

这个项（xiàng）目的（de）目标是提供（gòng）一个单一（yī）的算（suàn）法（fǎ），可以让AI在不知（zhī）道该方案的规则的情（qíng）况下（xià）想出下一步（bù）行动。对于（yú）象（xiàng）棋和围棋这样的游戏来说，这可（kě）能说起来容（róng）易做起来难，因为（wéi）在（zài）这些游戏（xì）中，有一套预定义的动（dòng）作（zuò）可以让你获得胜利或失败。但在大多数现实世（shì）界（jiè）的（de）情（qíng）况下，如果没有获得复杂的算法，人工智能可（kě）能难以驾驭（yù）更多的种类，而这种算法基本上可以（yǐ）让它思考。

但事实上 MuZero 并不会（huì）自己思考，更没有达到科（kē）幻小说/电（diàn）影中可怕的人（rén）工智能。然（rán）而（ér），DeepMind确实达到了一个重要的里程（chéng）碑，如果它的算法允（yǔn）许（xǔ）计算（suàn）机在（zài）它不知道所有规则的（de）模（mó）拟中提出一（yī）个（gè）胜利（lì）的解决方案。

Engadget解释说，MuZero在做决定时会考虑（lǜ）三件（jiàn）事。首先，它会考虑上一（yī）次行动的结果、当前所处的位置以及下一次（cì）行动（dòng）的最佳方（fāng）案。DeepMind发（fā）现，MuZero与之前的AIs相匹配。而且，它的时间越（yuè）多，它提供（gòng）的解决方（fāng）案就（jiù）越好。即使加（jiā）入了（le）时间限制，比如在行动前限制吃豆人女士的（de）模（mó）拟次数，MuZero也取得了不错的（de）效果（guǒ）。