对于（yú）那些（xiē）认为人工（gōng）智能是威（wēi）胁的人（rén）来说，可能不太喜（xǐ）欢 DeepMind 的最新（xīn）研（yán）究成果。这（zhè）家隶属于 Alphabet 的人工智能部门提出了名为（wéi） MuZero 的（de）新算法，能够让机器在不了解规（guī）则的情况（kuàng）下成功击败人类选手。这绝对是人工智能领（lǐng）域的一个惊人发（fā）展，因（yīn）为（wéi）该算法能够（gòu）让人（rén）工智能更（gèng）好地的应（yīng）对现实生活中的场景，而且不需（xū）要提供任何特定的（de）算（suàn）法。

DeepMind 在探索人工智（zhì）能的道路上从未停止脚步。在 AlphaGo 学会围棋（qí）并（bìng）成功（gōng）击败（bài）职业（yè）围棋（qí）手之后，DeepMind 又推出了 AlphaGo Zero，通过观察人和（hé）人之间的真实比（bǐ）赛，然后让两（liǎng）台计（jì）算机一同来（lái）下棋。

随（suí）后，该团队再次推出了（le） AlphaZero，只是在告知游戏规（guī）则的情（qíng）况下，实现了对围棋、将（jiāng）棋和国际象棋的熟练掌握。而现在该（gāi）团（tuán）队推（tuī）出的 MuZero，并没（méi）有告知任何的棋类（lèi）运行规（guī）则，让它自己通过观（guān）察（chá）来掌握（wò）围棋、国际象棋、将棋和 Atari 游（yóu）戏。

MuZero 在没（méi）有传（chuán）授（shòu）规则的情况下（xià）可以自己学（xué）习，制定相应的计划并（bìng）取得（dé）胜利。MuZero 可以在（zài）雅（yǎ）达利游戏中做同样的事情。新的人（rén）工智能在学习了规则之后，可以变（biàn）得和以前的版本一样好，甚至比以前的版本更好。

这（zhè）个项目的目标是提供一（yī）个单一的算法，可（kě）以（yǐ）让AI在不知道该（gāi）方案（àn）的（de）规则的情况下（xià）想出下一步行动。对于象（xiàng）棋（qí）和围（wéi）棋这样的游戏（xì）来说，这可（kě）能说起来（lái）容易做起来难，因为在这些游（yóu）戏中（zhōng），有一套预定义的动（dòng）作可以让你获得胜利或失败（bài）。但在大多数（shù）现实世界的情况（kuàng）下，如果没有（yǒu）获得复杂的算法，人工智（zhì）能可能难（nán）以（yǐ）驾（jià）驭更多的种类，而这种算法基（jī）本上可（kě）以让它思考。

但事实（shí）上 MuZero 并不会自己思考，更没有（yǒu）达（dá）到科幻小（xiǎo）说/电影（yǐng）中可怕的（de）人工智能。然而，DeepMind确实（shí）达到了一个重（chóng）要的里程（chéng）碑，如果它的（de）算法（fǎ）允（yǔn）许计算（suàn）机在它（tā）不知（zhī）道所有（yǒu）规则（zé）的模拟中提出（chū）一个胜利的解决方案。

Engadget解释说，MuZero在做决定时会考虑（lǜ）三（sān）件（jiàn）事。首先，它会（huì）考虑（lǜ）上一次行动的结（jié）果、当前所处的位置以及下一次行动的最佳方案。DeepMind发现（xiàn），MuZero与（yǔ）之前的AIs相（xiàng）匹配（pèi）。而（ér）且，它的时间（jiān）越多，它提供的解决方案就（jiù）越好。即使加入（rù）了时（shí）间限制，比如在行（háng）动前限制吃豆人女士的模拟（nǐ）次数，MuZero也取得（dé）了不错的效果。