NIKKEI——日本經濟新聞中文版

　　隨著2012年左右出現的“深度學習”技術，人工智慧（AI）通過圖像等進行學習的能力大幅提高，在自動駕駛和圖像識別等領域的應用取得巨大進展。此次“AlphaGo Zero”實現無師自通是進一步拓寬用途的突破點。

　　一般來説，人工智慧大多按照人類給出的範本數據進行學習。因為沒有範本的話就難以高效學習。此前的AlphaGo也需要先根據範本數據進行深度學習。但此次的AlphaGo Zero沒有使用深度學習技術，而是通過結合現有手法實現了高效學習。

　　能夠自學的人工智慧可能會有效利用那些人類無法發現價值的大數據。它們不受人的影響，發現新事物的可能性也隨之提高。日本公立函館未來大學的教授松原仁指出：“在金融和法律等人類建立了縝密規則的領域，人工智慧也可能會顯示出完全不同的戰略”。

　　不過專家一致認為，人工智慧之所以可以實現無師自通，是因為圍棋的規則明確。在規則不明確的事物方面，未必會出現期待中的學習成果。如果不解決這個課題，人工智慧只能有限範圍內使用，目前還看不到像人類那樣的通用型人工智慧。