AlphaGo 和 ChatGPT 是迄今为止最著名、最具开创性的两个 AI 系统之一。尽管它们被设计用于不同的目的，但它们共享一些重要的相似之处，包括使用深度学习、神经网络以及专注于达到人类水平表现等。而不久前， DeepMind 悄悄开源了AlphaGo的核心算法。
Monte Carlo 树搜索是一种搜索算法，它通过选择、扩展、模拟和更新策略树中的节点来解决回合制游戏中的最佳走法。它是 AlphaGo 和 AlphaZero 的核心算法，也可以说是这些 AI 系统中最复杂的组件。使它高效运行更是非常困难的。但是，通过在发布“mctx”存储库，开发人员现在可以访问在批量输入中并行运行的 JAX 本地 Monte Carlo 树搜索，速度飞快。
但是，AlphaGo 和 ChatGPT到底有何相似之处呢？
- 深度学习：AlphaGo 和 ChatGPT 都使用深度学习技术处理和理解大量的数据。AlphaGo 是通过数千场人类专家对弈进行训练，而 ChatGPT 是通过从互联网中获取大量的文本数据进行训练的。
- 神经网络：这两个系统都使用神经网络处理数据并进行预测。AlphaGo 使用卷积神经网络和循环神经网络的组合来分析棋盘状态并预测最佳走法，而 ChatGPT 使用基于 Transformer 的神经网络生成类人文本。
- 强化学习：AlphaGo 使用强化学习训练其神经网络，通过与自身对弈数百万次并从错误中学习。而 ChatGPT 不使用强化学习，而是利用无监督学习训练其神经网络，使用大量的文本数据。
- 人类水平表现：AlphaGo 和 ChatGPT 都被设计为在各自的领域中实现人类水平表现。AlphaGo 在历史性的比赛中击败了世界冠军李世石，而 ChatGPT 可以生成难以与人类写作区分的文本。
- 开创性成就：AlphaGo 和 ChatGPT 都在各自的领域取得了开创性的成就。AlphaGo 是第一个击败人类围棋世界冠军的 AI 系统，而 ChatGPT 是世界上最先进的自然语言处理系统之一。
随着“mctx”存储库的发布，开发人员现在可以探索 AlphaGo 和 AlphaZero 的内部工作原理，并在这项开创性研究的基础上创建自己的 AI 系统。
该代码的开源证明了协作的重要性和开放科学的力量。
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最后的话
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