对于那些认为人工（gōng）智能是威胁的（de）人来说，可（kě）能不（bú）太喜欢 DeepMind 的（de）最新研究成果。这家（jiā）隶（lì）属于（yú） Alphabet 的人工智（zhì）能部门提出了名为 MuZero 的（de）新算法，能够（gòu）让机器（qì）在不了解规则的情况下成（chéng）功击败人（rén）类选手（shǒu）。这绝对是（shì）人工（gōng）智能（néng）领域的（de）一个惊人发展，因为（wéi）该（gāi）算法能够让人工智能更（gèng）好（hǎo）地的应对现实生活中的场景，而且（qiě）不需要提供任何（hé）特定的算法。

DeepMind 在探索人工智能的道路上从（cóng）未停止脚步（bù）。在（zài） AlphaGo 学会围棋并成功（gōng）击败职业围（wéi）棋手之（zhī）后（hòu），DeepMind 又推出了 AlphaGo Zero，通（tōng）过观（guān）察人和人（rén）之间的真（zhēn）实比赛，然后让两台计算机一（yī）同来下棋。

随（suí）后，该团队再次推出了 AlphaZero，只是在告（gào）知游戏规则的情况下，实现了对（duì）围棋、将棋（qí）和国际象（xiàng）棋的熟（shú）练掌握。而现在该团队推（tuī）出的 MuZero，并没有（yǒu）告（gào）知任（rèn）何的棋类运行规则，让它（tā）自己通过观察来掌握围棋（qí）、国际象棋（qí）、将（jiāng）棋和 Atari 游戏。

MuZero 在没有传授规则的情况（kuàng）下可以自己学（xué）习（xí），制定相应的计划并取得胜利（lì）。MuZero 可以在雅达利（lì）游戏中做（zuò）同样（yàng）的事情。新的人工智能在学习了规则之后（hòu），可以变得和以前的版本一样好（hǎo），甚至比以前（qián）的版本更好。

这个项目的目标是提供一个单一的算法，可以让（ràng）AI在不知（zhī）道该方案的规（guī）则的情况下想（xiǎng）出下一步（bù）行动。对于象棋和围棋（qí）这（zhè）样的游戏来说，这可能说起来容（róng）易做（zuò）起来难，因为在这些（xiē）游（yóu）戏（xì）中，有一套预定义的动作可以让（ràng）你获得胜（shèng）利或失败。但在大多数现实（shí）世界的情况下，如（rú）果没有（yǒu）获得复杂的算法，人（rén）工智能可（kě）能难以（yǐ）驾（jià）驭更（gèng）多（duō）的种类，而这种算法基本上（shàng）可以让它思考。

但事实上 MuZero 并不会（huì）自己思（sī）考，更没有（yǒu）达（dá）到科幻（huàn）小说/电影中可怕的人工智能。然而，DeepMind确实达到了一个重要的（de）里程碑，如果它的（de）算法（fǎ）允许计算（suàn）机在它不知（zhī）道所有规则的模拟（nǐ）中提出一个胜利的解决方案。

Engadget解释说，MuZero在做决定时会考虑三件（jiàn）事。首先，它会考虑上一次行（háng）动（dòng）的结果、当（dāng）前所处的位置以及下一（yī）次行（háng）动的最（zuì）佳方案。DeepMind发（fā）现，MuZero与之（zhī）前的AIs相（xiàng）匹配。而（ér）且（qiě），它的时间越（yuè）多，它提供的（de）解决方案就越好。即使加入了（le）时间限制，比如在行动前限（xiàn）制（zhì）吃（chī）豆人女（nǚ）士（shì）的模拟次数，MuZero也取得（dé）了不错的效果。