本报告简介

在网络上发表了最新论文，基于无监督学习、效率更高的零诞生了，彻底击败了上一代，AI技术达到了一个新的水平。

概括

1. 又发表论文，最强论文 1.1。另一篇论文并发布了Go AI的新版本

10月19日，在发表论文《the game of》后，展示了更强大的围棋程序“Zero”，通过“强化学习”算法验证，即使在围棋这样最具挑战性的领域，也可以通过纯强化学习的方法是自我完善以达到目标。

成立于2010年，专注于人工智能研究。谷歌于2014年以4亿美元收购了该公司，如今已成为AI行业的明星。 2016年，他开发了一种可以生成模仿人类语音的系统和一台可以利用自己的记忆学习新知识并利用这些知识回答问题的计算机，并将其应用于医疗保健行业。

1.2.从“零”开始自学围棋，实现“阿尔法围棋”的全面提升

随着零号的出现，从算法、算力到训练方法以及网络基础设施的建立都有了很大的改进和进步，让它能够在各种复杂多变的棋局中做出准确的决策，更好地实现AI目标。

2.启用“深度强化学习”算法并从头开始自我迭代升级

Zero最大的亮点在于它不需要任何人类指导，通过强化学习方法成为自己的老师，在围棋最具挑战性的领域达到了超越人类的熟练程度。该算法训练时间较短，只需 40 天即可击败任何围棋对手。

除了启用“深度强化学习”算法之外，在技术细节上也实现了技术创新。 Zero使用类似于DQN的DNN网络来实现决策过程。这种网络结构使得它能够同时输出本步的走棋策略（）和当前情况的胜率值（）。在这个评估策略过程中，神经网络参数不断更新，新的参数也将在下一次迭代的自我对战中用于增强搜索结果，让零能够节省训练时间并适应自身的更多变化左右游戏。许多不同的情况。

3、TPU芯片数量大幅减少，节省大量AI处理器算力

TPU芯片数量大幅减少，节省AI处理器算力。实现了GPU与AI的结合，利用TPU芯片更好更快的运行机器学习算法。人工智能迎来了真正的快速发展。 Zero实现了TPU的简化，从48个TPU减少到目前只有4个TPU。算力的解放和TPU专用芯片的发展，推动了机器学习在各个领域的应用，进一步推动了AI的普及。

4、降低训练复杂度，摆脱对人类标记样本的依赖

决策是通过深度神经网络做出的，监督学习是使用人类专家下棋的数据进行的，强化学习是通过自我对弈进行的。可见，程序的成功依赖于人类大量的先验知识。然而，由于样本空间大小的限制，人类的经验常常在不知不觉中收敛到局部最优。机器学习可以突破这个限制。

零是一种仅基于强化学习的算法，不使用除人类数据、指导或规则之外的领域知识。更新后的神经网络可以再次与搜索算法相结合，创建更强大的零版本。这使得零号实现了“无师自通”，摆脱了对历史经验和人类先验知识的依赖，解决了传统训练过程需要消耗大量人类标记样本，难以进行训练的问题。小样本应用领域（如医学图像处理）。 ）是一个不可能的人工智能应用问题。

5、人工智能展望：无监督学习算法或将渗透到更多领域

人工智能的研发是为了服务生活和其他类型的研究，实现效率和速度的提升。传统的AL依赖于人类先验知识的大量样本来发挥作用，在小样本情况下很难应用。零技术的创新消除了预先使用大量人工注释和样本的麻烦，使其应用​​于小样本领域成为可能。

我们相信，尽管无监督学习技术还处于早期阶段，但我们预计它未来将在许多领域得到应用。深度学习需要大量的数据，而在很多情况下，获取大量的人类数据成本太高，甚至难以获取。如果这项技术应用到其他问题上，可能会对我们的生活产生根本性的影响。

6.投资建议

随着零无监督学习的有效实施，人工智能摆脱了对人工标注的过度依赖，带来了人工智能算法领域的重大突破。算法和计算能力的不断突破，降低了对数据数量和质量的要求，人工智能的发展速度将超出我们之前的预期。我们推荐重点关注源头技术创新和重点产业布局的科大讯飞。在垂直应用行业，我们相信人工智能将在医疗、金融、安防等领域快速落地，为这些行业带来颠覆性创新。

推荐目标：

1）科大讯飞：专注源头技术创新，深度探索教育、医疗等行业应用； 2）思创医疗：携手实现人工智能在医疗行业的应用； 3）恒生电子：领先，布局智能投顾、智能投资等人工智能在金融领域的落地； 4）同花顺：利用人工智能开展创新业务，如智能投顾基金、AI投资机器人等； 5）卫宁健康：医疗信息化市场领先者，建立人工智能团队，开展医学影像.AI研究； 6）东软集团：覆盖医学影像全产业链，致力于提供人工智能解决方案。

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