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　老实说这篇 Nature 要比上一篇好很多，方法非常干净标准，结果非常好，以后肯定是经典文章了。

　　Policy network 和 value network 放在一起共享参数不是什么新鲜事了，基本上现在的强化学习算法都这样做了，包括我们这边拿了去年第一名的 Doom Bot，还有 ELF 里面为了训练微缩版星际而使用的网络设计。另外我记得之前他们已经反复提到用 Value network 对局面进行估值会更加稳定，所以最后用完全不用人工设计的 default policy rollout 也在情理之中。

　　让我非常吃惊的是仅仅用了四百九十万的自我对局，每步仅用 1600 的 MCTS rollout，Zero 就超过了去年三月份的水平。并且这些自我对局里有很大一部分是完全瞎走的。这个数字相当有意思。想一想围棋所有合法状态的数量级是 10^170，五百万局棋所能覆盖的状态数目也就是 10^9 这个数量级，这两个数之间的比例比宇宙中所有原子的总数还要多得多。仅仅用这些样本就能学得非常好，只能说明卷积神经网络（CNN）的结构非常顺应围棋的走法，说句形象的话，这就相当于看了大英百科全书的第一个字母就能猜出其所有的内容。用 ML 的语言来说，CNN 的 induction bias（模型的适用范围）极其适合围棋漂亮精致的规则，所以稍微给点样本水平就上去了。反观人类棋谱有很多不自然的地方，CNN 学得反而不快了。我们经常看见跑 KGS 或者 GoGoD 的时候，最后一两个百分点费老大的劲，也许最后那点时间完全是花费在过拟合奇怪的招法上。

　　如果这个推理是对的话，那么就有几点推断。一是对这个结果不能过分乐观。我们假设换一个问题（比如说 protein folding），神经网络不能很好拟合它而只能采用死记硬背的方法，那泛化能力就很弱，Self-play 就不会有效果。事实上这也正是以前围棋即使用 Self-play 都没有太大进展的原因，大家用手调特征加上线性分类器，模型不对路，就学不到太好的东西。一句话，重点不在左右互搏，重点在模型对路。

　　二是或许卷积神经网络（CNN）系列算法在围棋上的成功，不是因为它达到了围棋之神的水平，而是因为人类棋手也是用 CNN 的方式去学棋去下棋，于是在同样的道路上，或者说同样的 induction bias 下，计算机跑得比人类全体都快得多。假设有某种外星生物用 RNN 的方式学棋，换一种 induction bias，那它可能找到另一种（可能更强的）下棋方式。Zero 用 CNN 及 ResNet 的框架在自学习过程中和人类世界中围棋的演化有大量的相似点，在侧面上印证了这个思路。在这点上来说，说穷尽了围棋肯定是还早。

　　三就是更证明了在理论上理解深度学习算法的重要性。对于人类直觉能触及到的问题，机器通过采用有相同或者相似的 induction bias 结构的模型，可以去解决。但是人不知道它是如何做到的，所以除了反复尝试之外，人并不知道如何针对新问题的关键特性去改进它。如果能在理论上定量地理解深度学习在不同的数据分布上如何工作，那么我相信到那时我们回头看来，针对什么问题，什么数据，用什么结构的模型会是很容易的事情。我坚信数据的结构是解开深度学习神奇效果的钥匙。

　　另外推测一下为什么要用 MCTS 而不用强化学习的其它方法（我不是 DM 的人，所以肯定只能推测了）。MCTS 其实是在线规划（online planning）的一种，从当前局面出发，以非参数方式估计局部 Q 函数，然后用局部 Q 函数估计去决定下一次 rollout 要怎么走。既然是规划，MCTS 的限制就是得要知道环境的全部信息，及有完美的前向模型（forward model），这样才能知道走完一步后是什么状态。围棋因为规则固定，状态清晰，有完美快速的前向模型，所以 MCTS 是个好的选择。但要是用在 Atari 上的话，就得要在训练算法中内置一个 Atari 模拟器，或者去学习一个前向模型（forward model），相比 actor-critic 或者 policy gradient 可以用当前状态路径就地取材，要麻烦得多。但如果能放进去那一定是好的，像 Atari 这样的游戏，要是大家用 MCTS 我觉得可能不用学 policy 直接当场 planning 就会有很好的效果。很多文章都没比，因为比了就不好玩了。

　　另外，这篇文章看起来实现的难度和所需要的计算资源都比上一篇少很多，我相信过不了多久就会有人重复出来，到时候应该会有更多的 insight。大家期待一下吧。