AlphaZero 다음은 MuZero, 그 다음은 ?

AlphaGo	Neural Networks + Tree Search Knowledge : Human data + Domain knowledge + Known rules
AlphaGo Zero	Human knowledge 없이 자체적으로 학습 Knowledge : Known rules
AlphaZero	모든 게임에 적용할 수 있는 알고리즘 이용 Knowledge : 없음
MuZero	Value, Policy, Reward로 환경요소를 모델링 Knowledge : 없음

결론 : MuZero 알고리즘이 공개되어, 이제는 규칙을 만들 필요없는 세계를 대비해야 한다. 모든 소프트웨어, 모든 하드웨어 등에 근본적인 변화가 예상된다.

 

출처1 : 관련기사

관련 논문 : Mastering Atari, Go, chess and shogi by planning with a learned model

관련 코드 : The Arcade Learning Environment is available open source at https://github.com/mgbellemare/Arcade-Learning-Environment. The Go and chess environments are available open source in OpenSpiel at https://github.com/deepmind/open_spiel. The pseudocode for the MuZero algorithm can be found in the file pseudocode.py in the Supplementary Information. All the neural architecture details and hyperparameters are described in Methods.

 

출처2 : 딥마인드

 

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