围棋人工智能AlphaGoZero与AlphaGoMaster之间的差异在于其训练规模与深度Zero采用了40个区块，而Master仅有20个区块，训练量也远少于ZeroAlphaGoZero之所以能够超越AlphaGoMaster，关键在于其持续的自我学习能力Zero的目标是在论文中击败当前最先进的AlphaGoMaster，于是不断进行训练，直至其水平超越对手而当。
确实，你可以尝试构建一个类似于AlphaGo Zero的围棋AI，以下是实现步骤的概述模型架构设计特征提取器使用残差网络作为特征提取模型，通过跳层连接使梯度传播更加通畅策略网络构建普通的卷积神经网络，包含批量标准化和全连接层，用于输出落子概率分布价值网络比策略网络稍复杂，额外增加一个全连接。
AlphaGo Zero无师自通，与之前的AlphaGo对战，战绩为100比0，展现出超人的表现当前AI技术多采用监督学习方法，依赖人类专家数据来训练模型然而，这类数据往往昂贵不稳定或不可获取，且训练出的模型可能仅与人类专家相似，形成天花板效应相比之下，强化学习通过智能体与环境的交互，理论上可以突破这。
