阿尔法围棋工作原理基于哪个技术？
编辑：自学文库
时间：2024年03月09日
它使用了深度神经网络和蒙特卡洛树搜索算法相结合的方法。
深度神经网络用来评估游戏局势和预测下一步的最佳走法，而蒙特卡洛树搜索算法则用来对可能的下一步走法进行模拟并选择最优解。
具体来说，阿尔法围棋首先使用大量的人类棋谱进行训练，通过观察对局数据来学习围棋的规则和战略。
然后，使用深度神经网络来对当前局面进行评估，判断每一步走法的好坏。
神经网络的结构是多层的，可以提取出游戏局势的重要特征。
神经网络的输出是每个位置上落子的概率，以及评估局面胜负的数值。
在选择下一步走法时，阿尔法围棋使用蒙特卡洛树搜索算法。
它会根据当前局面的评估结果和置信度，对可能的下一步走法进行模拟。
通过多次模拟，统计获胜的概率，选择最佳的走法。
这样的搜索过程可以避免盲目的尝试和随机性。
通过不断的训练和自我对弈，阿尔法围棋不断提高自己的水平。
它可以通过与世界顶尖棋手对弈，学习他们的棋艺并进一步提升自己的实力。
这种基于深度强化学习的方法，使得阿尔法围棋能够在围棋领域取得惊人的成果。