AlphaGo 是一款由 DeepMind 开发的围棋人工智能程序，它在 2016 年击败了世界围棋冠军李世石，引起了广泛关注。以下是 AlphaGo 的核心原理解析：
算法基础
AlphaGo 基于两种核心算法：蒙特卡洛树搜索（MCTS）和深度神经网络。
- 蒙特卡洛树搜索（MCTS）：用于评估棋局状态，通过模拟大量随机游戏来估计棋局的可能性。
- 深度神经网络：用于评估棋局状态的价值和走棋策略。
深度学习
AlphaGo 使用深度学习技术来训练神经网络。它通过大量的人类对局数据来学习围棋的规律和策略。
强化学习
AlphaGo 还使用了强化学习技术。通过自我对弈，AlphaGo 能够不断优化自己的策略，提高胜率。
模型改进
AlphaGo 的后续版本（如 AlphaGo Master 和 AlphaGo Zero）在算法和模型上进行了改进，使得其棋力更上一层楼。
扩展阅读
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图片展示
AlphaGo 对弈场景