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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AlphaGo 对弈场景

AlphaGo 对弈场景