AlphaGo 是 DeepMind 开发的一款具有里程碑意义的 AI 程序，它通过强化学习技术在围棋领域战胜了世界冠军。以下是其核心技术解析：

🤖 核心技术架构

  1. 蒙特卡洛树搜索 (MCTS)

    • 结合模拟与概率决策，优化落子路径
      AlphaGo_MCTS

  2. 深度神经网络

    • 使用卷积网络评估棋局状态
    • 通过策略网络选择最佳动作
      AlphaGo_NN

  3. 自我对弈训练

    • 通过与自身对弈生成数据
    • 持续迭代提升决策能力
      AlphaGo_Self_Play

🧠 算法创新点

  • 策略梯度方法：直接优化胜率指标
  • 多目标优化：同时考虑局面评估与动作选择
  • 分布式计算：利用大量计算资源加速训练

📚 扩展阅读

想深入了解强化学习基础？可参考 /Technology_Tutorials/Reinforcement_Learning/Introduction 的入门教程。

AlphaGo 的成功证明了强化学习在复杂决策领域的潜力，其技术框架至今仍被广泛研究与应用。