AlphaGo 是深度学习与强化学习结合的里程碑，由 DeepMind 开发，首次在复杂策略游戏 围棋 中战胜人类职业选手。以下是其核心技术要点：
🧩 核心技术原理
- 蒙特卡洛树搜索（MCTS）
- 结合概率模拟与决策树，评估落子可能性
- 深度神经网络
- 使用卷积网络分析棋盘状态，预测最佳走法
- 策略网络与价值网络
- 策略网络：选择高潜力动作
- 价值网络：评估当前局面胜负概率
🔄 训练方法：自我对弈与强化学习
- 通过大量自我对弈生成数据，利用 强化学习算法 持续优化模型
- 结合监督学习（人类棋谱）与强化学习（自我对弈结果）双阶段训练
- 训练目标：最大化长期奖励（胜利）
🌍 影响与意义
- 证明了 AI 可以在非结构化、高复杂度领域超越人类
- 推动了 深度强化学习 的发展（了解更多）
- 启发了医疗、金融等领域的策略优化研究
📚 扩展阅读
图片关键词：AlphaGo_围棋, 深度强化学习, 蒙特卡洛树搜索