背景介绍
AlphaGo 是由 DeepMind 开发的革命性围棋 AI，首次在 2016 年击败人类世界冠军李世石，标志着强化学习技术的重大突破 🌟
核心技术原理
- 深度神经网络：用于评估棋局状态和预测落子策略
- 蒙特卡洛树搜索（MCTS）：结合模拟与概率分析优化决策路径
- 强化学习框架：通过自我对弈不断迭代提升棋力
训练过程亮点
- 监督学习阶段：利用人类棋谱训练基础模型
- 强化学习阶段：通过自我对弈生成海量数据
- 策略网络与价值网络：双网络协同提升决策效率
成就与影响
- 2016 年 3 月战胜李世石，终结人类棋手 1900 年来围棋霸权
- 2017 年与柯洁对战，展现超越人类的棋局创造力
- 推动 AI 在复杂决策领域的应用发展
拓展阅读
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