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alphago中的蒙特卡罗搜索树是怎样实现的

发布时间:2019-07-07 05:50 来源:未知 编辑:admin

  AlphaGo依靠精确的专家评估系统(value network)、基于海量数据的深度神经网络(policy network),及传统的人工智能方法蒙特卡洛树搜索的组合,以及可以通过左右互搏提高自己的水平,这个真的是有的恐怖了有木有。李世石九段固然厉害,可人类毕竟是动物,机器软件程序是无休止的工作,这一点也是客观因素了。

  AlphaGo依靠精确的专家评估系统(value network)、基于海量数据的深度神经网络(policy network),及传统的人工智能方法蒙特卡洛树搜索的组合,以及可以通过左右互搏提高自己的水平,这个真的是有的恐怖了有木有。李世石九段固然厉害,可人类毕竟是动物,机器软件程序是无休止的工作,这一点也是客观因素了。比赛已经结束了,李世石一比四不敌alphago。

  有一种观点人为,只要下AlphaGo棋谱中所未记载的招数就能获胜,哪怕这些下法根本不符合围棋棋理。这种做法的可行性并不高。

  AlphaGo并非是对人类棋手弈棋棋谱记忆后的简单再现,而是具备了一定模拟人类神经网络的“思考”能力,既不是像过去那样采用穷举法寻找最有选项,也不是复制棋谱中

  所记载的定势或手筋。而是会对选择进行“思考”,删除那些胜率低的选择,并对具有高胜率的选项进行深度“思考”,最终从无数个落子的选择中基于自己的“思考”选择一个最优项。 因此,若是人类棋手想凭借下几步不符合围棋棋理,或未被棋谱记载的围棋下法,就轻而易举战胜AlphaGo的可能性并不高。因为AlphaGo是人工智能,而不是一台只会复制人类棋手招数的机器。

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