AlphaGo Zero - 它的工作原理和原因.pdf

AlphaGo Zero是DeepMind公司开发的人工智能围棋程序，它在2016年击败了世界围棋冠军李世石后，继续发布了AlphaGo Zero版本。AlphaGo Zero最大的特点是它不再依赖于人类专家的知识，而是完全通过自我学习和强化学习，在短短三天内就能够达到超越任何已知人类和机器的围棋水平。 AlphaGo Zero的核心技术包括深度神经网络和蒙特卡洛树搜索（MCTS）。深度神经网络主要用于评估棋局和预测下一步的最佳动作，而蒙特卡洛树搜索则用于搜索和评估决策树中的各种可能动作序列。 蒙特卡洛树搜索是一种在具有完美信息的离散确定性游戏中的转向算法。它采用随机模拟的方法来确定最佳动作。在围棋这样的游戏中，直接计算所有可能的动作序列是不现实的，因为其分支因子非常高。因此，蒙特卡洛树搜索采用一种有选择性的采样方法，它通过模拟随机游戏来估计动作的期望得分，从而把计算重点放在最有希望的动作上。 具体来说，蒙特卡洛树搜索的工作流程包括以下四个主要步骤： 1. 选择（Selection）：从根节点开始，选择一个子节点。选择的依据是UCB（Upper Confidence bounds applied to Trees）公式，它是一种权衡探索（Exploration）和利用（Exploitation）的策略，即选择那些置信上界较高的动作节点。 2. 展开（Expansion）：当到达树的某个未完全展开的节点时，该节点会被扩展出一个新的子节点，代表在该状态下尝试一个新的动作。 3. 模拟（Simulation）：从新展开的子节点开始，进行一场随机的模拟，直到游戏结束，以此来评估该动作的好坏。 4. 回溯（Backpropagation）：将模拟结果（比如胜利、失败或平局）反馈到整棵树中，更新每个动作的累计值和访问次数。 AlphaGo Zero的一个关键优势在于它利用了一个改进的蒙特卡洛树搜索算法。在原始的蒙特卡洛树搜索中，每一次模拟都是完全随机的。但在AlphaGo Zero中，它结合了深度神经网络来指导搜索。神经网络会评估当前棋局，给出下一步最可能的最优动作，再结合蒙特卡洛树搜索选择最有希望的动作。这种结合使得算法的搜索效率大大提高。 此外，AlphaGo Zero还使用了“自我对弈”的方法。它不断地在游戏过程中自我对弈，通过这种方式来学习和更新神经网络的权重。在自我对弈的过程中，AlphaGo Zero不断尝试新的策略和动作，从而逐步提升自己的水平。 AlphaGo Zero的成功体现了强化学习在复杂决策问题中的巨大潜力。通过大量的自我对弈和学习，它能够发现人类专家未曾注意到的策略和走法，这为未来的人工智能研究和应用开拓了新的可能性。 AlphaGo Zero通过深度学习和蒙特卡洛树搜索的结合，在围棋领域实现了重大突破。它的出现不仅推动了人工智能领域的发展，也为我们理解智能决策和学习提供了新的视角。