AlphaGo是Google DeepMind团队开发的围棋人工智能程序,它通过深度神经网络和蒙特卡罗树搜索技术,成功击败了世界顶级高手,实现了在复杂棋类游戏领域的历史性突破。AlphaGo的关键技术包括:
- 策略网络
策略网络是一个多层的卷积神经网络,可直接评估当前棋局局势,预测下一手最佳走法和概率。它通过有监督学习从大量历史对局数据中进行训练。
- 价值网络
价值网络基于卷积神经网络,用来评估不同局势对双方最终获胜的概率,预测当前棋手的优势情况。通过自我对弈迭代学习得到。
- 蒙特卡罗树搜索
结合上述神经网络,AlphaGo利用蒙特卡罗树搜索算法展开所有可能局面,根据最终获胜概率选择局面分支,选出最佳落子位置。
- 强化学习
AlphaGo还会自我对弈进行强化学习,不断优化神经网络权重,提升预测和决策能力,从中获取更多知识和经验。
- 组合优化
策略网络、价值网络和蒙特卡罗树搜索的技术组合,相互辅助和优化,使AlphaGo的整体水平超过独立技术之和。
- 连贯计算
依托于端到端深度学习系统,AlphaGo可以直接从原始棋局输入评估结果,无需 Rules 和 Feature Engineering。
AlphaGo整合并创新运用多项人工智能技术,实现了在复杂棋类游戏上的巨大突破,展现了人工智能的发展潜力。这一成就历史性地宣告了人工智能时代的到来。