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2020-08-09 06:13 信息编号:jdcrdnslw 我要留言
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但围棋是一种随时间对垒的游戏,下棋的结构与相互影响方式都非常复杂。象棋游戏就是众多棋子中的运动。在以最终计算余子定胜负的情况下,就能做。现在明显要比这复杂了,但是有经验法则可以运用。围棋就并非如此,并不是简单的把棋子加起来。因为双方数目可能大致相同。这样计算起来更加困难。所以我想DeepMind的一大进步就是找到了一个使用机器学习计算落子的好方法。

大致思想可类比MinMax算法:MCTS算法,对于给定的当根前节点,通过计算机模拟推演以当前根节点出发的各种可能的走法,配合高效的“剪枝”算法来控制搜索空间大小,并用演算到最后一步的结果来反过来影响当前跟节点下一步棋的选择。之前也提到过围棋相对于传统棋类AI的设计难点:1)可能的走法太多(即Branching Factor较大)导致搜索空间非常大 2)没有一个好的估值函数对进行中的围棋棋局计算一个静态得分。于是MCTS针对这两个问题提出解决方案:搜索空间更大我们就采取比Alpha-beta剪枝更激进的剪枝策略,只把有限的计算资源留给最最有希望的走法(后面会提到的Selection、Expansion);对于中间棋局好坏很难估计,那我们就一路模拟到最后分出胜负为止(后面会提到的Simulation)!

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