AlphaGo 原理完整解读

AlphaGo 原理完整解读一、核心技术对比传统棋类 AI（深蓝思路）采用Alpha-Beta 剪枝 + Min-Max 极小极大算法，属于暴力穷举式贪心算法，围棋落子可能性多达 10¹⁷⁰种，暴力搜索完全不可行。AlphaGo 双核心方案融合两种技术：深度卷积神经网络（DCNN）：负责棋局判断、落子概率评估蒙特卡洛树搜索（MCTS）：负责自我对局推演、模拟走棋二、两大核心神经网络1. 策略网络（Policy Network）功能：计算棋盘每个点位落子的概率、胜率；评估自身与对手所有可行落子位置，筛选高价值点位。作用：缩小搜索范围，不用遍历全部 19×19 点位，优先关注高胜率落子。2. 估值网络（Value Network，盘面评估函数）功能：对当前整盘棋局打分，判断当前盘面是黑方优势还是白方优势，量化对局胜负概率。三、模型完整 4 步训练流程步骤 1：分类得到直接策略基于人类棋谱数据做分类训练，基础版落子策略，复刻人类棋手常规走法。步骤 2：学习历史棋谱，生成习得策略用直接策略网络学习海量人类对局资料库，吸收人类围棋经验，形成成熟基础落子策略。