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知识：围棋AI AlphaGo的发展史
围棋是一种古老的棋类游戏，一直以来都是人类智力的考验。但是，在人类与机器的对话中，棋盘上的角逐早已经进入了机器深度学习的领域。AlphaGo，是 Google DeepMind，在围棋人机角逐中开创了新纪元的AI围棋程序。
关于AlphaGo
AlphaGo 是一个由 Google DeepMind 团队开发的人工智能计算机程序，旨在玩完全信息、零和、确定性的博弈。AlphaGo 计算机程序首次获得国际顶级的围棋比赛胜利，为计算机围棋推广提供了强有力的支持，也成为了“人工智能走向世界”发展的新思路。
AlphaGo 的发展
2014 年，Google DeepMind 团队开始研究 AlphaGo。作为其开发中最受关注的单元，当时 Deep Learning 早已成为热门话题。基于2012 年的 AlexNet 架构，AlphaGo 的卷积神经网络模型 AlphaGo Zero 增强了 Deep Learning 网络。该模型采用了一种称为 Monte Carlo 树搜索的技术，它从一个搜索树开始，每级搜索最优解，直到到达叶子节点。如果模型指数级地增长，则可搜索数百万次，计算机可以在几秒钟内处理出开始游戏的预测数据。Google DeepMind 团队说明了每个节点何时应进行查询，该研究并没有搞错以下因素：
1. 快速掌握围棋规则：人机协同组中，一台计算机通过阅读Yi Chuan 的官方围棋法规书籍（约200页）来学习规则。
2.神经网络训练：许多人工智能算法的核心是学习为它编写的一组规则。相比传统规则，神经网络是一种相对更通用的方法，其效果是更好的。
3.蒙特卡罗树搜索：蒙特卡罗树搜索是一种强大的搜索技术，它在搜索树上利用随机模拟来优化结果，并且是子节点访问策略的一种方法。
AlphaGo 的优势
AlphaGo 计算机程序背后的所有技术都旨在提高其介入决策的准确性。它的基础是人工神经网络，该神经网络能够处理大量的信息，使用统计信息来提高决策质量。神经网络帮助计算机对任何棋局做出最佳推断，并根据预测的价值选出行动。电脑通过数百万次模拟蒙特卡罗树搜索来辅助决策，并增强它的预测模型。模型的功效得到了验证，既能够实现围棋游戏玩家所做出的所有棋路，也能出现人类顶尖选手的新走法。
AlphaGo 的重要性
AlphaGo 毫无疑问是人工智能界的一个里程碑。它的扩展代表了人工智能技术和数据科学的突破，展示了模拟技术和优化技术的前景。它的胜利表明，人工智能可以在未来通过评估多个可能的情况做出最佳决策。这只是人工智能的开端。随着时间的流逝，我们将看到更多这样的人工智能技术与研究浮现。总的来说，AlphaGo 的出现，代表了人工智能发展的一个新时代。
结论
AlphaGo 的发展之路是漫长而见证了人工智能发展的奇妙历程。AlphaGo 计算机程序的胜利不但展示了人工智能技术的广泛应用，更重要的是，它开创了新纪元，引进了基于人工神经网络和蒙特卡罗树搜索技术的新型深度学习技术，提高了人工智能的智能水平。未来，人工智能在棋类游戏中的推广，也必将开展到其他更广泛的领域中。
