多智能体Monte Carlo Go：提升游戏搜索空间探索

本文主要探讨了Monte Carlo方法在游戏，特别是围棋（Go）中的应用，通过提出一种多智能体（Multi-Agent）版本的UCT Monte Carlo Go算法。这项创新旨在提升模拟质量，增强人工智能玩家的整体实力。传统的Monte Carlo方法是通过单个智能体与自身对弈进行探索，而在这种新型算法中，多个简单的智能体被用于模拟阶段，这显著增加了搜索空间的探索深度和广度。 每个智能体都执行独立但协同的游戏策略，它们的集体行为导致了更全面的决策分析。这种方法借鉴了"emergent behavior"（涌现行为）的概念，即众多简单个体的行为共同作用下产生的复杂且高效的系统行为。通过这种方式，研究者们能够有效地超越当时顶尖的计算机围棋软件Fuego，预示着计算机围棋技术的一个新发展阶段。 文章类别和主题涉及了人工智能的应用领域，特别是在游戏和专家系统方面，以及实验算法和集体智能。关键词包括涌现行为、集体智能等，突出了这种方法的核心理念和潜在影响。这篇论文不仅提供了一种创新的算法，还对未来人工智能在棋类游戏中的发展提出了新的思考，展示了Monte Carlo方法在强化学习和游戏AI领域的前沿应用前景。