AlphaGo与AlphaGo Zero：从监督到强化学习的演变解析

"AlphaGo VS AlphaGo Zero 对比分析讲解" AlphaGo和AlphaGo Zero是Google DeepMind开发的两款围棋人工智能程序，它们展示了人工智能在复杂策略游戏中的能力。AlphaGo是首次引起公众广泛关注的人工智能围棋程序，而AlphaGo Zero则是在其基础上的重大改进。 一、蒙特卡洛树搜索（MCTS）介绍 蒙特卡洛树搜索是AlphaGo系列的核心算法。MCTS是一种决策算法，通过模拟随机游戏过程来评估不同的行动策略。在搜索树中，每个节点代表一个游戏状态，每条边对应一个动作及其累计价值和访问次数。MCTS包括四个主要步骤： 1. Selection（选择）：根据UCT（上界最大化策略）选择具有最高平均奖励的子节点进行探索，UCT公式中包含了动作的访问次数N(s,a)和总奖励V(s,a)，以及一个平衡探索与利用的参数c。 2. Expansion（扩展）：当到达未被访问过的叶子节点时，添加新的子节点并执行动作。 3. Evaluation or Simulation（评估或模拟）：从当前节点开始，按照策略进行随机模拟直至游戏结束，返回最终胜负值（+1或-1）。 4. Backpropagation（反向传播）：将模拟结果回溯到根节点，更新每个动作的累计奖励和访问次数。 二、监督学习+强化学习版（2015 Fan Hui版） AlphaGo初代采用了监督学习和强化学习的结合。首先，它通过大量人类高手的围棋棋谱进行监督学习，训练出策略网络和价值网络。策略网络预测每一步的概率分布，而价值网络评估棋盘局面的价值。接着，使用自我对弈产生的新棋局进行强化学习，进一步优化网络参数。 三、强化学习版（2017 Zero版） AlphaGo Zero不再依赖人类棋谱，而是完全依靠强化学习。它仅用一个神经网络同时预测策略和价值，通过自我对弈不断迭代改进。初始阶段，网络随机选取动作，随着训练的进行，逐渐学会高效策略。AlphaGo Zero的优势在于它能够从零开始，仅凭基本规则就能达到超越人类的水平。 四、版本对比及细节介绍 AlphaGo Zero相比AlphaGo有以下显著区别： 1. 训练方法：AlphaGo Zero采用纯强化学习，而AlphaGo结合了监督学习。 2. 网络结构：AlphaGo Zero只有一个神经网络，简化了架构，而AlphaGo有两个独立的网络。 3. 数据依赖：AlphaGo Zero不依赖人类棋谱，而AlphaGo需要大量棋谱数据。 4. 性能提升：AlphaGo Zero在更短的时间内达到了更高水平，且计算资源需求相对较小。 AlphaGo Zero的成功表明，强化学习是实现人工智能自主学习和创新的强大工具，它不仅在围棋领域，也在其他复杂问题上展现出巨大潜力。这种技术的进步为未来的人工智能研究提供了新的方向和挑战。