浅谈MasterGo中的蒙特卡洛算法

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2023-06-30 18:36:58

什么是蒙特卡洛算法？

蒙特卡洛算法是一种在海量样本中找到最佳解决方案的算法，它无法保证找到的是最好的方案，但是样本越多，越能找到最佳的解决办法。通俗的解释：假设你需要从1000个苹果中挑出最大的一个苹果，你可以闭着眼睛每次只拿一个，不限制挑选次数。于是，你开始随机的逐一比较，每次比较后留下大的苹果，如此循环往复，拿的次数越多，挑出最大苹果的可能性也就越大。但除非你把1000个苹果都挑一遍，否则你无法确定最终挑出来的就是最大的苹果。在蒙特卡洛算法中，样本越多越能找到最佳的解决办法，不过不能保证是最好的方法。

与蒙特卡洛算法相对的是拉斯维加斯算法：假设你需要开一把锁，有1000把钥匙可供选择，但只有1把能把锁打开。于是你每次随机拿1把钥匙去尝试，直到打开为止。尝试的次数越多，打开锁的机会就越大，但在打开之前，那些错的钥匙都是没有用的。所以，拉斯维加斯算法要求尽量找到最好的解决办法，但是未必能找到。

MasterGo中的蒙特卡洛算法

MasterGo中的蒙特卡洛算法“机器人”与围棋高手的对决，曾被称为人工智能的“阿波罗计划”。传统的棋类软件，包括IBM战胜世界国际象棋冠军的深蓝计算机，一般都是采用暴力搜索，对所有可能的结果进行搜索。这种方法在象棋、跳棋等方面具有一定可实现性，但对于围棋就无法实现。MasterGo则通过蒙特卡洛树搜索算法和策略网络、估值网络这两个深度神经网络合作来完成下棋。

策略网络主要用于生成落子策略，在下棋的过程中，它不是考虑自己应该怎么下，而是学习人类的高手会怎么下。也就是说，它会根据输入棋盘当前的一个状态，预测人类下一步棋会下在哪儿，提出最符合人类思维的几种可行的下法。然而，策略网络并不知道落子的这步棋到底下得好还是不好，这时候就需要估值网络来发挥作用了。估值网络会为各个可行的下法评估整个盘面的情况，然后给出一个“胜率”，这些值会反馈到蒙特卡洛树搜索算法中，通过反复如上过程推演出“胜率”最高的走法。蒙特卡洛树搜索算法决定了策略网络仅会在“胜率”较高的地方继续推演，这样就可以抛弃某些路线，不用一条道算到黑。利用这两个工具来分析局面，MasterGo就能判断每种落子策略的优劣，就像人类棋手会判断当前局面以及推断未来的局面一样；在利用蒙特卡洛树搜索算法分析了比如未来20步的情况下，就能判断在哪里下子赢的概率会高。这就是MasterGo中的蒙特卡洛算法。

总结

蒙特卡洛树搜索算法是在海量样本中找到最佳解决方案的算法，它是MasterGo的核心之一。通过策略网络和估值网络的协作，MasterGo能够判断每种落子策略的优劣，从而在蒙特卡洛树搜索算法中找到“胜率”最高的走法。这种算法能够大幅降低运算量，并判断在哪里下子赢的概率会高。

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