alphago原理 阿尔法狗的基本原理

谷歌公司，作为科技巨头，时常以其独特的产品策略来掀起热潮，引得众人瞩目。

时间追溯至2016年初，该公司惊艳世界，展露了一款精于围棋对弈的"阿尔法狗"（AlphaGo），与人类围棋大师李世石一较高下，并以4比1的显著优势胜出。此后，升级版的阿尔法狗以"Master"的化名挑战韩围棋顶尖高手，接连取得60局胜利。

虽然行业专家并不认为"阿尔法狗"代表着人工智能的顶峰成就，其在人机对决中的胜利亦不能直接证明机器的智力已超越人类。它确实将人工智能、机器学习、网络、深度学习等一系列专业术语带到了公众视野中，让这些科学概念走进了普通人的日常生活。

事实上，人工智能的应用早已在潜移默化中渗透到现代人的生活之中。我们的手机就应用了许多这样的技术。例如，人脸识别技术，这在十年前对于传统计算机程序来说还是一项挑战，如今却已成为手机功能的标配。

就计算机的“棋艺”而言，过去的IBM的象棋冠军“深蓝”与现今的“阿尔法狗”相比，相形见绌。深蓝可被视为一个运用基础穷举法的“机械式”机器，如同一名冷酷且策略单一的杀手。这种穷举法对于具有大量19x19格点的围棋棋盘而言几乎无法实现，因为每一步的可能性极其繁多。

"阿尔法狗"依赖深度学习作为其关键技术。利用复杂的计算技术与概率论及统计推断实现了自身目标。它的运行方式令我们想起了频率学派与贝叶斯学派的差异——一种注重“穷举”，一种侧重于“推断”。虽然这一比喻并不完全贴切，"贝叶斯式"的技术如贝叶斯定理、方法和网络等确实是"阿尔法狗"及其他人工智能技术的基石。

根据图中描绘的详细结构，我们看到了包含两个重要组成部分——策略网络和估值网络。"阿尔法狗"的策略网络由监督学习和强化学习两部分组成。监督学习部分由一个包含13层的网络组成，每层拥有192个元，通过训练3000万局围棋专家的棋局来模仿人类高手的落子选择。强化学习部分则通过自我对弈来增强策略网络的性能。这些网络每天能进行自我对弈达100万盘，相比之下人类一生所下的棋局数不过万局。计算技术的力量由此可见一斑。

而"阿尔法狗"的估值网络则像是一个预测博弈结果的评估器，它侧重于对全局形势的判断。整体来看，"阿尔法狗"通过将策略网络、估值网络和蒙特·卡罗搜索树相结合，并利用围棋专家的数据库及自我对弈和评估策略取得了胜利。

最终版本的"阿尔法狗"使用了多个搜索线程、处理器和图形处理器等硬件资源来支撑其运行。在分布式系统中，"阿尔法狗"版本可能利用了多台计算机和大量处理器资源。正是由于它采用了新型的深度学习算法并充分利用了互联网的优势，"阿尔法狗"才得以在人类顶级围棋选手中取得显著胜利。