围棋人工智能的胜利之路：算法逻辑大解密（上）

前端

2023-11-28 20:23:31

前言

围棋，一种古老而复杂的策略游戏，几千年来一直吸引着人们。近年来，人工智能 (AI) 在围棋领域的突破取得了惊人的进展，标志着人机交互的新时代。在这场人工智能革命的中心，是复杂的算法，赋予机器学习和博弈能力。

1. 蒙特卡洛树搜索 (MCTS)

MCTS 是一种用于决策制定和博弈的算法。它通过构建一棵包含可能动作和结果的树来工作。算法从根节点（当前局面）开始，并通过模拟游戏来探索树中的路径。

模拟游戏： 从当前局面开始，MCTS 会模拟一系列游戏，以估计每种可能的动作的胜率。
树构建： 基于模拟结果，MCTS 会更新树中节点的值，以反映动作的强度。
动作选择： 算法通过选择树中价值最高的动作来决定其下一步。

2. 深度神经网络 (DNN)

DNN 是一种受人类大脑结构启发的机器学习模型。它们由多层相互连接的节点组成，每个节点都可以执行简单计算。对于围棋，DNN 被用来评估局面并预测最佳动作。

特征提取： DNN 从棋盘中提取特征，例如棋子分布、控制区域和移动模式。
价值预测： DNN 输出一个值，表示当前局面的优势或劣势。
策略估计： DNN 输出一个概率分布，指示每种可能动作的强度。

3. 算法组合

MCTS 和 DNN 算法通常结合使用，以创建更强大的围棋人工智能。MCTS 用于探索可能的动作并选择最佳动作，而 DNN 用于评估局面并提供指导。

示例代码

以下 Python 代码示例演示了如何使用 MCTS 和 DNN 创建简单的围棋人工智能：

import random

class MCTSNode:
    def __init__(self, state):
        self.state = state
        self.children = []
        self.value = 0
        self.visits = 0

def MCTS(root_state, simulations):
    # 创建根节点
    root_node = MCTSNode(root_state)

    # 模拟
    for _ in range(simulations):
        # 选择一个节点
        node = root_node
        while node.children:
            node = max(node.children, key=lambda child: child.value / child.visits)

        # 扩展节点
        if not node.children:
            for action in node.state.get_legal_actions():
                new_state = node.state.play(action)
                new_node = MCTSNode(new_state)
                node.children.append(new_node)

        # 模拟游戏
        winner = simulate_game(node.state)

        # 反向传播结果
        while node is not None:
            node.visits += 1
            if winner == node.state.player:
                node.value += 1
            node = node.parent

    # 返回最佳动作
    return max(root_node.children, key=lambda child: child.value / child.visits).action