下载文档原格式
ai围棋的算法原理AI围棋的算法原理引言：AI围棋是通过人工智能技术实现的一种计算机对弈游戏。
它的核心是基于深度学习和强化学习的算法原理。
本文将详细介绍AI围棋的算法原理及其应用。
一、深度学习在AI围棋中的应用深度学习是AI围棋算法的基石，它通过构建深度神经网络模型来实现对围棋棋盘局势的理解和预测。
具体而言，深度学习通过多层神经网络的训练和优化，将围棋棋盘的状态作为输入，并输出每个位置的落子概率和胜率预测。
1. 输入层：深度学习模型的输入层是围棋棋盘的状态表示。
通常采用的表示方法是将棋盘上的每个位置作为一个通道，通道中的值表示该位置上的棋子颜色和类型。
2. 中间层：深度学习模型的中间层是一系列的卷积层和全连接层。
卷积层用于提取局部特征，全连接层用于整合全局信息。
3. 输出层：深度学习模型的输出层是对每个位置的落子概率和胜率预测。
落子概率表示在当前局势下，该位置是最佳落子位置的可能性；胜率预测表示在当前局势下，当前一方获胜的可能性。
二、强化学习在AI围棋中的应用强化学习是AI围棋算法的另一个重要组成部分，它通过与自我对弈的方式进行训练，不断优化深度学习模型，提升AI围棋的水平。
具体而言，强化学习通过建立一个价值网络和一个策略网络，分别用于评估每个动作的价值和选择最佳动作。
1. 价值网络：价值网络用于评估每个动作的价值，即在当前局势下，执行该动作的预期收益。
通过与自我对弈的方式，不断更新价值网络，使其能够准确评估每个动作的价值。
2. 策略网络：策略网络用于选择最佳动作，即在当前局势下，选择能够最大化胜率的动作。
通过与自我对弈的方式，不断优化策略网络，使其能够选择更加合理的动作。
三、AI围棋的训练过程AI围棋的训练过程主要包括以下几个步骤：1. 数据采集：通过与人类棋手对弈或使用已有的棋谱数据，采集大量的围棋棋局数据，用于训练深度学习模型和强化学习模型。
2. 深度学习训练：使用采集到的围棋棋局数据，训练深度学习模型。
围棋人工智能：从神秘棋局到智能巅峰围棋，这项古老的策略棋盘游戏，长久以来一直被视为人类智慧的试金石。
然而，随着人工智能（AI）技术的飞速发展，围棋AI已经从初学者的水平跃升至超越世界顶尖人类棋手的境界。
本文将带您回顾围棋AI的发展历程，了解当前的技术水平，并探讨它对围棋界产生的深远影响。
发展历程围棋AI的早期尝试可以追溯到20世纪50年代，但直到20世纪90年代，随着计算机技术的进步，围棋AI才开始取得实质性进展。
早期的围棋程序主要依靠简单的搜索算法和启发式评估，它们的水平远远无法与职业棋手相提并论。
转折点出现在2016年，当时由谷歌DeepMind团队开发的围棋AI程序AlphaGo震惊了世界。
AlphaGo使用了深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）和蒙特卡洛树搜索（MCTS），在与世界冠军李世石的五番棋对决中取得了4胜1负的战绩。
这一胜利标志着人工智能在围棋领域的重大突破。
当前技术水平AlphaGo的成功催生了更多的围棋AI，如AlphaGo的后继者AlphaZero，以及开源围棋AI程序如Leela Zero和KataGo。
这些AI不仅在棋艺上达到了新的高度，而且在学习方法上也有所创新。
AlphaZero通过自我对弈学习，无需人类棋谱，就能达到超越人类的水平，这展示了AI在自主学习和创新策略方面的能力。
当前，围棋AI的水平已经远超人类顶尖棋手。
它们能够计算出人类无法想象的复杂局面，并在比赛中展现出惊人的策略深度和灵活性。
围棋AI的出现，不仅改变了围棋比赛的格局，也推动了人工智能在其他领域的应用。
对围棋界的影响围棋AI的崛起对围棋界产生了深远的影响。
首先，它为棋手提供了新的训练工具。
职业棋手可以通过与AI对弈来提高自己的水平，学习AI的策略和计算方法。
其次，AI的出现也推动了围棋理论的发展。
AI的创新走法和策略常常启发人类棋手，促使他们重新思考和探索围棋的可能性。
此外，围棋AI还引发了关于人工智能与人类智慧关系的讨论。
人工智能在围棋运动中的应用及其技术分析围棋是全世界最古老、最深奥的智力运动之一，也是人工智能（AI）领域的重要研究方向之一。
国际上著名的人工智能围棋项目AlphaGo已经证明了人工智能在围棋运动中的巨大潜力。
本文将深入探讨人工智能在围棋运动中的应用及其技术分析。
一、人工智能在围棋运动中的应用近年来，人工智能在围棋运动中的应用越来越广泛。
目前，最为著名的围棋人工智能项目无疑是AlphaGo，这是由谷歌旗下DeepMind公司研发的一款围棋人工智能程序。
AlphaGo在2016年击败了世界顶级围棋选手李世石，震惊了整个围棋世界。
其背后的技术之一是深度学习。
AlphaGo使用了多层卷积神经网络（CNN）来学习棋谱，之后将其与深度强化学习相结合，从而提高了其决策水平。
人工智能在围棋运动中的应用不仅仅局限于AlphaGo这一项目。
其他公司和机构也在研究如何使用人工智能来提高围棋选手的水平。
例如，中国的华为公司就研发了一款名为“Mist”—全称“Mind-Sports-Tournament&Training-System”的人工智能训练系统，可以帮助围棋选手进行训练，提高其决策水平。
二、人工智能在围棋运动中的技术分析人工智能在围棋运动中的应用，基于其背后的技术，存在几个主要的技术分析点。
1. 深度学习深度学习是人工智能中的一种基于神经网络的机器学习技术。
在围棋运动中，深度学习被广泛应用于学习棋局，从而提高机器的决策水平。
深度学习的原理是通过反向传播算法，从大量数据中学习特征，并对新数据进行决策和预测。
在围棋运动中，机器可以学习以往的棋局，从中发现规律并建模，以便后续的决策预测。
2. 卷积神经网络卷积神经网络（CNN）是一种广泛用于图像识别和计算机视觉领域的神经网络模型。
在围棋运动中，CNN可以用于学习棋子的位置以及棋盘状态的相关信息。
CNN可以对图像进行卷积操作，提取特征信息，并在之后的层次中进行处理和分类。
围棋ai常用定式围棋AI作为一个全球瞩目的技术突破，正逐渐改变着围棋的发展，许多围棋爱好者开始关注围棋AI的定式。
定式是围棋上一种固定的开局套路，旨在指导玩家制定合理的棋局策略。
在围棋AI中，定式扮演着至关重要的角色，因为它们是AI训练的基础。
下面我将介绍一些围棋AI常用的定式，希望能给广大围棋爱好者提供一些指导。
首先是围棋AI中的三三点定式。
三三点定式是指黑方先在棋盘上下棋，选择黑1在棋盘3-3点处。
这个定式主要用于黑方寻找孤立的棋眼，从而在棋局发展中形成有利的地势。
在三三点定式中，黑方会先行选择外攻，白方则被迫采取保守的策略。
这个定式在AI对弈中非常常见，因为它既可以用于攻击，也可以用于防守。
其次是围棋AI中的四四点定式。
四四点定式是指黑方选择在4-4点处进行下棋。
这个定式经典且灵活，可以适应各种局势。
黑方在四四点下棋可以迅速发展自己的势力，形成多个棋眼，从而掌握局势的主动权。
而白方在应对黑方四四点时，需要灵活选择进攻或是守势，以争夺棋局的优势。
四四点定式被广泛应用于围棋AI的训练中，它可以培养AI对形势判断的能力，提高其下棋的准确性。
接下来是围棋AI中的三四点定式。
三四点定式是指黑方选择在3-4点处进行下棋。
这个定式相对于四四点定式来说，更注重于对棋局的整体发展和布局的灵活性。
黑方在选择三四点时，可以利用这个位置扩展势力，同时清晰地表明自己的棋局意图。
而白方在面对三四点时，需要准确判断黑方的意图，并采取相应的应对策略。
三四点定式在围棋AI中用途广泛，因为它具备一定的开放性，方便AI进行局势推演。
最后是围棋AI中的大跳定式。
大跳定式是指黑方或白方在开局时选择大跳开局，这种开局方式非常激进且冒险。
大跳定式的优势在于能够快速扩展势力，形成激烈的局势对决。
在围棋AI中，大跳定式的应用凭借其剧烈的反击能力，可以使AI在开局阶段迅速占领优势地势。
综上所述，围棋AI常用的定式包括三三点定式、四四点定式、三四点定式和大跳定式。
第一个击败人类职业围棋选手的人工智能叫什么
第一个击败人类职业围棋选手的人工智能叫阿尔法围棋。
阿尔法围棋（AlphaGo）是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发。
其主要工作原理是“深度学习”。
阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序。
其主要工作原理是“深度学习”。
“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。
一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。
这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样。
阿尔法围棋用到了很多新技术，如神经网络、深度学习、蒙特卡洛树搜索法等，使其实力有了实质性飞跃。
美国脸书公司“黑暗森林”围棋软件的开发者田渊栋在网上发表分析文章说，阿尔法围棋系统主要由几个部分组成：一、策略网络（Policy Network），给定当前局面，预测并采样下一步的走棋；二、快速走子（Fast rollout），目标和策略网络一样，但在适当牺牲走棋质量的条件下，速度要比策略网络快1000倍；三、价值网络（Value Network），给定当前局面，估计是白胜概率大还是黑胜概率大；四、蒙特卡洛树搜索（Monte
Carlo Tree Search），把以上这四个部分连起来，形成一个完整的系统。
棋类电脑的工作原理
棋类电脑是一种专门用来玩棋类游戏的电子设备。
它能够运用计算机程序，通过算法和搜索技术来预测下一步最优的棋步，从而实现与人类对弈的功能。
棋类电脑的工作原理主要包括以下几个方面：一是输入棋盘状态。
棋类电脑通过扫描棋盘上的棋子，获取当前的游戏状态，包括棋子的位置、种类、颜色等信息，并将其进行数字表示。
二是计算机程序的运算。
棋类电脑内置的程序通过各种算法和搜索技术（如博弈树搜索、启发式搜索等），根据当前的游戏状态和对
手的棋步，对下一步的最优解进行预测和计算，从而输出最佳的棋步。
三是输出棋步。
计算机程序根据预测的结果，输出最优的棋步，并将其转化为棋子的移动操作，从而实现与人类对弈的功能。
总之，棋类电脑的工作原理是通过输入棋盘状态，通过计算机程序的运算，输出最优的棋步，从而实现与人类对弈的功能。
它的出现不仅为我们带来了更多的娱乐方式，还为计算机领域的研究和发展提供了有益的借鉴和启示。
- 1 -。
Top4“黑科技”｜带你了解世界顶尖的黑科技AlphaGo人工智能：轰动一时引发全世界关注，基于谷歌深厚的人工智能研发资源，通过对无数局围棋对弈分析，自主学习围棋套路，战胜人类围棋大师展现人工智能尖端的学习能力。
阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序，2015年10月阿尔法围棋以5:0完胜欧洲围棋冠军、职业二段选手樊麾；2016年3月对战世界围棋冠军、职业九段选手李世石，并以4:1的总比分获胜。
PowerEgg无人机：便捷的蛋形设计颠覆无人机的外观传统，super easy control操作系统将操控做到“儿童级”极致体验。
其他性能参数譬如4K相机、续航时间等，据悉均达到了同级别最高水准。
可折叠的一体化设计还顺便解决了携带的痛点，一个背包，说走就走。
Atlas机器人：世界上最优秀的救援机器人，系统比战斗机还要复杂，穿越树林、山涧、毁坏的街道都如履平地；破拆、钻孔、举小汽车都不在话下。
专为各种搜索及拯救任务而设计，Atlas是世界上最精密的机器人之一，它由MIT计算机科学与人工智能实验室Atlas设计团队设计，负责人罗斯?泰得瑞克(Russ?T edrake)说，“它的操纵系统比战斗机还要复杂”。
Magic Leap MR眼镜：神乎其技的增强现实体验，超越一切竞争对手，完美展现《钢铁侠》中“凌空操作”的情景，绝密的消息封锁这一技术成为关注焦点。
这个设备能把物体投影到人的视场，而且真实得远超我们现在所见的其它类似设备。
Magic Leap的设备由两部分组成：一副眼镜和一个便携的口袋式投影仪/计算模块。
这模块是差不多手机大小的没屏幕的长方体。
这个便携式计算模块通过数据线连接眼镜。
眼镜与普通眼镜有着类似的尺寸和结构，也许稍胖一点点。
体积小是该产品的一个重要特征。
体积小意味着该产品可以在社交场合里佩戴使用，也许有可能会像智能手机一样地便携易用，随处可用。
这些黑科技都离不开信息的处理跟储存，所谓智能是因为我们向它写入了大量的信息并保存起来了，一般信息丢失的话机器将不再进行相应的操作。
人工智能方法在围棋方面的应用详解人工智能（AI）方法在围棋方面的应用已经取得了令人瞩目的进展。
在过去的几年中，AI系统已经成功地击败了多名世界级围棋冠军，这一成就标志着人工智能技术在复杂决策和模式识别方面的突破。
本文将详细介绍人工智能方法在围棋中的应用，并从AlphaGo的发展历程、困难和挑战以及未来的可能性等方面进行探讨。
一、AlphaGo的发展历程AlphaGo是Google DeepMind开发的一个AI系统，它在2016年击败了围棋大师李世石，这标志着AI在围棋领域的重要突破。
AlphaGo的设计灵感来源于深度强化学习和蒙特卡洛树搜索等技术。
深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的方法，能够从大量的游戏数据中学习并优化其表现。
蒙特卡洛树搜索则是一种根据模拟对局结果进行迭代优化的搜索算法，能够提供更加准确和可靠的决策。
AlphaGo的训练过程涉及两个主要的阶段：自我对弈和监督学习。
在自我对弈阶段，AlphaGo通过与自己进行大量对弈来寻找最佳决策策略，并使用强化学习算法进行迭代优化。
在监督学习阶段，AlphaGo使用专家人类围棋棋谱进行训练，以引导其学习优秀的游戏策略。
最后，AlphaGo经过了大量的训练和优化后，能够在围棋对局中做出与人类棋手相媲美的决策。
二、困难和挑战尽管AlphaGo在围棋领域取得了重大突破，但在实际应用过程中仍然面临一些困难和挑战。
首先，围棋是一种复杂的决策游戏，其状态空间非常庞大。
对于围棋的每一步决策，都有多种可能的选择，因此需要巨大的计算量和存储空间来进行搜索和优化。
在现实世界中应用AI系统时，需要通过算法优化和硬件升级等手段来提高计算速度和效率。
其次，围棋的决策与很多因素相关，包括棋局布局、棋子型态、对手策略等。
如何从这些因素中提取有效的特征，并将其纳入到决策模型中，是一个相当复杂的问题。
目前，AI系统往往通过深度学习和强化学习的方法进行特征提取和模型训练，但仍然存在一些局限性和不足之处。
学术研究1932017年4月上 第7期 总第259期1 围棋与人工智能围棋作为中国传统四大艺术之一,拥有着几千年的悠久历史。
围棋棋盘由19条横线和19条竖线组成,共有19*19=361个交叉点,围棋子分为黑白两种颜色,对弈双方各执一色,轮流将一枚棋子下在纵横交叉点上,终局时,棋子围上交叉点数目最多的一方获胜。
围棋棋盘上每一个纵横交叉点都有三种可能性:落黑子、落白子、留空,所以围棋拥有高达3^361种局面;围棋的每个回合有250种可能,一盘棋可长达150回合,所以围棋的计算复杂度为250^150,约为10^170,然而全宇宙可观测的原子数量只有10^80,这足以体现围棋博弈的复杂性和多变性。
人工智能(Artificial Intelligence,AI)主要研究人类思维、行动中那些尚未算法化的功能行为,使机器像人的大脑一样思考、行动。
长期以来,围棋作为一种智力博弈游戏,以其变化莫测的博弈局面,高度体现了人类的智慧,为人工智能研究提供了一个很好的测试平台,围棋人工智能也是人工智能领域的一个重要挑战。
传统的计算机下棋程序的基本原理,是通过有限步数的搜索树,即采用数学和逻辑推理方法,把每一种可能的路径都走一遍,从中选举出最优路径,使得棋局胜算最大。
这种下棋思路是充分发挥计算机运算速度快、运算量大等优势的“暴力搜索法”,是人类在对弈规定的时间限制内无法做到的。
但是由于围棋局面数量太大,这样的运算量对于计算机来讲也是相当之大,目前的计算机硬件无法在对弈规定的时间内,使用计算机占绝对优势的“暴力搜索法”完成围棋所有局面的择优,所以这样的下棋思路不适用于围棋对弈。
搜索量巨大的问题一直困扰着围棋人工智能,使其发展停滞不前,直到2006年, 蒙特卡罗树搜索的应用出现,才使得围棋人工智能进入了崭新的阶段,现代围棋人工智能的主要算法是基于蒙特卡洛树的优化搜索。
2 围棋人工智能基本原理目前围棋人工智能最杰出的代表,是由谷歌旗下人工智能公司DeepMind创造的AlphaGo围棋人工智能系统。
现代计算机围棋的主要智能技术北京邮电大学北邮-九鼎计算机围棋研究所刘知青简介☐现代计算机围棋博弈使用了大量的智能科学技术☐本次报告介绍现代计算机围棋博弈中所使用智能科学技术基本概念和基本理论☐本次报告假设观众具有以下背景和基础⏹高等数学和概率论⏹数据结构和算法分析⏹操作系统⏹简单的围棋规则与知识本次报告的主要智能技术1.多臂匪徒问题与UCB算法（20分钟）2.马尔科夫决策优化与UCT算法（20分钟）3.假设检验与模式识别（20分钟）4.模式的哈希表示与匹配（20分钟）5.围棋Monte-Carlo形势评估（20分钟）6.共享内存的多核并行计算（20分钟）主要智能技术之间的关系1.每次围棋对弈中的落子计算是使用UCT算法在围棋博弈树上进行马尔科夫决策优化的一个过程2.围棋博弈树的每个内部节点对应于一个多臂匪徒问题，UCT算法使用UCB算法进行优化搜索选点3.围棋博弈树的每个叶子节点上，UCT算法使用Monte-Carlo方法进行形势评估4.Monte-Carlo形势评估大量使用通过假设检验所识别的模式以提高评估准确率5.使用哈希编码表示模式以提高其匹配效率6.使用共享内存的多核并行计算以提高总的效率专业词汇☐Markov Decision Process：马尔科夫决策过程☐Multi-Armed Bandit Problem：多臂匪徒问题☐Upper Confidence Bound：UCB算法☐UCB Applied to Tree：UCT算法☐Hypothesis Testing：假设检验☐Pattern Recognition：模式识别☐Hashing Function：哈希函数☐Zobrist Hashing：Zobrist哈希☐Monte-Carlo Method：蒙特卡洛方法☐Shared Memory：共享内存☐Multi-Thread Concurrent Computing：多线程并发计算☐Multi-Core Parallel Computing：多核并行计算1.多臂匪徒问题与UCB算法☐探索与利用之间的权衡☐多臂匪徒问题模型☐UCB算法☐基于UCB算法的优化选择算法探索与利用之间的权衡☐机器学习中的探索☐机器学习中的利用☐探索与利用之间的矛盾与权衡多臂匪徒问题模型☐多臂匪徒问题是权衡机器学习中探索与利用的一个典型模型，在统计学中有过仔细的研究☐多臂匪徒问题模型：⏹一个多臂匪徒可以被看作一个赌场里的多臂角子机⏹每个臂由一个序列的随机变量所定义⏹这些随机变量的值代表了连续拉动该臂（以下称为“访问该机器”）所获得的回报⏹这些回报是相互独立的和恒等分布的，并符合某种未知的回报率ni X ,多臂匪徒问题的策略与遗憾☐多臂匪徒问题的策略指的是一个算法，该算法根据过去所访问机器及其回报的序列来决定下一次要拉动的臂☐理论上的最优策略总是访问回报最高的机器，但理论上的最优策略需要预先的知识，不可能是机器学习的结果☐由于一个策略不一定总是访问回报最高的机器，因此它的总体回报要比最优策略的总体回报要小，其差别的期望就被定义为该策略的遗憾☐很明显，遗憾较小的策略较好；其中理论上的最优策略的遗憾是零多臂匪徒问题的最优机器学习策略☐基于机器学习的多臂匪徒问题的最优策略具有以下特点：⏹其遗憾不超过访问次数的对数函数⏹最优机器访问次数是次优机器访问次数的指数倍⏹在每只机器上定义上限信心索引，作为该机器回报期望的估计⏹每次访问上限信心索引最大的机器最优机器学习策略之一：UCB1算法☐如果回报的范围是[0，1]，UCB1算法就是多臂匪徒问题的一个最优机器学习策略☐UCB1算法如下：⏹访问每个机器各一次⏹循环：☐访问当前上限信心索引最大的机器UCB1算法中的上限信心索引 在UCB1算法中上限信心索引通过二项的和来计算，第一项为当前的平均回报，第二项为平均回报信心范围一侧的尺寸jj v v x ln 2基于UCB1算法的优化选择算法☐优化选择算法，用于选择最优机器☐基于UCB1算法的优化选择算法while (having_time) loop使用UCB1算法访问某个机器end loopreturn 访问次数最多的机器存在类似的其它形式的UCB算法☐UCB2算法☐UCB tuned算法☐UCB1 normal算法☐ε-贪婪算法多臂匪徒问题与UCB算法参考文献☐H. Robbins. (1952). Some Aspects of the Sequential Design of Experiments. Bulletin of the AmericanMathematical Society, (58):527–535.☐Berry, D., and Fristedt, B. (1985). Bandit problems.London: Chapman and Hall.☐Lai, T. and Robbins, H. (1985). Asymptotically efficient adaptive allocation rules. Advances inApplied Mathematics, (6)4–22.☐Agrawal, R. (1995). Sample mean based index policies with O(log n) regret for the multi-armedbandit problem. Advances in Applied Probability,(27)1054–1078.☐Auer, P., Cesa-Bianchi, N. and Fischer, P. (2002).Finite-time analysis of the multiarmed bandit problem.Machine Learning Journal, 47(2-3):235–256.2.马尔科夫决策优化与UCT算法☐马尔科夫决策过程☐Monte-Carlo规划☐UCT算法马尔科夫决策过程☐马尔科夫决策过程是个数学框架，用于特定状况下的决策，该状况下的结果有部分随机性，也部分取决于决策者的控制☐马尔科夫决策是个离散时间上随即控制过程。
在每一步时间上，进程的状态为s，决策者选择行为a，进程在下一步时间上会随机地变到s'，同时决策者得到回报R(s,s').☐马尔科夫决策过程适用于一大类优化问题的研究，这些问题的解决方法通常包含动态规划和增强型学习Monte-Carlo规划与马尔科夫决策过程☐Monte-Carlo规划是解决大型状态空间上的马尔科夫决策过程的不多的有效方法之一：⏹采用以采样为基础向前搜索⏹在搜索过程中会建立一棵状态树或状态-行为树⏹采样的回报会相应地反映在树上Monte-Carlo规划的伪代码function MonteCarloPlanning(state)Repeatsearch(state, 0)until Timeoutreturn bestAction(state,0)function search(state, depth)if Terminal(state) then return 0if Leaf(state; d) then return Evaluate(state)action := selectAction(state, depth)(nextstate; reward) := simulateAction(state, action) q := reward + γsearch(nextstate, depth + 1)UpdateValue(state; action; q; depth)return qMonte-Carlo规划与UCT算法☐UCT算法是把UCB算法应用于树☐UCT算法可以提高Monte-Carlo规划算法的效率，并具有以下二大特点：⏹如果算法提前结束，其错误概率较小⏹如果运行的时间足够长，算法的结果会收敛到最优解☐UCT算法也应用于博弈树的搜索UCT算法☐UCT算法是Monte-Carlo规划算法的改进☐其核心改进在selectAction函数中：⏹每个树的内部节点是一个独立的多臂匪徒问题，其中每一个臂对应于一个行为及其回报，其中回报是以该节点为起点所模拟路径段回报的集成⏹使用UCB1算法在树的内部节点上选择模拟中的下一个行为UCT算法参考文献☐Kearns, M., Mansour, Y. and Ng, A.Y.(1999). A sparse sampling algorithm for near-optimal planning in largeMarkovian decision processes. InProceedings of IJ-CAI'99, 1324-1331.☐Kocsis, L.and Szepesvari, C. (2006).Bandit based monte-carlo planning.In ECML-06.3.假设检验与模式识别☐频率方法☐假设检验☐模式识别频率方法☐最简单的方法计算语料库中搭配出现的次数，如果二个事物一起出现的次数很多，其关联度可能就不一般☐频率方法在一定程度上是有效的，但其有效性有缺陷：⏹高频率可能是偶然性的：如果二个字的出现频率都很高，它们一起出现的频率也会搞，但并不表明它们之间有较强的关联度而成为一个词，例如，“人的”假设检验☐关联度实质上表示二个字之间的关联不是偶然的，这是统计学的一个经典问题，叫做假设检验。
☐我们做个空假设H0：二个字之间没有偶然机会之外的联系，然后计算在H0为真的情况下二个字一期出现的条件概率p，如果p足够小（例如p< 0.05, 0.01, 0.005, 或0.001），我们就可以否定H0，从而证明二个字之间存在偶然机会之外的联系χ2检验本检验的本质是比较观察到的频率与相互独立时所期望频率之间的差别。
如果差别很大就可以否定相互独立的空假设∑-=ji ij ijij E EO ,22) (χ可能性比率检验☐类似于χ2检验，但更适合于稀疏数据☐对于w 1w 2,考虑假设H 1和H 2,H 1代表相互独立，H 2代表相互不独立☐计算假设H 1和H 2的可能性L(H 1)和L(H 2)，及其比率-2log(L(H 1)/ L(H 2)))|()|(:)|()|(:122112212121w w P p p w w P H w w P p w w P H ⌝=≠=⌝==可能性比率的计算),;(),;()(),;(),;()()1(),;(211221112211221121)(1122211212p c N c c b p c c b H L p c N c c b p c c b H L x x k n x n k b c N c c p c c p N c p k n k --=--=-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=--===-假设检验与模式识别☐能够通过检验（可能性比率）从而否定空假设的数据都被识别为模式☐本模式识别过程可以通过对语料库的处理而快速的获得假设检验与模式识别参考文献☐Manning, C.D.and Schütze. H. (1999).Foundations of Statistical NaturalLanguage Processing, The MIT Press,Cambridge, Massachusetts.☐Liu, Z.,Dou, Q., Li, W. and Lu, B.(2008). Automatic Acquisition ofPattern Collocations in GO, Journal of China University of Posts andTelecommunications, 15(1):61-67.4.模式的哈希表示与匹配☐模式匹配中的效率问题☐Zobrist哈希模式编码☐使用Zobrist哈希编码进行模式匹配模式匹配中的效率问题☐模式匹配中的效率要求：⏹大量的模式：百万数量级⏹几何模式：二维，形状不固定⏹匹配要求高：是否存在匹配以及匹配的位置⏹大规模的匹配：每秒钟百万数量级的匹配要求☐简单的模式表示无法满足以上要求模式的哈希表示哈希函数H把二维不定长的几何模式p映射到一维整数（例如，32位整数）空间上，并具有以下特点：1.如果二个模式p1=p2，那么H(p1)=H(p2)2.如果二个模式p1≠p2，那么H(p1)≠H(p2)成立的概率非常大（H(p1)=H(p2)的概率是2-32）3.H(p1)和H(p2)之间的比较效率远远大于p1和p2之间的比较效率Zobrist哈希☐棋盘上的每一特征元素都用一个随机数来表示（围棋上共有361个点，每个点有三种颜色可能，所以共有1023个特征元素）☐把模式分解为一系列特征元素的集合☐模式的Zobrist哈希值是其特征元素所对应随机数的与或模式匹配☐每个模式以其Zobrist哈希值的方式存在物理内存中的哈希表中☐模式匹配也就简化成在哈希表查找整数，其复杂度为单位时间，与哈希表中模式的数量无关模式的哈希表示与使用参考文献Zobrist, A.L. (1969). A Hashing Method with Applications for Game Playing, Tech. Rep. 88, ComputerSciences Department, University of Wisconsin, Madison, Wisconsin5.围棋Monte-Carlo形势评估☐Monte-Carlo对局伪代码：while (not终盘) loop计算所有落子可下点从中随机选一点落子end loopreturn 终盘胜负结果☐形势评估落子可下点的计算与终盘的识别☐落子可下点的计算取决于围棋规则和常识：⏹规则禁止的点均不是落子可下点，例如自杀、劫⏹常识中坏点均不是落子可下点，例如自己的眼、使自己成为一口气☐当对局双方都没有可下点时即为终盘终盘胜负结果的判断☐在终局时死子已被提光☐使用中国围棋规则进行简单胜负判断：⏹黑点归黑⏹白点归白⏹所有相连的空点成为一体，如果周围均为黑点则全部归黑，如果周围均为白点则全部归白，否则不归任一方形势评估☐期望结果模型⏹博弈树结点的形势评估值是从该节点进行Monte-Carlo对弈结果的期望值⏹博弈树结点的形势评估值=该节点的胜利次数/该节点的访问次数围棋Monte-Carlo形势评估参考文献☐Abramson, B. (1990). Expected-outcome :a general model of static evaluation. IEEEtransactions on PAMI, (12)182–193.☐Bouzy, B. and Helmstetter, B. (2003).Monte-Carlo Go Developments, ACG.Volume 263 of IFIP, 159–174.☐Gelly, S., Wang, Y., Munos, R., and Teytaud, O.(2006). Modication of UCT with patterns in Monte-Carlo Go. TechnicalReport 6062, INRIA, France.6.共享内存的多核并行计算☐多核微处理器☐多线程操作系统与运算模型☐多线程运算模型与共享内存☐共享内存的多核并行计算多核微处理器是发展方向☐微处理器的发展方向：⏹在单个芯片上提高微处理器的处理速度比较困难⏹在单个芯片上集成多个处理单元比较容易⏹2006年9月，Intel公布一个80核的微处理器，并承诺5年内投放市场多线程操作系统与运算模型☐操作系统⏹现代操作系统都通过线程支持在多核微处理器上进行对称多处理☐多线程运算模型⏹竞争问题⏹同步机制☐应用程序⏹没有跟上微处理器的发展⏹很多程序员仍没有掌握多线程运算模型多线程运算模型与共享内存☐共享内存是多线程运算模型的基础☐共享内存也是多线程运算模型中复杂性的原因共享内存的多核并行计算☐共享内存的多线程并发计算☐共享内存的多核并行计算⏹每个线程有其独立的核进行运算总结现代计算机围棋博弈中所使用主要智能科学技术基本概念和基本理论：1.每次围棋对弈中的落子计算是使用UCT算法在围棋博弈树上进行马尔科夫决策优化的一个过程2.围棋博弈树的每个内部节点对应于一个多臂匪徒问题，UCT算法使用UCB算法进行优化搜索选点3.围棋博弈树的每个叶子节点上，UCT算法使用Monte-Carlo方法进行形势评估4.Monte-Carlo形势评估大量使用通过假设检验所识别的模式以提高评估准确率5.使用哈希编码表示模式以提高其匹配效率6.使用共享内存的多核并行计算以提高总的效率谢谢。
