深度学习之DeepMind的AlphaZero

AlphaZero 是 DeepMind 开发的一种人工智能程序，最初在 2017 年推出。它是一种通用的自我学习算法，能够通过自我对弈来学习并掌握各种棋类游戏，比如国际象棋、围棋和将棋。与传统的棋类 AI 不同，AlphaZero 不依赖于人工设置的规则或数据库中的棋局，而是通过自我对弈和深度学习来不断优化其策略。

AlphaZero 的核心技术包括深度神经网络和蒙特卡洛树搜索 (MCTS)，这使它能够在对弈过程中评估棋盘的状态并选择最佳的行动策略。它在围棋中击败了当时最强的围棋程序 AlphaGo Zero，并且在国际象棋和将棋中也表现出了极高的水平。

AlphaZero的核心算法：

1. 深度神经网络：

   • 网络结构：AlphaZero使用一个深度卷积神经网络。该网络包含多个卷积层和全连接层，用于处理棋盘状态的输入（棋局）并输出两个主要的信息：一个是每个可能行动的概率分布，另一个是当前棋局的胜利概率（价值函数）。
   • 输入：网络的输入是棋盘的状态，通常表示为一个多通道的张量（例如，对于围棋，可能会有一个表示棋盘的黑白棋子的二进制图像）。

2. 强化学习：

   • 自我对弈：AlphaZero通过自我对弈的方式进行训练。它不依赖于人类棋局数据，而是通过与自己进行大量对局来改进策略。在每一局中，AlphaZero利用当前的神经网络评估棋盘状态并选择行动。
   • 策略改进