人工智能100问：AlphaGo 是如何击败围棋冠军的

2016年，一款名为 AlphaGo 的人工智能程序震惊了世界。它在围棋比赛中击败了韩国围棋冠军李世乭，这是人类历史上第一次AI在围棋领域超越顶尖人类选手。那么，AlphaGo 究竟是如何做到的呢？

围棋为何如此复杂？

围棋是一种极其复杂的棋类游戏，其可能的棋局数量超过了宇宙中原子的数量。这使得传统的计算机方法无法奏效，比如简单地枚举所有可能的棋步。要在围棋中取胜，需要的不仅仅是计算力，更是策略、判断力和创造力。

一个简单的类比：
想象你正在玩一个选择题游戏，但答案数量不是四个，而是数亿个！这正是围棋AI面临的挑战。

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AlphaGo 的核心秘诀

AlphaGo 的成功归功于三大技术支柱：深度学习、强化学习和蒙特卡洛树搜索。这些听起来很复杂，但我们可以用简单的例子来说明。

1. 深度学习：像人一样看棋局

AlphaGo 使用了一种叫 神经网络 的技术，它模仿了人脑的工作方式。通过分析成千上万的人类棋谱，AlphaGo 学会了识别棋盘上的模式，就像人类棋手在思考下一步时会“看”棋盘一样。

举个例子：
这就像你通过看很多猫的照片，学会了区分猫和狗。AlphaGo 通过看棋局，学会了判断什么是好棋，什么是坏棋。

2. 强化学习：像小孩一样自己练习

在学习了人类棋谱后，AlphaGo 开始和自己下棋，每次都尝试新策略，不断改进自己。这个过程叫