15、人工智能中的博弈：从AlphaGo到博弈论基础

人工智能中的博弈：从AlphaGo到博弈论基础

在人工智能的发展历程中，博弈领域的突破是其重要的里程碑。AlphaGo及其后续版本的出现，以及博弈论的相关理论，都为我们展示了人工智能在策略决策方面的强大能力。

1. AlphaGo技术剖析

AlphaGo学习下棋遵循标准的机器学习过程。首先，它从一组已发布的专业围棋比赛中进行有监督的训练，之后通过强化学习和自我监督学习，进行大量模拟来提升棋艺。

• 核心网络与算法

  • 深度卷积神经网络（DCNN） ：用于呈现棋盘配置。
  • 蒙特卡罗搜索树（MCTS）算法 ：结合策略网络和价值网络。策略网络用于确定下一步的走法，价值网络用于预测该走法对赢得比赛的贡献。

• 马尔可夫决策过程（MDP）
  AlphaGo使用了马尔可夫链的扩展，即马尔可夫决策过程。策略函数π是从围棋棋盘状态s到相应动作的概率映射π(s)。当MDP与策略网络结合时，每个状态的动作就被确定，MDP成为具有马尔可夫转移矩阵的常规马尔可夫链。其目标是选择一个策略π，使奖励R的总和最大化，奖励总和是时间t乘以折扣因子γ（0 ≤ γ ≤ 1）的t次幂。较低的γ会促使相对即时的行动，而对于策略网络，γ通常接近1，反映了围棋中典型的长远策略。

目标公式为：
[ \max \sum_{t=0}^{\infty} \gamma^t R_{s_t,