14、AlphaGo Zero：强化学习与树搜索的融合

AlphaGo Zero：强化学习与树搜索的融合

在人工智能领域，AlphaGo Zero 是一个具有里程碑意义的成果。它展示了如何通过强化学习和树搜索的结合，在围棋等复杂游戏中达到超人类的水平。本文将深入探讨 AlphaGo Zero 的工作原理，包括其神经网络结构、树搜索算法、训练过程以及一些实用技巧。

1. AlphaGo Zero 简介

DeepMind 发布的 AlphaGo 第二代（代号 Master）以其令人震惊的下棋风格引起了全球围棋爱好者的关注。Master 的棋局充满了令人惊喜的新招，尽管它是基于人类棋局进行引导，但通过强化学习不断提升，发现了人类未曾使用过的新走法。这引发了一个问题：如果 AlphaGo 完全不依赖人类棋局，仅通过强化学习进行学习，它能否达到超人类水平？2017 年发布的 AlphaGo Zero 给出了答案。

AlphaGo Zero 基于改进的强化学习系统，从零开始训练，不依赖任何人类棋局记录。尽管它最初的表现不如人类初学者，但它稳步提升，迅速超越了之前的所有版本的 AlphaGo。令人惊讶的是，AlphaGo Zero 比原始的 AlphaGo 更强大，尽管它在很多方面更加简单，例如不再使用手工特征平面、人类游戏记录和蒙特卡罗模拟，并且只使用一个神经网络和一个训练过程。

AlphaGo Zero 之所以强大，主要有两个原因：一是使用了一个非常庞大的神经网络，最强版本的网络容量大约相当于 80 个卷积层，是原始 AlphaGo 网络的四倍多；二是使用了一种创新的强化学习技术，从一开始就将树搜索与强化学习相结合。

2. 构建用于树搜索的神经网络

AlphaGo Zero 使用一