29、深入解析AlphaGo：从强化学习到超级人工智能

深入解析AlphaGo：从强化学习到超级人工智能

在人工智能领域，围棋一直是一个极具挑战性的项目。传统的AI技术在面对围棋的复杂局面时往往显得力不从心。然而，随着强化学习和深度学习的发展，我们见证了AlphaGo等超级围棋AI的诞生。本文将深入探讨AlphaGo的实现原理，包括强化学习中的演员 - 评论家算法，以及AlphaGo的神经网络架构和棋盘编码方式。

演员 - 评论家算法与强化学习

在强化学习中，演员 - 评论家（Actor - Critic）算法是一种强大的技术。它结合了策略函数和价值函数的学习，使得智能体能够更有效地做出决策。

• 策略函数与价值函数 ：策略函数告诉智能体如何做出决策，而价值函数则帮助改进策略函数的训练过程。与策略梯度学习相比，演员 - 评论家学习通常更加稳定。
• 优势的概念 ：优势是智能体实际获得的奖励与某一时刻预期奖励之间的差异。在游戏中，这是实际游戏结果（胜或负）与智能体价值模型估计的预期值之间的差异。优势有助于识别游戏中的重要决策。例如，如果一个学习智能体赢得了一场游戏，那么在平局或劣势局面下做出的移动的优势将最大，而在游戏结果已经确定后做出的移动的优势将接近零。
• Keras顺序网络的多输出 ：Keras顺序网络可以有多个输出。在演员 - 评论家学习中，这允许我们创建一个单一的网络来同时建模策略函数和价值函数。

实验与结果

在实验中，我们通过多批次的游戏训练智能体。每增加一批游戏后，我们将智能体与ac_v2进行比较。在我