AlphaZero Algorithm Explanation of Everything!

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

“AlphaGo Zero”这款已经上市的五子棋AI，带领围棋顶级选手打败了国际象棋世界冠军李世石。近日，又有一款基于神经网络的机器学习模型“AlphaZero”被提出，也在围棋游戏中击败了上一代“AlphaGo”。很多技术人员或从业者都对这两款新型AI感到兴奋，并纷纷研究其背后的原理。但是，众多论文、报告和博客文章之中，对于AlphaZero的内部工作机制及其应用场景等方面知识了解不足。如果能有一份详细的全面且系统的讲解，将有助于技术人员更好的理解AI、应用、创新等领域的知识体系，更好的利用技术资源，开拓创造新的应用模式。因此，本文就以较深入浅出的形式，阐述AlphaZero的设计理念和主要算法原理，力争给读者提供一个清晰的AlphaZero技术脉络，并希望能够帮助更多技术人员参与、改进AlphaZero AI模型。

2.基本概念

2.1 AlphaGo Zero

AlphaGo Zero是一个用深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）框架训练的五子棋AI，在2017年末成功战胜了人类顶尖围棋选手李世石。它的设计理念很独特，它采用了一种策略生成网络（Policy Network）+蒙特卡洛树搜索（Monte-Carlo Tree Search）的组合方式，通过博弈树搜索算法计算出最佳动作序列。通过神经网络学习，完成了下棋过程的自动化，这种训练方式可以让AlphaGo Zero适应不同的棋局和玩家，而不需要重新训练网络。而且，它还能够利用合成的自对弈数据，从而扩充训练集并训练更精确的棋手策略。总结起来，AlphaGo Zero