深度强化学习综述_兼论计算机围棋的发展_赵冬斌

资 源 简 介

深度强化学习综述_兼论计算机围棋的发展_赵冬斌

详 情 说 明

深度强化学习作为人工智能领域的重要分支，近年来在算法演进和应用场景上取得了显著突破。该技术将深度学习的感知能力与强化学习的决策能力相结合，通过神经网络拟合价值函数或策略函数，使智能体能够在复杂环境中自主学习最优行为策略。

在计算机围棋的发展历程中，深度强化学习扮演了革命性角色。早期围棋AI依赖手工设计的评估函数和树搜索算法，而AlphaGo的出现标志着蒙特卡洛树搜索与深度神经网络的结合取得突破，后续的AlphaGo Zero更通过纯强化学习从零开始训练，证明了自我对弈训练范式的可行性。这一技术路径不仅提升了围棋AI的决策水平，更为其他博弈类问题提供了通用框架。

当前深度强化学习面临的挑战包括样本效率低、训练稳定性不足等问题，但其在机器人控制、金融决策等领域的应用前景仍被广泛看好。未来发展趋势可能集中在多智能体协作、分层强化学习等方向，而计算机围棋作为经典测试平台，将继续推动算法创新与理论突破。