强化学习及其在电脑围棋中的应用_陈兴国

资 源 简 介

强化学习及其在电脑围棋中的应用_陈兴国

详 情 说 明

强化学习作为机器学习的重要分支，近年来在人工智能领域取得了突破性进展。陈兴国在其研究中深入探讨了强化学习技术在电脑围棋中的创新应用。

强化学习的核心思想是通过智能体与环境的不断交互来学习最优策略。在电脑围棋这种复杂的博弈场景中，传统的搜索算法往往面临组合爆炸的困境。研究表明，强化学习通过价值网络和策略网络的协同训练，能够有效解决这一问题。

这项研究特别关注了深度强化学习在围棋决策中的优势。通过蒙特卡洛树搜索与神经网络相结合的方法，系统可以在海量的可能走法中快速识别最有潜力的候选动作。这种技术路线后来被著名的阿尔法狗系统进一步验证和完善。

在应用层面，该研究揭示了强化学习在处理围棋这类高维度状态空间问题时的独特价值。相比传统的启发式方法，强化学习算法能够从自我对弈中持续提升，逐步发展出超越人类直觉的棋感。这种能力在围棋这类难以完全形式化的复杂游戏中尤为宝贵。

陈兴国的研究为后续人工智能在棋类游戏中的突破奠定了理论基础，同时也为强化学习在其他复杂决策领域的应用提供了重要参考。