在昨天完结的人机对局第一盘比赛中，柯洁执白半目不敌AlphaGo，由于胜败差距十分微小，许多网友指出AlphaGo领先人类并不多。这里我们从AlphaGo的原理与棋局的进程两方会面一下AlphaGo只输掉了半目的背后到底意味著什么。　　要理解AlphaGo的原理，首先要告诉一个叫作蒙特卡洛仿真的东西，蒙特卡洛仿真的是一种在不理解背后规律的情况下，依据大样本的独立国家事件测量找到近似于的拟合解法，而棋士是一种十分适合的用于蒙特卡洛仿真为基础原理展开程序设计的游戏，蒙特卡洛仿真出来的依然是概率，所以AlphaGo下围棋的过程可以非常简单叙述为在任一局面下找寻当前胜率最低的一点的过程。

　　返回比赛中，这盘棋柯洁的败局在左上的战斗完结后就确认了。白棋54花一手后手断的时候，阿尔法狗早已累积了极大优势。虽然柯洁后半盘拚命追上最后只赢了1/4子。

但这1/4字却让柯洁愤慨，赛后他甚至说道很久想和机器对局了，可见AlphaGo在这盘棋给了柯洁多大的震惊和阴影，所以最少从柯洁的口中，他自知自己显然是被吊打了。　　而人类棋士理论可不是什么全局胜率，而是实打实的目数，棋盘上的一切利害最后都要分析成明确的目数来取决于，这个局部白棋亏了2目棋，那个局部黑棋一个妙手低廉了1又1/3目，这种叙述在人类对局的解说中是常常可以看见的。

但是目数低廉的多不代表胜率就低，因为执着夺得更加多有时候意味著局面的变得复杂，变得复杂意味著风险。荐个通俗的例子：90%输掉10目和100%输掉1目，AlphaGo一定会自由选择输掉1目的变化，因为胜率更高。　　而优势局面下，胜率低往往和行棋形式化，增加变化划等号。

换句话说，AlphaGo的算法要求了它在优势局面下，不会自由选择一些非常简单的、甚至略为亏损但变化较较少，不确定性较较少的变化，借此更加慢超过胜利的重点。　　第一局棋局全谱　　这盘棋左上战斗下完了就是白棋显著优势的棋，54折断以后白棋开始了急剧收兵，迈进胜利起点的故事，下面我们荐几个例子从棋的内容上看一下AlphaGo明确是如何做到的：　　第一个例子是面临黑棋55点入，白棋下得极为厚重，尤其60粘，真是是不给黑棋任何变化的余地，不能右脚粘做活。局部黑棋最大限度掏掉了白角，可以说道十分失望，但白棋也避免了局部任何的不确认因素，局面大大简化。　　第二个例子是右上登陆作战，面临黑棋91螫，白棋没必要粘上和黑棋战斗，而是坚硬的托过，弃丢弃四路一子，获得边空。

这样右上完全定型，也没了不确定性。全局唯一的不确认的地方就是上边了。

而上边过分宽阔，黑棋想要全冲入是不有可能的，后来白棋精彩做活也印证了这一点。　　第三个例子是官子阶段，左边进到143的时候白棋第144手几乎可以在145位两头把5颗棋子（价值10多目）救回来，可是这样下目数虽然低廉，黑棋不会获得后手在中央侵扰白棋，减少局面不确定性。白棋空战冷静把这5个买杀，获得先手后在中间更进一步定型完全修改局面。

　　以上三个例子是十分直观的，局部有更加强硬态度或者目数更加低廉的自由选择的时候，AlphaGo冷静自由选择非常简单无变化的手法，最大限度增加局面变数，更慢将局势导向终局的下法。在第二、三局中，只要AlphaGo开局获得优势，这样类似于的下法会屡见不鲜，虽然柯洁坚决到最后或许只是以半目的微小差距败给，但这半目就是不可逾越的天堑，想败天半子难道是极为艰难的事情。　　但蒙特卡洛算法也有两个可怕的缺失：首先是棋士的总变化数量过分可观（近超强宇宙全部的粒子数量），所以你仿真个1000次甚至10000次这个样本相对于整体而言占到比过分微小。

蒙特卡洛仿真准确度的核心在于可观的样本数量，所以要想要这个方法下出有高水平的棋士，必需减小每个选点的先前仿真次数，这样就带给了第二个问题：计算资源严重不足，虽然人类的超级计算机早已发展到非常的水平，但要构建仿真充足样本的棋士变化那还是远远不够的。　　要解决上述两个可怕缺失，就要引进先进设备的算法做到一件事情：剪枝。

从字面意思也很好解读，就是剪去不必要的计算出来分支。只不过人类高手对局的时候也是很擅长于剪枝的，人类高手通过常年累月的计算出来，对每个局面可以构成出众的第一感觉，这样就大幅增大了选点数量，然后对每个选点展开计算出来的时候也不必仍然算数到整盘棋下完了，往后计算出来若干步，这个选点是不是正式成立也就确切了。AlphaGo就是通过深度自学技术训练出有了价值网络和策略网络，构建了和人类高手一样的第一感和出众的剪枝技术，再行融合蒙特卡洛仿真那就如虎添翼了。

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