人類掌握計(jì)算機(jī)的最后堡壘之一是圍棋游戲-最好的人類玩家輕松擊敗最好的圍棋引擎。
這主要是因?yàn)镚o引擎的工作方式。這些機(jī)器搜索所有可能的動(dòng)作以找到最強(qiáng)的動(dòng)作。
盡管這種蠻力方法在草稿和國(guó)際象棋中效果很好,但在Go中效果不佳,因?yàn)樵谄灞P上可能有很多職位。在吃水情況下,董事會(huì)職位數(shù)量約為10 ^ 20;在國(guó)際象棋中是10 ^ 60。
但是在Go中,它是10 ^ 100,這遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了宇宙中粒子的數(shù)量。即使對(duì)于功能最強(qiáng)大的計(jì)算機(jī),搜索所有這些內(nèi)容也不可行。
因此,近年來(lái),計(jì)算機(jī)科學(xué)家已開始探索另一種方法。他們的想法是使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)找到最有力的下一步評(píng)估板。那解決了搜索的問(wèn)題。但是,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)尚未達(dá)到優(yōu)秀業(yè)余玩家甚至最佳的基于搜索的Go引擎的水平。
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