围棋AI“绝艺”由腾讯AI Lab开发，其工作原理融合了深度学习、强化学习及蒙特卡洛树搜索（MCTS）等先进技术，并结合人类棋手的实战经验进行持续优化。以下是其核心工作机制的详细解析：
### 一、算法基础1. **深度学习** 绝艺通过多层神经网络模拟人类棋手的决策过程，其网络结构包含多个隐藏层，采用**ReLU激活函数**提升计算效率。神经网络主要分为两部分： - **策略网络**：负责微观层面的落子选择，预测每一步可能的走法概率，筛选出最优候选动作。 - **价值网络**：评估宏观棋局胜率，判断当前局面是否有利于最终获胜。绝艺通过提升价值网络精度，显著增强了全局判断能力。
2. **强化学习** 绝艺结合了**Q学习**和**策略梯度（Policy Gradient）**优化策略： - **Q学习**：通过计算不同动作的长期收益（Q值），调整走棋策略。 - **策略梯度**：直接优化策略网络的参数，提升对复杂局面的应对能力。 此外，绝艺通过**自我对弈**生成海量棋局数据，不断迭代模型，形成“左右互搏”的学习闭环。
### 二、训练与学习过程1. **数据收集** 初始阶段，绝艺从人类职业棋手的棋谱库（如野狐围棋平台）中学习，分析历史对局中的策略与模式。
2. **模型训练** - 策略网络通过监督学习模仿人类棋手的落子选择，初步掌握基础策略。 - 价值网络通过强化学习从胜负结果中反向调整参数，提升对局面的评估能力。
3. **实战优化** 绝艺在腾讯野狐围棋平台上与柯洁、朴廷桓等顶尖棋手对弈超过500局，通过实战反馈优化模型。例如，其“对杀能力”因强化学习算法的创新而显著优于同类AI。
### 三、技术创新与优势1. **混合架构** 绝艺的框架借鉴了AlphaGo的“策略-价值网络+MCTS”模式，但进行了多项改进： - **价值网络精度提升**：通过更高效的训练数据生成方法（如特定阶段的随机探索），增强了对复杂局面的判断能力。 - **蒙特卡洛树搜索优化**：结合策略网络快速筛选候选动作，减少无效搜索，提升决策速度。
2. **人机协同训练** 绝艺不仅依赖自我对弈，还通过与人类职业棋手的实时对局获取反馈，形成“人类经验+机器计算”的混合训练模式。例如，其在野狐平台上的对局数据被用于调整策略网络的权重。
### 四、实际应用与成果绝艺自2016年面世后，迅速在围棋领域崭露头角： - **竞技表现**：2017年UEC杯全胜夺冠，同年对职业棋手取得59连胜，并让二子击败自身旧版本。 - **训练辅助**：2018年起成为中国国家围棋队专用训练AI，帮助棋手分析局势、优化策略。 - **技术外延**：其“精准决策”能力被探索应用于无人驾驶、金融量化等场景，体现通用人工智能的潜力。
### 总结绝艺的工作原理体现了深度学习与强化学习的深度融合，结合人类经验与机器计算的互补优势。其成功不仅在于技术层面的创新（如价值网络的精度优化），更在于通过实战与人类协作持续迭代模型，展现了人工智能在复杂博弈中的突破潜力。