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摘要
2016年3月,谷歌公司开发的计算机程序AlphaGo(初弈号)在韩国首都首尔挑战当今世界顶级棋手——韩国职业九段李世石(Lee Sedol),并最终取得4胜1负的令世界震惊战绩.这标志着人工智能方法已经能够在复杂的棋类博弈游戏中达到匹敌、甚至超越人类的水平.其基本原理是将具有“感知”能力的深度学习(deep learning)和具有“决策”能力的强化学习(reinforcement learning)紧密结合,构成深度强化学习(deep reinforcement learning)算法,并与蒙特卡罗树搜索结合.它极大地减少了目标优化过程的计算量,提升了对棋局估计的准确度.
- 出版日期2017
- 单位东南大学; 华南理工大学; 上海交通大学; 中国科学院自动化研究所
