人工智能通識決策樹算法-tft每日頭條

人工智能通識決策樹算法

生活更新时间:2025-02-07 17:41:22

博弈這類遊戲來講，計算機的特點決定了它在解空間中尋找答案的能力比人類更強。今天不講阿爾法狗，而是了解一種通過博弈樹來實現下棋程序的算法。

一盤棋子從第一步到結束整個過程可以看作是一個龐大的樹，每下一步都可以看成為樹又向下推進了一層。因為針對敵方的走棋，我方的選擇有非常多應對的策略，每一個選擇都可以看成這一層的若幹節點（分支），這樣粗略評估一下如果每盤棋子要走100步（樹深度），每步平均有10個選擇（分支因子），那麼這個棵樹多大規模呢？10的100次方種走法，如果是圍棋每步的選擇更多所以深藍也無法處理。博弈的過程就是雙方在這個樹（解空間）中找最優選擇的過程。每個人都會選擇對自己價值最大的那步，這課樹也叫博弈樹（如下圖）。

人工智能通識決策樹算法（計算機是如何下棋的）1

圖博弈樹，MAX最優是往8走，MIN最優往1走，結果是去2了，2就是博弈的結果

要赢就需要在這個博弈樹中找到價值最大路徑的過程，就是博弈過程的模型，本質上也是一種搜索。如果試圖每走一步就要遍曆整個解空間，基本上就崩潰了，因為對于10的100次方這個級别你需要動用全宇宙的原則來計算也不夠。所以基本的策略是對樹進行剪枝，縮小解空間的範圍。如何剪枝呢？如上圖中MIN在2-7中會選擇2,1-8中選擇1，而MAX在2-1中會選擇2，這樣看來其實樹最底層的節點8就沒必要訪問了，相當于隻需要比較2,7,1三個節點博弈樹就可以上一層。所以我們看到，最優路徑是在2那條分支上，所以博弈的結果是趨向均衡的，不下錯的情況下和棋的概率最高。如果其中一方能比對方多看幾步，那麼他就能站在更深的層評估占據從而更有可能赢的比賽。所以高手下棋一是比誰不出錯、二是比誰能看的更遠。這個深度也是格局，和做人一樣格局越大成功的可能性就越大。

人工智能通識決策樹算法（計算機是如何下棋的）2

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