探秘蒙特卡洛树搜索算法：如何让AI更智能

一、什么是蒙特卡洛树搜索算法

蒙特卡洛树是指一种搜索算法，被广泛应用于不完全信息博弈，特别是围棋等棋类游戏中。在蒙特卡洛树搜索算法中，AI通过随机模拟游戏过程，收集有关不同决策的统计数据，以期望找到最佳的策略。而蒙特卡洛树搜索算法就是以树的结构来展现搜索结果，提供给我们一种新的学习方法，以期望使我们的AI更智能。

蒙特卡洛树搜索由四个部分组成：选择部分，展开部分，模拟部分和更新部分。下面我们来一一介绍：

二、选择部分

首先，从根节点开始选择一个节点进行扩展（假设该节点还未进行采样）。

如图所示，下面是一棵节点数为10的蒙特卡洛树。假定AI走到了它的第一步，选择节点C进行扩展。

         A 
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    B D  E  F G
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  H I J  K L M 
  

三、展开部分

展开是指为选择的未扩展的节点添加一个或多个未访问的孩子节点，这个过程中我们需要根据某种策略选出一个最好的孩子进行扩展。在蒙特卡洛搜索树中，我们使用一种叫做UCB策略的方法：选择具有最大置信上限的子节点。

置信上限是一个数学公式，它能影响我们接下来选择哪个孩子节点进行扩展。当分离的局面已被访问，我们可以计算出它的分数。然后，对于某个父节点，我们希望知道最好的孩子节点在哪里。

在选择UCB-1时，我们是选择一个状态，使得每一个状态都在考虑每个孩子的比例下出现了。 当选择的次数越多时，UCB-1将会发现最优的解。

UCB-1算法找到的节点可能不一定是最佳的，这就要引入模拟部分的作用。

四、模拟部分

完成了展开部分，这时我们需要对展开出来的新节点进行模拟，计算AI和对手的行动结果。

而“模拟”一个决策的目的是用来评估节点的值。可以通过面向落子位置的评估函数（比如棋盘分数等），还可以通过深度优先搜索或广度优先搜索来模拟。

在游戏有决胜负的情况下，可以直接模拟到游戏结束为止，比如围棋等。而在无限制（或无落子次数限制）的游戏中，我们通常选择模拟到达到目前已定义的最大步骤数为止。当我们达到模拟次数或时间限制时，模拟将自动停止。

五、 更新部分

这一步是对模拟部分的补充，更新节点的统计数据。这些统计数据将被用于计算节点分值以及后续的扩展节点选择。

当扩展得分被模拟得到后，我们要将这个值传递回选择的节点，从该节点向根节点递归执行“更新部分”。

         A 
     / / | \ \
    B D  E  F G
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44 3 46 27 19 67
  

六、优化蒙特卡洛树搜索

虽然蒙特卡洛树搜索算法已经被证明可以在不完全信息的情况下有效工作，但仍然有许多可优化的空间。其中一些包括：增加节点的选择和更好的模拟方法。

另外，AlphaGo在世界围棋大战中的成功让一些人误以为蒙特卡洛树搜索算法本身就是完美的，但这并不是真实的。蒙特卡洛树搜索仅是AI学习和执行围棋行动真正机器学习部分的其中之一，AI背后的神经网络才是学习规则和决策的核心。

七、总结

蒙特卡洛树搜索算法是一种应用广泛的搜索算法，其强大的性能和灵活性使其可以用于许多不完全信息博弈，如围棋、斗地主和黑杰克等游戏。它可以利用机器学习来识别最优的解决方案，从而实现智能决策。在未来，蒙特卡洛树搜索将继续得到优化和应用。