探秘蒙特卡洛樹搜索演算法：如何讓AI更智能

一、什麼是蒙特卡洛樹搜索演算法

蒙特卡洛樹是指一種搜索演算法，被廣泛應用於不完全信息博弈，特別是圍棋等棋類遊戲中。在蒙特卡洛樹搜索演算法中，AI通過隨機模擬遊戲過程，收集有關不同決策的統計數據，以期望找到最佳的策略。而蒙特卡洛樹搜索演算法就是以樹的結構來展現搜索結果，提供給我們一種新的學習方法，以期望使我們的AI更智能。

蒙特卡洛樹搜索由四個部分組成：選擇部分，展開部分，模擬部分和更新部分。下面我們來一一介紹：

二、選擇部分

首先，從根節點開始選擇一個節點進行擴展（假設該節點還未進行採樣）。

如圖所示，下面是一棵節點數為10的蒙特卡洛樹。假定AI走到了它的第一步，選擇節點C進行擴展。

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三、展開部分

展開是指為選擇的未擴展的節點添加一個或多個未訪問的孩子節點，這個過程中我們需要根據某種策略選出一個最好的孩子進行擴展。在蒙特卡洛搜索樹中，我們使用一種叫做UCB策略的方法：選擇具有最大置信上限的子節點。

置信上限是一個數學公式，它能影響我們接下來選擇哪個孩子節點進行擴展。當分離的局面已被訪問，我們可以計算出它的分數。然後，對於某個父節點，我們希望知道最好的孩子節點在哪裡。

在選擇UCB-1時，我們是選擇一個狀態，使得每一個狀態都在考慮每個孩子的比例下出現了。 當選擇的次數越多時，UCB-1將會發現最優的解。

UCB-1演算法找到的節點可能不一定是最佳的，這就要引入模擬部分的作用。

四、模擬部分

完成了展開部分，這時我們需要對展開出來的新節點進行模擬，計算AI和對手的行動結果。

而「模擬」一個決策的目的是用來評估節點的值。可以通過面向落子位置的評估函數（比如棋盤分數等），還可以通過深度優先搜索或廣度優先搜索來模擬。

在遊戲有決勝負的情況下，可以直接模擬到遊戲結束為止，比如圍棋等。而在無限制（或無落子次數限制）的遊戲中，我們通常選擇模擬到達到目前已定義的最大步驟數為止。當我們達到模擬次數或時間限制時，模擬將自動停止。

五、 更新部分

這一步是對模擬部分的補充，更新節點的統計數據。這些統計數據將被用於計算節點分值以及後續的擴展節點選擇。

當擴展得分被模擬得到後，我們要將這個值傳遞迴選擇的節點，從該節點向根節點遞歸執行「更新部分」。

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44 3 46 27 19 67
  

六、優化蒙特卡洛樹搜索

雖然蒙特卡洛樹搜索演算法已經被證明可以在不完全信息的情況下有效工作，但仍然有許多可優化的空間。其中一些包括：增加節點的選擇和更好的模擬方法。

另外，AlphaGo在世界圍棋大戰中的成功讓一些人誤以為蒙特卡洛樹搜索演算法本身就是完美的，但這並不是真實的。蒙特卡洛樹搜索僅是AI學習和執行圍棋行動真正機器學習部分的其中之一，AI背後的神經網路才是學習規則和決策的核心。

七、總結

蒙特卡洛樹搜索演算法是一種應用廣泛的搜索演算法，其強大的性能和靈活性使其可以用於許多不完全信息博弈，如圍棋、鬥地主和黑傑克等遊戲。它可以利用機器學習來識別最優的解決方案，從而實現智能決策。在未來，蒙特卡洛樹搜索將繼續得到優化和應用。