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也许有人会问:这不还是硬算吗?问题并非如此,看似依然需要大量运算,却和先前有着极大的区别。当机器进行反复的训练后,它们对某些情况下的落子位置概率会变得很低。换句话说,它们可以跳过这些位置的运算,而非全部再计算一通。这些算法的进步实际更加符合人类的思考和学习方式。我们人类并不是掌握了全部的信息和预测之后才能做出决策的,我们只能尽力追求在自己的能力范围内“满意”的答案,而不是非要找到那个最优的答案。这便是Herbent Simon提出的有限理性理论(Bounded Rationality)。对于一位棋手而言也是如此,无论他的棋力多么高超也不够算计到所有的局面,所以一定是做出他最满意的那个决策。既然如此,如果机器真的能模拟人类智能,那么它也不需要做到所有的运算,只需要模仿人类尽可能的优化自身。而相比人类,计算机的学习却可以“不知疲倦”的反复训练。彩神app苹果注册4) Back Propagation:Simulation阶段已经搜索到最终的决胜节点。那么根据这个Simulation的最终胜负,我们会反过来更新刚刚的选择和展开的节点所在的路径。比如Simulation最后结果是我方胜,那么说明刚刚导致这个结果的所有每一步(图中粗线所经过的所有节点),都是需要表扬和肯定的。那么具体来说,会更新这些节点所对应的得分,保证在下一轮迭代的时候这些节点会有更大的几率被选中。反之,如果Simulation的最终结果是我方输,那么相应的节点都会受到惩罚,在下一轮迭代中会更小的几率被选中。

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