现代计算机围棋的主要智能技术
北京邮电大学
北邮-九鼎计算机围棋研究所刘知青
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简介
?现代计算机围棋博弈使用了大量的智能科学技术
?本次报告介绍现代计算机围棋博弈中所使用智能科学技术基本概念和基本理论?本次报告假设观众具有以下背景和基础
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高等数学和概率论数据结构和算法分析操作系统
简单的围棋规则与知识
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本次报告的主要智能技术
1.2.3.4.5.6.
多臂匪徒问题与UCB算法（20分钟）马尔科夫决策优化与UCT算法（20分钟）假设检验与模式识别（20分钟）模式的哈希表示与匹配（20分钟）
围棋Monte-Carlo形势评估（20分钟）共享内存的多核并行计算（20分钟）
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主要智能技术之间的关系
1.每次围棋对弈中的落子计算是使用UCT算法在围
棋博弈树上进行马尔科夫决策优化的一个过程2.围棋博弈树的每个内部节点对应于一个多臂匪徒
问题，UCT算法使用UCB算法进行优化搜索选点3.围棋博弈树的每个叶子节点上，UCT算法使用
Monte-Carlo方法进行形势评估
4.Monte-Carlo形势评估大量使用通过假设检验所
识别的模式以提高评估准确率
5.使用哈希编码表示模式以提高其匹配效率6.使用共享内存的多核并行计算以提高总的效率
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专业词汇
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Markov Decision Process：马尔科夫决策过程Multi-Armed Bandit Problem：多臂匪徒问题Upper Confidence Bound：UCB算法UCB Applied to Tree：UCT算法Hypothesis Testing：假设检验Pattern Recognition：模式识别Hashing Function：哈希函数Zobrist Hashing：Zobrist哈希
Monte-Carlo Method：蒙特卡洛方法Shared Memory：共享内存
Multi-Thread Concurrent Computing：多线程并发计算Multi-Core Parallel Computing：多核并行计算
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