蒙特卡洛树搜索

新版本的AlphaGo以100：0的压倒性胜利再次震惊了人工智能领域，它的学习策略的转型——从强化学习向自我学习，尤为引人注目。这其中的关键算法之一就是蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）。

蒙特卡洛方法是一种源自20世纪40年代的统计模拟计算法，利用随机数解决复杂问题。这种方法起源于核武器计划中的随机模拟，以概率为核心，与确定性算法形成鲜明对比。它主要分为两类：一类是模拟具有随机性的实际问题，如中子在反应堆中的传输，科学家通过随机抽样得出统计结果；另一类是通过随机抽样估计复杂问题的随机特征，如概率或随机变量的期望值。

蒙特卡洛树搜索则是一种启发式搜索算法，广泛应用于游戏，如围棋程序。其核心步骤包括四个部分：节点选择、模拟、后向传播和节点更新。每个节点存储估计值和访问次数，选择过程利用UCB公式平衡了探索未知和利用已知的收益。Kocsis和Szepervari在2006年提出了完整的MCTS算法，即UCT方法，它是当前MCTS实现的基础。

深入理解蒙特卡洛树搜索需要时间沉淀，它教会我们平衡理论研究与实践应用的关系，寻找两者之间的平衡点，既能保持成就感，又能保持全局视野。学习过程并非一蹴而就，但持续探索和实践是关键。让我们继续前行，晚安。