大数据挖掘在围棋AI中的应用研究

大数据挖掘在围棋AI中的应用研究引言

围棋作为一种古老的智力游戏，一直受到人们的热爱。然而，

长期以来，越南象棋、西洋跳棋等其他国际象棋游戏与围棋相比，在计算机AI领域有着更广泛和深入的研究。围棋对于计算机AI

来说，是一个很大的挑战。传统的博弈树算法复杂度太高，很难

应对围棋的多样性和复杂性。因此，大规模数据挖掘技术被认为

是解决这个问题的关键。

本文将从数据挖掘的角度，探讨在围棋AI中大数据挖掘的应

用研究。

大数据挖掘在围棋AI中的历史发展

围棋AI的历史可以追溯到20世纪60年代，当时许多人尝试

基于规则构建围棋AI。然而，这种方法非常复杂，导致计算的时

间太长，难以应对围棋的挑战。到了20世纪80年代，一种称为“模式识别”的方法被提出。该方法通过在大量的围棋记录中查找

棋形重复出现的频率，以此来确定棋子的最佳位置。然而，由于

数据量不够大，这种方法最终没有取得很好的效果。

2006年，AlphaGo诞生，这个围棋AI系统对业界引起了轰动。该系统通过深度学习、神经网络等方法获得了重大突破。2017年，

AlphaGo再次升级，成为AlphaGo Zero。该系统仅通过自我学习，就能够超越人类围棋棋手，并成为顶级围棋AI。

2019年，Facebook发布了一个名为DarkForest的开源围棋AI

系统，该系统的构建基于大数据挖掘技术。该系统实现了1200个CPU/GPU，通过处理大量棋谱数据进行深度学习，进一步提高了

围棋AI强化学习的性能。

大数据挖掘在围棋AI中的应用

在围棋AI中，大量的数据可以帮助AI系统更准确地判断一个

棋局的胜负。下面详细介绍大数据挖掘在围棋AI中的具体应用。

1. 强化学习

强化学习是一种基于数据的学习方法，通过与环境的交互来学

习最优策略。在围棋AI中，这种方法被广泛应用。围棋AI系统

需要从大量的棋谱数据中学习对棋局的分析和评估，以此推导出

正确的决策。

例如，在AlphaGo系统中，神经网络会分析已经走过的所有棋子，以此预测接下来下哪一颗棋子。当棋子下出去之后，再根据

最终结果给出奖励或惩罚，进一步调整神经网络的权值，以此提

高围棋AI系统的对局能力。

2. 数据库搜索

围棋AI系统需要快速地识别已有的围棋棋局，以便在数据库中搜索相关的数据。此时，大数据挖掘技术可以帮助系统快速地从庞大的数据集中找到对应的棋谱和棋局。

例如，在DeepZenGo系统中，它用到了一个包含1900万个围棋棋谱的数据库，系统可以通过模式识别和搜索引擎技术，快速地找出符合当前棋局的相关记录。

3. 模式识别

围棋AI中最难的问题之一是处理围棋的多样性和复杂性。针对这个问题，数据挖掘技术可以帮助AI系统识别大量常见模式及其变化，并可以快速识别各种特殊局面。

例如，在DarkForest系统中，算法通过大规模深度学习，学习到了各种常见或罕见的围棋模式，包括四四，三三，大吃小等，从而提高围棋AI系统的判断和对局能力。

结语

以大数据挖掘技术为基础，围棋AI系统可以对棋手的下棋思路进行分析，从而进一步提高围棋AI系统的对局能力。这种技术不仅仅可以应用于围棋AI，而且也可以用于其他博弈游戏的AI 中。在未来，随着大数据挖掘的发展，各种AI系统的性能和应用范围也将进一步拓展。