围棋ai用的什么神经网络

① AlphaGo主要使用的技术是什么

AlphaGo主要使用的技术是专家系统。

Alphago属于人工智能应用领域中的计算机博弈。阿尔法围棋（AlphaGo）是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发。其主要工作原理是“深度学习”。

2017年7月18日，教育部、国家语委在北京发布《中国语言生活状况报告（2017）》，“阿尔法围棋”入选2016年度中国媒体十大新词。

操作过程

阿尔法围棋（AlphaGo）为了应对围棋的复杂性，结合了监督学习和强化学习的优势。它通过训练形成一个策略网络（policy network），将棋盘上的局势作为输入信息，并对所有可行的落子位置生成一个概率分布。

然后，训练出一个价值网络（value network）对自我对弈进行预测，以 -1（对手的绝对胜利）到1（AlphaGo的绝对胜利）的标准，预测所有可行落子位置的结果。

这两个网络自身都十分强大，而阿尔法围棋将这两种网络整合进基于概率的蒙特卡罗树搜索（MCTS）中，实现了它真正的优势。新版的阿尔法围棋产生大量自我对弈棋局，为下一代版本提供了训练数据，此过程循环往复。

② 阿尔法围棋的程序原理

谷歌为AlphaGo设计了两个神经网络：“决策网络”（policy network）负责选择下一步走法， “值网络”（value network）则预测比赛胜利方，用人类围棋高手的三千万步围棋走法训练神经网络。与此同时，AlphaGo也自行研究新战略，在它的神经网络之间运行了数千局围棋，利用反复试验调整连接点，完成了大量研究工作。