圍棋作為一個古老而複雜嘅棋盤遊戲，其變化之多連超級電腦都難以窮舉。但自從AlphaGo嘅出現，AI喺圍棋領域嘅表現已經遠超人類。今次我哋要探討嘅MCTS（蒙地卡羅樹搜尋）正係呢類AI嘅核心技術之一。MCTS唔係直接計算所有可能，而係透過大量嘅隨機模擬，逐步學習同優化策略，尤其喺圍棋呢種分支因子極高嘅遊戲中，表現特別出色。根據2023年嘅統計，採用MCTS技術嘅圍棋AI，喺9x9棋盤上嘅勝率已經可以輕鬆超越99%。

圍棋 MCTS AI <br>策略深度剖析

MCTS AI 點樣幫我哋理解博弈策略？🤔

MCTS AI透過其獨特嘅「選擇、擴展、模擬、反傳」四個階段，為我哋提供咗一個理解複雜博弈策略嘅新視角。佢展示咗即使面對海量可能性，透過智能嘅抽樣同學習，依然可以搵到接近最佳嘅決策路徑。呢種方法唔單止適用於圍棋，喺其他博弈遊戲、甚至係現實世界嘅決策問題上，都有巨大嘅啟發作用。例如，喺體育博彩分析中，我哋亦可以借鑒MCTS嘅思路，透過模擬不同賽果同盤口變化，去評估最佳嘅下注策略。喺 businessdirectory-uk.com，佢哋就經常探討呢類策略遊戲嘅技術分析。

圍棋 MCTS AI 嘅核心演算法係乜？🧠

圍棋MCTS AI嘅核心演算法，其實就係蒙地卡羅樹搜尋（MCTS）配合UCB1公式。呢個演算法分四個主要階段：

  • 選擇 (Selection)：從根節點開始，利用UCB1（Upper Confidence Bound 1）公式，選擇一條最有潛力嘅路徑，一路向下直到一個未完全擴展嘅節點或者葉節點。UCB1平衡咗「探索」同「利用」，確保AI唔會只係重複已知嘅好棋，同時亦會嘗試新嘅可能性。
  • 擴展 (Expansion)：當到達一個未完全擴展嘅節點時，從呢個節點嘅未嘗試過嘅合法手牌中，隨機選擇一個手牌，創建一個新嘅子節點。
  • 模擬 (Simulation)：從新創建嘅子節點開始，進行一次隨機對弈（rollout），直到棋局結束。呢個過程通常會採用簡單嘅隨機策略，速度要快。
  • 反傳 (Backpropagation)：將模擬嘅結果（勝或負）反饋到所有沿途嘅父節點，更新佢哋嘅訪問次數（visits）同勝利次數（wins）。咁樣，樹中嘅每個節點都會累積更多嘅統計數據，為之後嘅選擇提供更準確嘅依據。

呢個循環重複幾百甚至幾千次，每一次模擬都會加深AI對棋局嘅理解。例如，文中提供嘅Python專案預設進行800次模擬，呢個數字喺9x9棋盤嚟講已經可以達到唔錯嘅效果。

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MCTS 參數點樣影響 AI 表現？📊

MCTS嘅表現好大程度上取決於幾個關鍵參數嘅設定。主要有兩個：

  • n_simulations (模擬次數)：呢個參數決定咗AI每一步棋會進行幾多次完整嘅「選擇→擴展→模擬→反傳」循環。數值越大，AI思考時間越長，但通常會搵到更好嘅落子。就好似一個投注者做賽前分析，投入更多時間研究數據，自然會有更高嘅成功率。但係，過多嘅模擬次數會導致運算時間過長，喺即時對弈中可能唔實際。據悉，AlphaGo Zero喺訓練初期，每秒進行數以萬計嘅模擬，遠超我哋呢個示範專案嘅800次。
  • c (UCB1 探索係數)：呢個係UCB1公式中嘅一個常數，平衡咗探索未知路徑（exploration）同利用已知最佳路徑（exploitation）嘅權重。預設值1.414（即√2）係一個理論上較為理想嘅值，但喺實際應用中，根據不同遊戲嘅特性，呢個值可能需要微調。一個高嘅c值會鼓勵AI更多地探索新嘅手牌，而低嘅c值則會令AI更傾向於選擇已知勝率高嘅手牌。喺2024年嘅研究中，有專家提出針對特定棋局初期，調整c值可以有效提升AI嘅開局表現。

另一個重要參數係komi (貼目)，雖然呢個唔係MCTS演算法本身嘅參數，但佢喺圍棋計分中扮演關鍵角色，影響最終勝負判斷。一般嚟講，白方會獲得6.5目嘅貼目，以平衡先手黑方嘅優勢。呢個貼目機制就好似體育博彩中嘅讓分盤，目的係創造一個更公平嘅競爭環境。理解呢啲參數點樣影響AI嘅決策同最終結果，對於我哋分析AI嘅勝率同埋喺投注策略上預測AI表現都好有幫助。

參考資料：BBC Sport (https://www.bbc.com/sport)