对百度Bingo算法的猜测
百度开发的围棋程序Bingo，由自然语言处理部门来进行。实际上，这可能是机器学习的一次小胜利。
Link:百度杨程：人工智能让系统懂得“学习”-IT168 软件专区
在原文中，关于算法的解释是这样的。
进入21世纪，基于蒙特卡洛树状搜索的UCT算法一直被业界视为解决计算机为其问题的关键，但UCT算法同样存在着取样量巨大、运行缓慢的致命问题。在UCT算法的基础上，杨程老师及其团队进行了大量的优化改进，最终提出了全新的学习算法，并成功应用于Bingo系统中。在相同时间内，新算法可以产生比UCT多若干倍的统计值，这可以大大加快Bingo的在线学习速度;其次，杨程和他的团队还定义了一种弱化形式的Alpha-Beta搜索，将其与在线强化学习和离线监督学习结合起来，并成功地嵌入到蒙特卡洛搜索当中，这使得探索更加深入地往极具前景的方向发展。“因为统计值多了，所以Bingo学习很快，而且基本上成功地实现了Rapid Action…可能的胜率在百分之七八十左右。”在谈到新算法带来的改进时，杨程说。
网络上关于这一段的资料不多，然而，从这一段中就可以略微的猜出其使用的算法了。百度抛弃了已经逐渐没落的UCT，一个很重要的原因可能是UCT的学习能力的确太慢。UCT实质上是一种在运算中不断学习的算法，从开始游戏到终止游戏都在不停的进行学习。然而，其学习的方法单一，在围棋这样项目上，学习效率不足也是致命的。百度使用的弱化的Alpha-Beta搜索，应该是在对蒙特卡罗模拟过程中，基于Alpha-Beta原理对大量表现不怎么好的节点进行快速的剪枝，这可能是基于一个由大量的离线学习而得到的剪枝函数。其主要使用的算法应该是一定的UCT+RAVE(Rapid Action Value Estimate)的变种算法，可以进行在线强化学习。同时，他在蒙特卡罗模拟过程，嵌入了一个由离线监督学习提炼出来的函数（通过大量的对比棋谱进行学习）。这个函数目的是快速的洗刷掉那些下的比较“掉价”的分支，减少整个博弈树节点的数量，也快速的提升了算法性能。所以，这是一种在线学习（UCT和RAVE结合）以及离线学习（蒙特卡罗模拟阶段清洗用的函数）的结合。
更期待百度可以把相关的技术发表出来。毕竟基于有限的信息，这猜测很可能会产生巨大的偏离。
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