围棋ai是靠什么学习

围棋AI通过自我对弈和海量棋谱学习。系统每天进行数百万盘棋局训练，每盘棋产生约200个决策点。AI分析每个落子位置胜率变化，积累千万级局面评估数据。训练过程中，AI会识别特定局面下的最优策略，比如"金角银边草肚皮"原则。AlphaZero版本结合蒙特卡洛树搜索，每步评估约10000种可能变化，通过强化学习不断提升胜率。

围棋AI依赖深度神经网络处理棋盘信息。网络包含约20个卷积层，每层处理19×19棋盘数据。系统计算每步棋的价值评估，误差控制在0.001以内。训练需要数百块GPU并行计算，耗时数周完成。AI能记住约100万种常见定式，并针对对手风格调整策略。最新版本支持实时分析人类职业棋手的对局，每秒处理约500个局面变化。