AlphaGo技术细节
完全信息的博弈或游戏均有最优的价值函数${v}^{*}(s)$，例如：象棋、围棋、西洋双陆棋、以及拼字游戏，也均可迭代地计算最优价值函数解决。然而，由于游戏的搜索空间差别很大，从而导致解决的难度不同。若利用$b$表示游戏的宽度(每个位置可移动的方向)和$f$表示深度(游戏的长度)，那么象棋$b\approx35,d\approx80$与围棋$b\approx250,d\approx150$，对应的搜索空间均为$b^d$。为了降低搜索空间，有两种办法，第一种通过位置评估减少搜索的深度，即把搜索树中状态$s$的子树利用价值函数$v(s)\approx {v}^{*}(s)$替换。这种方法很好的解决了象棋和西洋跳棋问题，但对搜索空间巨大的围棋问题没有得到很好的解决。第二种方法是减少搜索的广度可通过从策略$p(a\vert s)$中采样动作的方式实现，这种方式在西洋双陆棋和拼字游戏中实现了卓越性能，在围棋Go游戏只达到了弱初级选择级别。