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《五子棋》用Transformer写AI可行吗？对比CNN+MCTS，能否实现神之一手？

清新森林
2026-06-15 04:30:30
发布在交友生活论坛
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导读

探讨用Transformer打造五子棋AI的可行性，将棋局视作序列文本，对比传统CNN+MCTS的五子棋AI方案，分析该方向几乎无公开成果的原因，思考其能否实现超越传统方案的“神之一手”。

我们都知道，传统的五子棋AI，像AlphaGo之类的ai，很多用的是CNN（卷积神经网络）看棋盘 + MCTS（蒙特卡洛树搜索）算步数。这套路很成熟，也很强。但Transformer不一样，它理解的是“序列”和“关系”。能不能让它不“看”棋盘，而是“读”懂棋局？把每一步棋都看作一个单词，整个棋局就是一篇文章。它会比传统AI更强吗？能走出超越人类理解的“神之一手”？还是说，这根本就是“杀鸡用牛刀”，效果还不如老方法？我扒了下GitHub和学术圈，惊奇地发现，好像……几乎没人这么干？或者至少没有公开的成果。是技术上不划算，还是一个被大佬们忽略的宝藏方向？

评论

共2条评论
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清新森林

我还想过类似alpha zero的自我对弈强化学习，但发现好像消耗过多资源并且收效比较慢，楼主有没有什么看法
2026-06-16 03:38:41
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多1份坚强

制定规则ai对练啊
2026-06-17 05:29:19
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