Phương pháp Monte Carlo là một cách tiếp cận trong đó bạn tạo ra một số lượng lớn các giá trị hoặc mô phỏng ngẫu nhiên và hình thành một số loại kết hợp dựa trên các mẫu chung, chẳng hạn như phương tiện và phương sai.
Ví dụ, bạn có thể sử dụng nó cho dự báo thời tiết . Dự đoán thời tiết dài hạn là khá khó khăn, bởi vì nó là một hệ thống hỗn loạn, nơi những thay đổi nhỏ có thể dẫn đến kết quả rất khác nhau. Sử dụng các phương pháp Monte Carlo, bạn có thể chạy một số lượng lớn các mô phỏng, mỗi mô phỏng có sự thay đổi khí quyển hơi khác nhau. Sau đó, bạn có thể phân tích kết quả và ví dụ tính xác suất mưa vào một ngày nhất định dựa trên số lượng mô phỏng kết thúc với mưa.
Đối với việc sử dụng Monte Carlo trong Alpha Go, dường như họ đang sử dụng cái gọi là Tìm kiếm cây Monte Carlo . Trong phương pháp này, bạn tạo ra một cây có thể di chuyển, một vài bước vào tương lai và cố gắng tìm ra chuỗi tốt nhất. Tuy nhiên, vì số lượng di chuyển có thể có trong trò chơi cờ vây là rất lớn, bạn sẽ không thể khám phá rất xa về phía trước. Điều này có nghĩa là một số động tác có vẻ tốt bây giờ có thể trở nên xấu sau này.
Vì vậy, trong Tìm kiếm cây Monte Carlo, bạn chọn một chuỗi các bước di chuyển đầy hứa hẹn và chạy một hoặc nhiều mô phỏng về cách trò chơi có thể tiến hành từ thời điểm đó. Sau đó, bạn có thể sử dụng kết quả của mô phỏng đó để hiểu rõ hơn về trình tự di chuyển cụ thể đó thực sự tốt như thế nào và bạn cập nhật cây theo đó. Lặp lại khi cần thiết cho đến khi bạn tìm thấy một động thái tốt.
Nếu bạn muốn biết thêm thông tin hoặc xem một số hình ảnh minh họa, tôi đã tìm thấy một bài viết thú vị về chủ đề này: C. Browne và cộng sự, Khảo sát về Phương pháp tìm kiếm cây Monte Carlo ( kho lưu trữ mở / liên kết cố định (paywalled) )