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Context: AlphaGo 的 研究者 戴维 · 席尔瓦 介绍 表示 , AlphaGo 系统 的 关键 是 , 将 围棋 巨大 无比 的 搜索 空间 压缩 到 可控 的 范围 之内 。 为了 达到 这 一 目的 , AlphaGo 系统 将 最 先进 的 蒙特 卡 洛 树 状 搜索 技术 与 两个 深层 神经网络 相结合 , 每个 深层 神经网络 均 包含 许 多层 , 每层 又 包含 数以 百万计 的 神经元 一样 的 连接 。 在 AlphaGo 两种 不同 的 神经网络 中 , “ 策略 网络 ” 的 作用 是 预测 下一步 , 并 用来 将 搜索 范围 缩小 至 最 有可能 触发 的 那些 步骤 ; 另 一个 神经网络 “ 价值 网络 ” 则 是 用来 减少 搜索 树 的 深度 , 每 走 一步 估算 一次 获胜 方 , 而 不是 搜索 所有 结束 棋局 的 途径 。 上述 方法 使得 AlphaGo 的 搜索 方式 相比 之前 的 方法 更 人性化 。 例如 , 深蓝 采用 强力 方法 搜索 的 棋子 位置 要 比 AlphaGo 多数 千倍 。 而 AlphaGo 则 相反 , 它 通过 想象 下完 剩余 棋局 来 对 下一步 进行 预判 , 如此 多次 反复 。

Question: AlphaGo 的搜索方式与以前的方法比怎样？<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

更 人性化<|eot_id|>