我的理解:
现在的AI围棋所凭持的两大主要技术:
1、基于残差神经网络(带残差块的深度卷积神经网络)的深度学习,现在AI围棋的神经网络架构都差不多,水平主要取决于机器学习训练后获得的权重文件。
2、基于蒙特卡洛树搜索,也就是单位时间模拟对弈的次数和质量,这个是和第1条的神经网络架构和权重文件紧密相关的——需要对蒙特卡洛树搜索进行宽度和深度的有效剪枝。
配置运行AI围棋的电脑,棋手并不用此电脑训练神经网络来获得高水平权重文件,而是从网上或其它渠道获得最新、水平较高的权重文件,因此电脑的配置主要考虑单位时间模拟对弈的次数和质量。