![][1] Метод Монте-Карло это алгоритм принятия решений, часто используемый в играх в качестве основы искусственного интеллекта. Сильное влияние он оказал на программы для игры в Го, хотя находит свое применение и в других играх, как настольных, так и обычных компьютерных (например [Total War: Rome II][2]). Так же, стоит отметить, что метод Монте-Карло используется в нашумевшей программе AlphaGo, победившей го-профессионала 9-го дана Ли Седоля в серии из 5 игр. В данной статье хотелось бы рассказать про версию алгоритма Монте-Карло под названием Upper Confidence bound applied to Trees (UCT). Именно после публикации этого алгоритма в 2006-м году, программы для игры в Го сильно усилили свои позиции и достигли значительных успехов в игре против человека. [Читать дальше →][3]

[1]: https://habrastorage.org/files/6f6/095/ca2/6f6095ca2a5a4b69b97155a325f90351.jpg
[2]: http://aigamedev.com/open/coverage/mcts-rome-ii/
[3]: https://habrahabr.ru/post/282522/#habracut