第893章 AI的蒙特卡罗算法，用童话故事讲解（2/2）
好书推荐： 新婚夜，王妃扛着火车连夜出逃
九星曜世录
抗战先锋！同学们一起穿越吧！
穿成炮灰就开始自救
王妃小奸细她总是不在线
我的女同桌邻居
知青年代：我有一个暴击系统
阴阳快递驿站
重生之冷面王爷的娇俏王妃
闪婚后，季二爷掐腰哄
虾皮小说【www.xpxs.net】第一时间更新《职场小聪明》最新章节。
?
这背后的原理，其实很科学：
? 蒙特卡罗方法是基于**“大数法则”**：随机试得多了，结果就接近真实的平均情况。
? 在AI、尤其是博弈AI中，比如围棋、象棋，电脑也是通过模拟大量可能的对局路线，然后选出胜率最高的一步。
? 而在复杂系统或无法明确预测的场景中，模拟比“算出来”更实际。
?
再打个比方：蒙特卡罗 vs 计划法
方法
比喻
普通计划法
就像你提前计划10步，每一步都要计算所有可能，脑子炸了
蒙特卡罗法
你不去计算所有的可能，而是“随机试试”，然后统计哪个试的结果最好
?
奇奇的结局
靠着这个“蒙特卡罗法宝”，奇奇每次都能做出聪明的选择，慢慢地成了“森林中最会找果子吃的狐狸”。其他小动物都来请教奇奇，小狐狸也开办了一家“决策学院”，把这个方法传授给大家。
森林里再也没有饿肚子的动物啦。
?
总结：蒙特卡罗算法（用童话理解）
概念
对应童话
随机模拟
小狐狸脑中幻想各种走法
多次尝试
小狐狸尝试成千上万次不同的路径
统计平均
看看哪条路吃的果子最多
选择决策
选那条“概率上”最可能吃得饱的路线去走
应用领域
游戏AI、决策模拟、概率估计、金融风险分析等