什么是“博弈树”搜索？解析 AI 是如何预判你未来十步的出牌动作。

前言 牌桌上，你刚把一张关键牌甩出，AI 却像看穿未来一样，提前布下陷阱。这并非“读心术”，而是源于对局面空间的系统推演——博弈树搜索。当我们说 AI 能“预判你未来十步”，指的是它在心中展开一棵包含你我轮流行动的庞大树状结构，并在其中寻找胜率最高的路径。

什么是博弈树搜索 简言之，博弈树把每个可观测的局面当作节点，把一次出牌当作一条边，不断向前展开。“十步”可理解为十层行动（ply）的模拟：你出一手，我应一手，往复至深度 10。核心目标是：在对手也会反击的前提下，找到期望收益最大的策略。

AI 如何做出选择 经典方法是最小最大（Minimax）：在我方回合选最大收益，在对手回合假设对手选最不利我的结果，从而得到稳健决策。为避免爆炸式分支，算法会结合α-β剪枝跳过不可能成为最优的分支，使得同样深度下可搜索更多关键线路。还会配合启发式评估函数对未到终局的局面进行打分，并用迭代加深、走法排序、置换表等工程技巧提升覆盖率与速度。

为何能预判十步 “预判”并不是神奇的记忆，而是深度展开带来的结构性前瞻。通过优先扩展高价值走法（如可能形成连炸、保留关键控制牌等），并在劣势分支上及时剪枝，AI 能把有限算力集中在最可能影响胜负的变招上。这样，搜索深度达到十步时，往往已经覆盖了大多数关键对抗点。

信息不完全与不确定性 在斗地主、德州扑克等信息不完全、含随机性的出牌游戏里，AI 会引入蒙特卡洛树搜索（MCTS）：对未知手牌进行抽样，构造多个“可能世界”，在这些世界里推进若干次模拟对局（rollout），以统计胜率来指导真实决策。MCTS 的优势在于即使评估函数不完美，也能通过大量模拟逼近真实期望。

一个简短案例 设想残局我方握有“对 Q、顺子、单 A”，对手可能保留炸弹。AI 会先用评估函数判断“立刻出顺子压制场面”与“留顺子保节奏”的差异；在博弈树中，它模拟对手若有炸弹会否立即炸、若无炸弹将如何拆散对子。借助α-β剪枝，明显劣势的分支被早早裁掉；若对手手牌未知，AI 则用 MCTS 在抽样出的若干手牌分布上反复演算，最终选择在多数“可能世界”下胜率更高的出牌序列。

要点回看

• 博弈树搜索构建局面—行动—结果的推演结构，结合Minimax + α-β剪枝提高深度与质量。
• 启发式评估、迭代加深、走法排序、置换表让相同算力看得更深更准。
• 信息不完全时，蒙特卡洛树搜索用抽样与模拟估计真实胜率，从而实现对你“未来十步”的稳健预判。