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引言：当强化学习不再需要环境说明书
2016年AlphaGo击败李世石让世界认识了蒙特卡洛树搜索（MCTS）的威力，2017年AlphaZero用通用算法征服围棋、象棋、将棋三大棋类。但它们的共同局限在于：必须预先知道环境的完整规则（比如棋盘如何落子、得分如何计算）。而2019年DeepMind提出的MuZero算法，首次实现了**"无环境先验知识"的强化学习**——它像人类一样，通过观察和自我对弈，主动构建对世界的抽象理解，最终在Atari游戏、围棋等任务中达到甚至超越人类水平。本文将深入解析MuZero如何在"黑盒环境"中实现超人决策。
一、MuZero的核心思想：用抽象模型预测关键未来
传统强化学习（如DQN）依赖环境提供的即时奖励和状态转移，而MuZero的颠覆性在于：自主构建一个抽象的MDP（马尔可夫决策过程）模型，只预测与决策直接相关的三个核心指标：
- 策略（Policy）：当前状态下应采取的最佳动作分布
- 价值（Value）：当前状态对最终胜利的贡献度
- 奖