蒙特卡洛树搜索在围棋上的尝试，Java版 具体介绍在JS版：https://gitee.com/changjiuxiong/myGoChess
围棋AI，基于蒙特卡洛树搜索(MCTS)算法 Java版：https://gitee.com/changjiuxiong/mctsgo
截至到 2020 年中期，KataGo 是最强大的开源围棋机器人之一，在大多数位置上应该比 Leela Zero 更强大。 KataGo 是使用类似 AlphaZero 的过程进行训练的，并进行了许多修改和增强，从而极大地改善了自学学习，完全从零开始学习，没有外部数据。它的某些增强功能利用了游戏特有的特性和训练目标，但也有许多技术是通用的，可以应用到其他游戏中。因此，早期训练是远远快于其他零度风格机器人 -- 仅用了几天几个强大的 GPU，任何研究人员/爱好者都应该能够在完整的 19x19 棋盘上训练从无到高的神经网络。如果调整得当，则仅使用单个高端消费者 GPU 进行的训练就可能在几个月内将机器人从零开始训练为超越人类的专业水平。 在实验上，KataGo 还在2020年6月运行结束时尝试了使用外部数据的一些有限方法。结果好坏参半，似乎没有明显改善整体游戏强度，在此之前，该水平已经超过了其他已知开源机器人的水平。
