What is Alpha Beta pruning in AI?

Alpha Beta修剪是一种搜索算法，用于减少在对抗型游戏（如国际象棋、围棋等）中搜索必须评估的节点数。这种算法基于极小化极大算法，通过剪除那些不可能影响最终决策的节点来减少搜索树的大小。

简单来说，Alpha Beta修剪为搜索引擎提供了一种方式，能理解“如果我采取这个行动，对手可能会有哪些相应的反应？”，然后基于这些反应来选择最优的行动策略。Alpha Beta修剪主要是通过两个参数来实现的：Alpha和Beta。Alpha代表在搜索过程中，当前玩家可以确保的最佳已知选择的下限；Beta代表对手可以确保的最佳已知选择的上限。在搜索过程中，如果发现某个节点的可能结果已经比当前Alpha或Beta更差时，就可以跳过不考虑这个节点及其所有子节点。

例如，在国际象棋游戏中，通过Alpha Beta修剪，如果分析到某一步棋后玩家的最佳可能结果已经不如之前分析过的其他选择，那么就没有继续探索这一步棋的必要了，因为对手不会允许你达到这个不利于他的结果。

这种方法大大提高了搜索的效率，因为它避免了对那些明显不会被选中的路径的无用搜索，从而节约了大量的计算资源和时间。