关于AlphaGo使用的蒙特卡洛树搜索,以下说法不正确的是()
A: 蒙特卡洛树搜索可以让AlphaGo进行虚拟地走棋，从而在一定搜索步骤后，才决定当前应该走到哪里。
B: 经典的人工智能的方法就是搜索。
C: 蒙特卡洛搜索算法可以依概率来在众多的可能性中选择一个，从而砍掉大量其它的分支树，快速地展开树搜索。
D: 经过几步虚拟走棋，积累了关于棋局的信息，进而减少不必要的随机搜索。
E: AlphaGo的随机选择并不是纯粹的随机，而是利用了前面介绍的走棋网络、价值网络的先验信息，以及累积到的下一步棋局的信息等等再随机走棋的。
F: 机器走棋犹豫不决，实际上人类在进行棋局推演的时候，不用评估每一种可能走棋究竟是好还是坏。
A: 蒙特卡洛树搜索可以让AlphaGo进行虚拟地走棋，从而在一定搜索步骤后，才决定当前应该走到哪里。
B: 经典的人工智能的方法就是搜索。
C: 蒙特卡洛搜索算法可以依概率来在众多的可能性中选择一个，从而砍掉大量其它的分支树，快速地展开树搜索。
D: 经过几步虚拟走棋，积累了关于棋局的信息，进而减少不必要的随机搜索。
E: AlphaGo的随机选择并不是纯粹的随机，而是利用了前面介绍的走棋网络、价值网络的先验信息，以及累积到的下一步棋局的信息等等再随机走棋的。
F: 机器走棋犹豫不决，实际上人类在进行棋局推演的时候，不用评估每一种可能走棋究竟是好还是坏。
