第一章：2016年AlphaGo的划时代胜利

2016年3月，人工智能发展迎来历史性时刻。DeepMind开发的围棋程序AlphaGo在与世界顶级棋手李世石的五局对决中以4:1获胜。这是人类首次在公平比赛中被AI击败，标志着人工智能在复杂决策领域的突破性进展。

AlphaGo的核心技术融合了深度神经网络与蒙特卡洛树搜索（MCTS）。它通过两个关键网络协同工作：策略网络预测下一步走法，价值网络评估当前局面胜率。这种结合使AlphaGo具备了超越传统规则引擎的能力。

在训练过程中，AlphaGo首先学习了数百万人类棋谱，随后通过自我对弈不断提升棋力。其训练流程主要包括以下步骤：

1. 使用人类棋谱训练初始策略网络
2. 构建强化学习策略网络
3. 生成自我对弈数据
4. 训练价值网络评估胜率

以下是AlphaGo关键训练流程的伪代码示例：

# 初始化策略网络
policy_network = initialize_policy_network()

# 使用人类棋谱进行监督学习
for game in human_games:
    train_policy_network(game.states, game.moves)

# 强化学习阶段：自我对弈提升
for iteration in range(num_iterations):
    # 生成自我对弈数据
    games = generate_self_play_games(policy_network)

    # 提取训练样本
    states, targets = process_games(games)

    # 更新策略网络
    train_policy_network(states, targets)

# 训练价值网络评估胜率
value_network = train_value_network(self_play_results)

该胜利不仅展示了AI在非完备信息博弈中的潜力，也开启了深度强化学习在复杂问题求解中的广泛应用。此后，AlphaGo的算法思路深刻影响了自动驾驶、医疗诊断等多个领域，成为人工智能发展史上的重要里程碑。

第二章：蒙特卡洛树搜索（MCTS）的核心机制

2.1 MCTS的基本原理与博弈树构建

蒙特卡洛树搜索（MCTS）是一种启发式搜索算法，广泛应用于博弈类人工智能中。其核心思想是通过模拟多次随机对局，评估不同走法的潜在价值，并逐步构建一棵以当前局面为根的博弈树。

博弈树构建的四个阶段

MCTS 的执行过程可分为四个主要步骤，按顺序循环进行：

1. 选择（Selection）：从根节点出发，按照某种策略（如 UCB）选择子节点，直到到达一个非完全展开的节点；
2. 扩展（Expansion）：对该节点进行扩展，生成一个或多个子节点，代表可能的下一步走法；
3. 模拟（Simulation）：从新节点开始，进行一次随机对局，直至游戏结束；
4. 回溯（Backpropagation）：将模拟结果反向传播至路径上的所有节点，更新其胜率统计信息。

示例代码：MCTS 节点结构

以下是一个简化的 MCTS 节点类定义：

class Node:
    def __init__(self, state, parent=None):
        self.state = state          # 当前游戏状态
        self.parent = parent        # 父节点
        self.children = []          # 子节点列表
        self.visits = 0             # 被访问次数
        self.score = 0.0            # 胜率评分

参数说明：

• state：表示当前游戏状态，如棋盘布局；
• parent：用于回溯路径，计算节点贡献；
• children：保存所有合法动作对应的子状态；
• visits 和 score：记录节点的探索信息，用于选择策略计算。

2.2 节点扩展与评估函数的设计

在搜索算法中，节点扩展与评估函数的设计直接影响算法效率与寻优能力。节点扩展决定了搜索方向与广度，而评估函数则用于衡量节点的潜在价值。

节点扩展策略

节点扩展通常基于当前状态生成所有可能的后续状态。例如，在 A* 算法中，节点扩展通过定义“动作集”实现：

def expand(node):
    actions = generate_possible_actions(node.state)
    return [Node(next_state(action), node, action) for action in actions]

该函数生成所有可能子节点，为后续评估提供候选路径。

评估函数设计

评估函数常采用启发式方法，如 A* 中的启发函数 $ h(n) $ 加上路径代价 $ g(n) $，形成总评估值：

节点	g(n)	h(n)	f(n) = g(n) + h(n)
A	5	10	15
B	7	8	15

设计良好的启发函数能显著提升搜索效率，避免盲目扩展。

2.3 平衡探索与利用的UCT算法

UCT（Upper Confidence Bound for Trees）算法是蒙特卡洛树搜索（MCTS）中用于平衡探索与利用的核心策略。其核心思想是在搜索过程中，不仅关注当前节点的胜率（利用），还考虑访问次数较少的节点可能带来的潜在收益（探索）。

UCT 公式解析

UCT 通过以下公式评估每个子节点的价值：

$$ \text{UCT} = \frac{Q_i}{n_i} + c \cdot \sqrt{\frac{\ln N}{n_i}} $$

其中：

• $ Q_i $：该节点累计的胜率
• $ n_i $：该节点被访问的次数
• $ N $：父节点的总访问次数
• $ c $：探索系数，通常取 $ \sqrt{2} $

探索与利用的权衡

通过调节公式中的 $ c $ 值，可以控制算法在探索和利用之间的偏好：

$ c $ 值	行为倾向
较小	更倾向于利用
较大	更倾向于探索

核心流程示意

graph TD
    A[选择最大UCT值节点] --> B{是否为叶节点?}
    B -- 是 --> C[扩展该节点]
    B -- 否 --> D[模拟游戏至终局]
    C --> D
    D --> E[回溯更新路径节点]

在每一轮搜索中，UCT 指导算法在探索未知与利用已知之间取得动态平衡，从而在复杂状态空间中高效搜索最优路径。

2.4 基于策略网络与价值网络的引导

在深度强化学习架构中，策略网络与价值网络的协同引导机制构成了智能决策系统的核心。策略网络负责生成动作概率分布，而价值网络则评估当前状态的长期收益，二者共同驱动智能体在复杂环境中进行高效探索。

协同训练机制

策略网络（Policy Network）通过策略梯度更新参数，以最大化期望回报；价值网络（Value Network）则通过最小化预测值与实际回报的均方误差进行训练。

# 策略网络损失函数示例
policy_loss = -log_prob * advantage.detach()
value_loss = F.mse_loss(value_pred, target_value.detach())

逻辑分析：

• log_prob 表示智能体在当前状态下选择动作的对数概率；
• advantage 是优势函数，由价值网络输出与实际回报差值计算得到；
• value_pred 是价值网络对当前状态价值的预测；
• target_value 是目标价值，通常基于经验回放中的多步回报计算。

网络结构示意图

graph TD
    A[State Input] --> B(Policy Network)
    A --> C(Value Network)
    B --> D(Action Selection)
    C --> E(Value Estimation)
    D --> F[Environment]
    F --> G(Reward & Next State)
    G --> A

通过这种结构，策略网络引导行为生成，价值网络提供评估反馈，从而实现策略的稳定更新与高效探索。

2.5 MCTS在AlphaGo实战中的优化策略

在AlphaGo中，蒙特卡洛树搜索（MCTS）通过与深度神经网络的深度融合，显著提升了搜索效率和决策质量。其核心优化策略之一是引入策略网络和价值网络，分别用于指导搜索方向和评估局面。

神经网络引导的MCTS扩展

def expand_node(node, policy_network):
    """使用策略网络扩展节点"""
    legal_moves = get_legal_moves(node.state)
    priors = policy_network.predict(node.state)  # 获取先验概率
    for move in legal_moves:
        node.children[move] = Node(parent=node, prior=priors[move])

上述代码展示了如何使用策略网络为当前节点生成子节点。priors表示每个合法动作的先验概率，用于初始化子节点的访问次数和价值估计。这种机制显著减少了无效搜索分支。

并行化模拟提升效率

AlphaGo采用多线程并行模拟策略，通过共享树结构和独立rollout线程提升整体吞吐量。这种设计在保持搜索树一致性的前提下，有效降低了单次决策的时间开销。

优化策略对比表

优化策略	作用	实现方式
神经网络引导	减少无效搜索分支	策略网络生成先验概率
并行化模拟	提升搜索吞吐量	多线程共享搜索树 + 独立rollout
价值网络评估	替代传统随机模拟，提升评估精度	替代rollout阶段的局面评估函数

这些优化策略共同构成了AlphaGo中高效、精准的决策系统，为后续的AlphaGo Zero等版本奠定了坚实基础。

第三章：深度神经网络的关键角色

3.1 策略网络：从人类棋谱中学习落子模式

策略网络是深度强化学习系统中的核心组件之一，其目标是从大量人类对弈棋谱中提取落子模式，从而预测下一步的最佳落子位置。

网络结构与训练方式

策略网络通常采用卷积神经网络（CNN），输入当前棋盘状态，输出每个位置的落子概率分布。训练数据来自人类高手的对局记录，通过监督学习方式优化网络参数。

以下是一个简化的策略网络构建代码：

import torch.nn as nn

class PolicyNetwork(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(17, 256, kernel_size=3, padding=1)  # 输入为17个棋盘平面
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(256)
        self.conv2 = nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(256)
        self.fc = nn.Conv2d(256, 1, kernel_size=1)  # 输出落子概率分布
        self.softmax = nn.Softmax(dim=1)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.bn2(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.fc(x)
        x = x.view(-1, 361)  # 展平为361个位置的概率
        return self.softmax(x)

逻辑分析：

• conv1 和 conv2 是两个卷积层，用于提取棋盘的空间特征；
• bn1 和 bn2 是批量归一化层，加速训练并提升泛化能力；
• fc 是全连接层（以1×1卷积实现），将特征映射到落子概率；
• 最终输出通过 softmax 归一化为概率分布，表示各位置的落子倾向。

数据预处理与标签构建

训练数据由人类棋谱转换而来，每一步落子位置作为监督信号。输入特征通常由17个棋盘平面组成，分别表示当前和前三步的黑白棋子布局以及是否轮到当前玩家落子。

特征平面	描述
0~11	当前玩家和对手前三步的棋子位置（每步4个平面）
12~15	当前棋盘上双方棋子的气（liberty）信息
16	表示当前是否为轮到该玩家落子

模型评估与泛化能力

为了评估策略网络的泛化能力，通常将其在未见过的棋谱或对弈中进行测试，比较其预测落子与人类高手的一致性。一致性越高，说明模型对人类策略的理解越深入。

策略网络的学习能力直接影响后续强化学习阶段的表现，是构建高水平AI策略的基础。通过不断迭代优化，策略网络能够逐步逼近人类专家的决策水平。

3.2 价值网络：评估局面胜率并引导搜索

在强化学习与博弈系统中，价值网络（Value Network） 是核心组件之一，其主要职责是评估当前局面的胜率，为策略搜索提供方向性引导。

胜率评估机制

价值网络通常采用深度神经网络实现，输入当前状态 $ s $，输出该状态下智能体的预期胜率 $ V(s) \in [0, 1] $。以下是一个简化实现示例：

import torch
import torch.nn as nn

class ValueNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim):
        super(ValueNetwork, self).__init__()
        self.net = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_dim, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, 1),
            nn.Sigmoid()  # 输出为0~1之间的胜率估计
        )

    def forward(self, x):
        return self.net(x)

逻辑说明：

• 输入层维度 input_dim 通常表示状态空间的特征数量；
• 中间层使用 ReLU 激活函数提取非线性特征；
• 输出层使用 Sigmoid 函数，将结果压缩到 [0, 1] 区间，表示当前状态的胜率估计。

与搜索策略的协同

在蒙特卡洛树搜索（MCTS）等策略中，价值网络的输出可用于剪枝和优先扩展更有可能获胜的节点，从而提升搜索效率。

3.3 网络训练流程与强化学习机制

在网络训练流程中引入强化学习（Reinforcement Learning, RL）机制，是一种提升模型自适应能力的重要手段。传统监督学习依赖大量标注数据，而强化学习通过与环境的交互获取反馈信号，使模型能够在动态环境中持续优化策略。

训练流程概览

整个训练流程可以分为以下几个阶段：

1. 初始化策略网络：设定初始策略参数，通常采用神经网络实现。
2. 与环境交互：根据当前策略生成动作，获取环境反馈的奖励（reward）。
3. 更新策略：基于奖励信号调整网络参数，常用方法包括策略梯度（Policy Gradient）和Actor-Critic框架。
4. 循环迭代：不断重复交互与更新过程，直至策略收敛。

强化学习核心组件

强化学习的关键在于以下几个核心组件：

• Agent：执行策略的智能体，即训练中的神经网络模型。
• Environment：提供状态（state）和奖励（reward）的环境，可以是模拟器或真实系统。
• Reward Function：定义行为优劣的标准，直接影响学习效率。
• Policy：从状态映射到动作的概率分布，由神经网络建模。

示例代码：策略梯度方法

以下是一个简单的策略梯度方法实现示例，使用PyTorch构建：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class PolicyNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super(PolicyNetwork, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(input_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        return torch.softmax(self.fc(x), dim=-1)  # 输出动作概率分布

# 初始化策略网络和优化器
policy = PolicyNetwork(input_dim=4, output_dim=2)
optimizer = optim.Adam(policy.parameters(), lr=0.01)

# 简单策略梯度更新逻辑
def update_policy(state, action, reward):
    action_probs = policy(state)
    selected_log_probs = torch.log(action_probs.gather(1, action))
    loss = -(selected_log_probs * reward).mean()  # 策略梯度损失函数
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

代码分析：

• PolicyNetwork 是一个简单的全连接策略网络，输出每个状态下各动作的概率。
• update_policy 函数实现策略梯度更新，其中：
  • action_probs 表示当前状态下的动作概率分布；
  • selected_log_probs 是选中动作的对数概率；
  • loss 是负的期望回报，用于梯度上升；
• 优化器使用Adam，学习率设为0.01。

强化学习训练流程图

graph TD
    A[初始化策略网络] --> B[与环境交互]
    B --> C[收集状态、动作与奖励]
    C --> D[计算策略梯度损失]
    D --> E[反向传播更新参数]
    E --> F{是否收敛?}
    F -- 否 --> B
    F -- 是 --> G[训练完成]

总结

通过将强化学习机制融入网络训练流程，系统可以在没有明确标签的情况下，通过试错机制不断优化自身策略。这种方式在动态环境下的智能决策系统中具有广泛应用前景，例如自动驾驶、机器人控制和游戏AI等。

第四章：强化学习与系统集成

4.1 策略梯度方法与自我对弈训练

策略梯度方法是一类直接对策略进行优化的强化学习算法，其核心思想是通过梯度上升更新策略参数，以最大化期望回报。与值函数方法不同，策略梯度方法直接输出动作的概率分布，适用于连续动作空间和高维决策问题。

在自我对弈训练中，智能体通过与自己不同版本的对抗不断改进策略。这种训练方式在围棋、象棋等双人零和博弈中尤为有效，典型代表为 AlphaGo 系列。

简单策略梯度实现示例

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 简单策略网络
class PolicyNet(nn.Module):
    def __init__(self, obs_dim, act_dim):
        super(PolicyNet, self).__init__()
        self.net = nn.Sequential(
            nn.Linear(obs_dim, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, act_dim),
            nn.Softmax(dim=-1)
        )

    def forward(self, x):
        return self.net(x)

# 策略梯度更新
def update_policy(policy, optimizer, state, action, reward):
    probs = policy(state)
    selected_log_probs = torch.log(probs.gather(1, action))
    loss = -(selected_log_probs * reward).mean()
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

逻辑分析：

• PolicyNet 是一个简单的策略网络，输入为状态观测值，输出为动作概率分布；
• update_policy 函数实现策略梯度更新，通过负样本对数概率与奖励的乘积构造损失函数；
• loss.backward() 计算梯度，optimizer.step() 更新网络参数；
• 该方法属于 REINFORCE 算法的一种简化实现，适用于离散动作空间下的策略优化。

自我对弈训练流程

graph TD
    A[初始化策略网络] --> B[自我对弈生成数据]
    B --> C[收集胜负结果]
    C --> D[构建训练样本]
    D --> E[策略梯度更新]
    E --> F[评估新策略]
    F --> G{是否优于旧策略?}
    G -->|是| H[保留新策略]
    G -->|否| I[回滚旧策略]
    H --> J[进入下一轮迭代]
    I --> J

该流程图展示了自我对弈训练的基本步骤：

1. 初始化策略网络后，智能体与自身旧版本对弈；
2. 根据对弈结果生成训练样本；
3. 使用策略梯度方法更新网络参数；
4. 新策略评估后决定是否保留；
5. 整个过程循环迭代，逐步提升智能体的决策能力。

4.2 网络参数更新与迭代优化

在深度学习模型训练过程中，网络参数的更新机制是决定模型收敛速度与性能的关键因素。优化算法通过计算损失函数的梯度，并反向传播调整参数，从而逐步提升模型表现。

常见的优化器包括SGD、Adam和RMSprop，它们在参数更新策略上各有侧重。以下是一个使用PyTorch实现的Adam优化器示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义一个简单线性模型
model = nn.Linear(10, 1)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)  # 设置学习率为0.001

# 模拟一次前向与反向传播
inputs = torch.randn(16, 10)
targets = torch.randn(16, 1)

outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, targets)

optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

逻辑分析：
上述代码首先定义了一个线性模型和损失函数，使用Adam优化器对模型参数进行更新。lr（学习率）是影响参数更新幅度的重要超参数，通常需要结合学习率调度器（如StepLR或CosineAnnealing）进行动态调整。

参数优化策略演进

随着训练过程的推进，单一学习率可能无法满足模型在不同阶段的优化需求。因此，出现了多种学习率调度策略：

调度策略	特点描述
StepLR	每隔固定周期降低学习率
ReduceLROnPlateau	当验证损失不再下降时减小学习率
CosineAnnealing	使用余弦函数周期性调整学习率

此外，还可以引入动量（momentum）、权重衰减（weight decay）等机制，进一步提升参数更新的稳定性和泛化能力。

模型参数同步机制

在分布式训练场景下，多设备间的参数同步也至关重要。常用策略包括：

• 同步更新（Synchronous Update）：所有设备梯度汇总后统一更新
• 异步更新（Asynchronous Update）：各设备独立更新参数，降低通信开销但可能影响收敛性

使用PyTorch的DistributedDataParallel模块可实现高效的参数同步：

from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

model = DDP(model)

总结

从基础优化算法到分布式训练中的参数同步机制，网络参数的更新与迭代优化是一个不断演进的过程。通过合理选择优化器、调度策略和同步机制，可以显著提升模型训练效率与最终性能。

4.3 分布式计算与多GPU加速策略

在深度学习模型训练中，单GPU的计算能力已难以满足大规模模型与数据的需求。由此，多GPU并行与分布式计算框架成为提升训练效率的关键策略。

多GPU并行训练

多GPU训练通常分为数据并行和模型并行两种方式。其中数据并行通过将数据分片送入不同GPU进行前向与反向计算，再通过主GPU聚合梯度，实现加速。

import torch.nn as nn
model = nn.DataParallel(model, device_ids=[0, 1, 2, 3])

上述代码使用PyTorch内置的DataParallel接口实现简单数据并行，device_ids指定使用的GPU编号。

分布式训练架构

在更大规模场景中，需引入如PyTorch Distributed或Horovod等分布式训练框架，支持跨节点通信与梯度同步，提升整体训练吞吐。

策略类型	适用场景	通信开销	实现复杂度
数据并行	小规模多卡	中等	低
模型并行	超大模型	低	高
混合并行	大规模集群	高	中

数据同步机制

在多设备训练中，梯度同步方式直接影响训练效率和模型收敛性。常用策略包括：

• 同步更新（Synchronous）
• 异步更新（Asynchronous）

mermaid流程图如下：

graph TD
    A[初始化模型与数据] --> B[分发至各GPU]
    B --> C[各GPU独立前向计算]
    C --> D[本地反向传播]
    D --> E[梯度汇总或同步]
    E --> F[更新模型参数]

4.4 AlphaGo整体系统架构设计

AlphaGo 的系统架构融合了深度神经网络与蒙特卡洛树搜索（MCTS），形成一个高效的决策系统。其核心模块包括策略网络、价值网络、快速 rollout 网络和搜索算法。

整个系统通过高效的协同计算，实现对围棋局面的评估与落子选择。

系统核心组件交互流程

graph TD
    A[输入当前棋盘状态] --> B{策略网络}
    A --> C{价值网络}
    A --> D{Rollout 网络}
    B --> E[MCTS 搜索树更新]
    C --> E
    D --> E
    E --> F[输出最佳落子动作]

上述流程图展示了 AlphaGo 各个神经网络如何协同工作，通过 MCTS 进行多次模拟，最终输出落子决策。策略网络用于预测落子概率，价值网络评估局面胜率，而 rollout 网络则用于快速模拟对局结果，提升搜索效率。

第五章：从AlphaGo到通用人工智能的启示

AlphaGo 的横空出世，标志着人工智能在特定任务上的能力已经超越了人类顶尖水平。然而，真正令人振奋的并不是它击败了人类棋手，而是它所揭示的深度强化学习与大规模计算资源结合后，所展现出的前所未有的决策能力。这一突破为通用人工智能（AGI）的发展提供了宝贵的启示。

从特定任务到泛化能力

AlphaGo 的成功依赖于深度神经网络、蒙特卡洛树搜索（MCTS）以及大量自我对弈生成的数据。这种架构在围棋这一封闭规则、状态空间巨大的环境中表现优异，但它仍然是一个“窄域”系统。相比之下，AGI 的目标是在没有明确编程的情况下，适应多种任务和环境。从这个角度看，AlphaGo 的设计思路为 AGI 提供了可借鉴的模型架构，例如基于策略网络和价值网络的决策机制。

计算资源与模型规模的演进

随着 AlphaGo Zero 和 AlphaZero 的推出，DeepMind 展示了一种无需人类棋谱、仅通过自我对弈即可达到超人水平的学习机制。这种“从零开始”的训练方式，依赖于大规模计算集群和高性能GPU资源。这种模式表明，构建更通用的智能系统，可能需要在更大规模的数据和更复杂的任务空间中进行训练。当前，类似思路已被应用于蛋白质结构预测（AlphaFold）、机器人控制等多个领域。

项目	AlphaGo	AlphaZero	应用迁移
是否依赖人类数据	是	否	否
支持的游戏	围棋	围棋、象棋、将棋	可扩展至其他任务
训练方式	监督学习 + 强化学习	纯强化学习	自我演进能力增强

实战启示：构建通用智能系统的路径

以 AlphaGo 为起点，研究人员开始探索将类似架构应用于更广泛的任务中。例如，在机器人路径规划中引入 MCTS 与深度强化学习结合的方法，使得机器人能够在复杂环境中自主做出决策。又如，在自动驾驶领域，模仿 AlphaGo 的价值网络思想，构建“安全评估模型”，用于预测驾驶行为的长期风险。

# 示例：基于强化学习的简单决策模拟
import numpy as np
from stable_baselines3 import PPO

env = gym.make('CartPole-v1')
model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1)
model.learn(total_timesteps=10000)
obs = env.reset()
for _ in range(1000):
    action, _states = model.predict(obs, deterministic=True)
    obs, reward, done, info = env.step(action)
    if done:
        obs = env.reset()
env.close()

未来展望与挑战

尽管 AlphaGo 本身是一个窄域系统，但它所体现的学习机制、计算架构与训练方法，正在被广泛借鉴并推动 AGI 的发展。当前的挑战在于如何将这些方法扩展到开放、动态、多模态的现实世界任务中。例如，如何实现跨任务的知识迁移？如何在有限资源下训练高效模型？这些问题的答案，将决定我们是否能真正迈向通用人工智能的时代。