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阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴密斯·哈萨比斯、大卫·席尔瓦、黄士杰与他们的团队开发。其主要工作原理是“深度学习”。
2016年3月，该程序与围棋世界冠军、职业九段选手李世石进行人机大战，并以4:1的总比分获胜；2016年末2017年初，该程序在中国棋类网站上以“大师”（Master）为注册帐号与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决，连续60局无一败绩。不少职业围棋手认为，阿尔法围棋的棋力已经达到甚至超过围棋职业九段水平，在世界职业围棋排名中，其等级分曾经超过排名人类优先的棋手柯洁。
2017年1月，谷歌Deep Mind公司CEO哈萨比斯在德国慕尼黑DLD（数字、生活、设计）创新大会上宣布推出真正2.0版本的阿尔法围棋（AlphaGo）。其特点是摈弃了人类棋谱，只靠深度学习的方式成长起来挑战围棋的极限。
谷歌Deep mind首席执行官（CEO）戴密斯·哈萨比斯宣布“要将阿尔法围棋（AlphaGo）和医疗、机器人等进行结合”。因为它是人工智能，会自己学习，只要给它资料就可以移植。
据韩国《朝鲜日报》报道，为实现该计划，哈萨比斯2016年初在英国的初创公司“巴比伦”投资了2500万美元。巴比伦正在开发医生或患者说出症状后，在互联网上搜索医疗信息、寻找诊断和处方的人工智能APP（应用程序）。如果阿尔法围棋（AlphaGo）和“巴比伦”结合，诊断的准确度将得到划时代性提高。

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两个大脑
阿尔法围棋（AlphaGo）是通过两个不同神经网络“大脑”合作来改进下棋。这些大脑是多层神经网络跟那些Google图片搜索引擎识别图片在结构上是相似的。它们从多层启发式二维过滤器开始，去处理围棋棋盘的定位，就像图片分类器网络处理图片一样。经过过滤，13 个完全连接的神经网络层产生对它们看到的局面判断。这些层能够做分类和逻辑推理。
这些网络通过反复训练来检查结果，再去校对调整参数，去让下次执行更好。这个处理器有大量的随机性元素，所以人们是不可能准确知道网络是如何“思考”的，但更多的训练后能让它进化到更好。
优先大脑：落子选择器（Move Picker）
阿尔法围棋（AlphaGo）的优先个神经网络大脑是“监督学习的策略网络（Policy Network）” ，观察棋盘布局企图找到优佳的下一步。事实上，它预测每一个合法下一步的优佳概率，那么最前面猜测的就是那个概率很高的。这可以理解成“落子选择器”。
第二大脑：棋局评估器（Position Evaluator）
阿尔法围棋（AlphaGo）的第二个大脑相对于落子选择器是回答另一个问题。不是去猜测具体下一步，它预测每一个棋手赢棋的可能，再给定棋子位置情况下。这“局面评估器”就是“价值网络（Value Network）”，通过整体局面判断来辅助落子选择器。这个判断仅仅是大概的，但对于阅读速度提高很有帮助。通过分类潜在的未来局面的“好”与“坏”，AlphaGo能够决定是否通过特殊变种去深入阅读。如果局面评估器说这个特殊变种不行，那么AI就跳过阅读。

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