Alphago(中文叫阿尔法围棋或阿尔法狗)是由英国伦敦Google DeepMind开发的人工智能围棋程序，在19×19的全尺寸棋盘上成为第一个不借助让子而击败职业棋手的计算机围棋程序，这对人工智能和人类智慧都是一个挑战。77r一点就转

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　　2016年3月，AlphaGo在一场五番棋比赛中，两人都击败了职业围棋棋手石原慎太郎，成为首位不借助让子而击败职业九段棋手的棋手。77r一点就转

　　专有名词：AlphaGo的实践是利用Mont-calcatherine和两个深度神经网络相结合的方法，其中一种是利用估价网络来评估大量的选点，而用走棋网络来选择落子。根据这个设计，计算机能够结合长期的棋谱推断，并能像人脑一样自主学习直觉训练，从而提高棋手的能力。77r一点就转

　　AlphaGo比上一次Go有了显著的进步。AlphaGo在与Crazy Stone，以及Zen等其他围棋程序进行的500局游戏中，只输了一局。随后，AlphaGo(可以在多台计算机上运行)在500局比赛中全部获胜，而对单台AlphaGo，胜率为77%。2015年10月发布的AlphaGo使用1,202个CPU和176个GPU。77r一点就转

　　不过，Google并未公开解释从2015十年至2016三月的实力提升所带来的硬体和软体提升，因此，可能会在三月份的比赛中使用更多的硬件。77r一点就转

　　AlphaGo利用蒙特卡洛树搜索，借助于估值网络和走棋网络这两种深度神经网络，通过估价网络对大量选点进行评估，并通过走棋网络进行筛选。起初，AlphaGo试图在数据库中包含3千万步棋子时模仿人类，并试图与职业棋手的棋局匹配。当它达到一定的熟练程度后，它就会开始与自己对弈，并使用强化学习来进一步提高它。棋局只靠找最好的步数是不可能解决的;每一盘平均有150步，每一步都有200个可供选择的下法，这意味着要解决的可能性太大了。77r一点就转