阿爾法圍棋（AlphaGo）是一款圍棋人工智能程序，由位于英國倫敦的谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴維·西爾弗、艾佳·黃和戴密斯·哈薩比斯與他們的團(tuán)隊(duì)開發(fā)，這個程序利用“價值網(wǎng)絡(luò)”去計算局面，用“策略網(wǎng)絡(luò)”去選擇下子。

AlphaGo的主要設(shè)計者：

大衛(wèi)·席爾瓦 （David Silver），劍橋大學(xué)計算機(jī)科學(xué)學(xué)士，碩士，加拿大阿爾伯塔大學(xué)計算機(jī)科學(xué)博士?，F(xiàn)為倫敦大學(xué)學(xué)院講師及Google DeepMind研究員。

黃士杰（Aja Huang），臺灣交通大學(xué)計算機(jī)科學(xué)學(xué)士，臺灣師范大學(xué)計算機(jī)科學(xué)碩士和博士，加拿大阿爾伯塔大學(xué)計算機(jī)科學(xué)博士后?，F(xiàn)為Google DeepMind研究員。

阿爾法圍棋（AlphaGo）是通過兩個不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“大腦”合作來改進(jìn)下棋。這些大腦是多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)跟那些Google圖片搜索引擎識別圖片在結(jié)構(gòu)上是相似的。它們從多層啟發(fā)式二維過濾器開始，去處理圍棋棋盤的定位，就像圖片分類器網(wǎng)絡(luò)處理圖片一樣。經(jīng)過過濾，13 個完全連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層產(chǎn)生對它們看到的局面判斷。這些層能夠做分類和邏輯推理。

這些網(wǎng)絡(luò)通過反復(fù)訓(xùn)練來檢查結(jié)果，再去校對調(diào)整參數(shù)，去讓下次執(zhí)行更好。這個處理器有大量的隨機(jī)性元素，所以人們是不可能精確知道網(wǎng)絡(luò)是如何“思考”的，但更多的訓(xùn)練后能讓它進(jìn)化到更好。

第一大腦：落子選擇器 （Move Picker）

阿爾法圍棋（AlphaGo）的第一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大腦是“監(jiān)督學(xué)習(xí)的策略網(wǎng)絡(luò)（Policy Network）” ，觀察棋盤布局企圖找到最佳的下一步。事實(shí)上，它預(yù)測每一個合法下一步的最佳概率，那么最前面猜測的就是那個概率最高的。這可以理解成“落子選擇器”。

第二大腦：棋局評估器 （Position Evaluator）

阿爾法圍棋（AlphaGo）的第二個大腦相對于落子選擇器是回答另一個問題。不是去猜測具體下一步，它預(yù)測每一個棋手贏棋的可能，在給定棋子位置情況下。這“局面評估器”就是“價值網(wǎng)絡(luò)（Value Network）”，通過整體局面判斷來輔助落子選擇器。這個判斷僅僅是大概的，但對于閱讀速度提高很有幫助。通過分類潛在的未來局面的“好”與“壞”，AlphaGo能夠決定是否通過特殊變種去深入閱讀。如果局面評估器說這個特殊變種不行，那么AI就跳過閱讀在這一條線上的任何更多落子。

2015年10月阿爾法圍棋以5：0完勝歐洲圍棋冠軍、職業(yè)二段選手樊麾。2016年3月挑戰(zhàn)世界圍棋冠軍、職業(yè)九段選手李世石。根據(jù)日程安排，5盤棋將分別于3月9日、10日、12日、13日和15日舉行，即使一方率先取得3勝，也會下滿5盤。最后以4:1結(jié)束了這場“戰(zhàn)爭”。

2016年3月27日，AlphaGo確認(rèn)挑戰(zhàn)《星際爭霸2》。2016年12月29日晚起，一個注冊為“master”、標(biāo)注為韓國九段的“網(wǎng)絡(luò)棋手”接連“踢館”弈城網(wǎng)和野狐網(wǎng)。 2016年12月29日晚起到2017年1月4日晚，master對戰(zhàn)人類頂尖高手的戰(zhàn)績是60勝0負(fù)。最后一盤前，大師透露，“他”就是阿爾法圍棋（AlphaGo）。

2017年5月23日-27日柯潔與圍棋人工智能AlphaGo在“中國烏鎮(zhèn)·圍棋峰會”展開對弈。三局比賽，分別于5月23、25、27日進(jìn)行。

在未來，Alpha Go將和醫(yī)療、機(jī)器人等進(jìn)行結(jié)合，更好的服務(wù)人類。