阿爾法圍棋（AlphaGo）是一款圍棋人工智能程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴密斯·哈薩比斯、大衛(wèi)·席爾瓦、黃士杰與他們的團隊開發(fā)。其主要工作原理是“深度學習”。
2016年3月，該程序與圍棋世界排行靠前、職業(yè)九段選手李世石進行人機大戰(zhàn)，并以4:1的總比分獲勝；2016年末2017年初，該程序在棋類網站上以“大師”（Master）為注冊帳號與中日韓數十位圍棋高手進行快棋對決，連續(xù)60局無一敗績。不少職業(yè)圍棋手認為，阿爾法圍棋的棋力已經達到甚至超過圍棋職業(yè)九段水平，在世界職業(yè)圍棋排名中，其等級分曾經超過排名人類優(yōu)先的棋手柯潔。
2017年1月，谷歌Deep Mind公司CEO哈薩比斯在德國慕尼黑DLD（數字、生活、設計）創(chuàng)立大會上宣布推出真正2.0版本的阿爾法圍棋（AlphaGo）。其特點是擯棄了人類棋譜，只靠深度學習的方式成長起來挑戰(zhàn)圍棋的極限。
阿爾法圍棋（AlphaGo）是一款圍棋人工智能程序。其主要工作原理是“深度學習”。“深度學習”是指多層的人工神經網絡和訓練它的方法。一層神經網絡會把大量矩陣數字作為輸入，非線性激活方法取權重，再產生另一個數據集合作為輸出。這就像生物神經大腦的工作機理一樣，合適的矩陣數量，多層組織鏈接一起，形成神經網絡“大腦”進行準確復雜的處理，就像人們識別物體標注圖片一樣。
阿爾法圍棋用到了很多新技術，如神經網絡、深度學習、蒙特卡洛樹搜索法等，使其實力有了實質性飛躍。美國臉書公司“黑暗森林”圍棋軟件的開發(fā)者田淵棟在網上發(fā)表分析文章說：“‘阿爾法圍棋’這個系統(tǒng)主要由幾個部分組成：一、走棋網絡（Policy Network），給定當前局面，預測/采樣下一步的走棋；二、快速走子（Fast rollout），目標和走棋網絡一樣，但在適當犧牲走棋質量的條件下，速度要比走棋網絡快1000倍；三、估值網絡（Value Network），給定當前局面，估計是白勝還是黑勝；四、蒙特卡洛樹搜索（Monte Carlo Tree Search），把以上這三個部分連起來，形成一個完整的系統(tǒng)。”
