在处理电脑围棋。最直接的想法是输入人类的围棋棋谱，并在程式中设定围棋规则，以及各棋谱的最后胜负，利用监督学习让电脑得到「棋感」，电脑因而可以给出特定局面下有哪些可能的行棋方法，后来这个方法在AlphaGo的论文中被称为「走子网路」。2015年左右，DeepMind的David Silver意识到，其实围棋的形势判断也可以交由神经网路决定，「价值网路」因此诞生。接着DeepMind团队再使用强化学习——大众媒体称之为左右互搏——增强两种神经网路，在大约三千万盘的左右互搏后，超越了职业选手水平，这使得DeepM