借助走棋网络（policy network）来选择落子，并使用强化学习进一步改善它。在这种设计下，电脑可以结合树状图的长远推断，又可像人类的大脑一样自发学习进行直觉训练，以提高下棋实力。
历史.一般认为，电脑要在围棋中取胜比在国际象棋等游戏中取胜要困难得多，因为围棋的下棋点极多，分支因子远多于其他游戏，而且每次落子对情势的好坏飘忽不定， 诸如暴力搜寻法、Alpha-beta剪枝、启发式搜索的传统人工智能方法在围棋中很难奏效。在1997年IBM的电脑「深蓝」击败俄籍世界国际象棋冠军加