licy network）这两种深度神经网络，通过估值网络来评估大量选点，并通过走棋网络选择落点。AlphaGo最初通过模仿人类玩家，尝试匹配职业棋手的过往棋局，其数据库中约含3000万步棋着。后来它达到了一定的熟练程度，它开始和自己对弈大量棋局，使用强化学习进一步改善它。围棋无法仅通过寻找最佳棋步来解决；游戏一盘平均约有150步，每一步平均约有200种可选的下法，这意味着有太多需要解决的可能性。
表现评价.围棋职业九段棋手金明完称AlphaGo在与樊麾的对战中，表现得「像人类一样