初期のコンピュータ囲碁のアルゴリズムは、人間の思考に近い手法を採用していた。まず、石の繋がり・地の大きさ・石の強さ（目の有無）などからある局面の状況を評価する静的評価関数をつくる。次に、評価関数の結果を元に石の活きを目指す・相手の石を殺す・勢力を拡大するなどさまざまな目的の候補着手を導く。もしくは、定石・布石・手筋などのデータベースを参照する知識ベースの手法により候補となる着手を作成する。各着手についてその後、数手進めた局面を評価関数によって評価する（ゲーム木探索）。到達局面での評価を元にミニマックス法により互いの対局者が最善手を選択した場合の現局面における各候補着手の優劣の評価を行い着手を決定する。その際、アルファベータ法を採用し、有望ではない着手の先読みを途中で打ち切り、有望な手を深く読む工夫を施した。
アルファ碁の動向.
バージョンアップ.
囲碁の未来サミット.
アルファ碁ゼロ.
アルファ碁以外の動向.
ワールド碁チャンピオンシップ.
囲碁電王戦FINAL.
対局以外での利用.
プロ棋士を超える棋力を獲得した現在では対局以外での活用も増えている。
AIを利用した検討・研究での利用.
初期から囲碁AIを利用している大橋拓文は、個々の囲碁AIの癖を検討する研究会を開いている。
対局中継での形勢判断.
囲碁はある程度の知識が無いと盤面を見ても優劣が判断できないが、囲碁AIによる形勢判断を数値で表示することで優劣を分かりやすく見せることが可能となった。
コンピュータ碁の課題点.
モンテカルロ碁の登場前.
モンテカルロ碁の登場後.
モンテカルロ碁の弱点として、死活やシチョウなど「正解手順はたった一つでかつ長手順だが、正解手順とそれ以外の手順に極めて大きな結果の差が生じるような」手順を見つけにくい点がある。単純なランダム着手によるプレイアウトでは弱いが、着手点を絞るためには手の評価を行わねばならず、正確な評価をしようとするほど、リソースを消費し、プレイアウトの数を減らさざるを得ないという矛盾が生じる。このため、パターンの少ない小碁盤であるほど、一般にその棋力は向上する。
確率的な計算であるため、目算など形勢判断が苦手という問題点も明らかとなっている。