AlphaGo

係由 Google 旗下嘅人工智能公司 Deepmind 開發嘅捉圍棋人工智能程式。

概論 

喺廿一世紀嘅 AI 領域當中，捉圍棋一般俾人視為一樣好困難嘅工作，難過捉西洋象棋好多－西洋象棋喺每一個決策點有 35 個可能嘅棋步，而圍棋每一個決策點就有 250 個可能嘅棋步，所以後者要考慮嘅可能性多好多。AlphaGo 採取咗一套當時嶄新嘅做法－AlphaGo 個程式包含兩組深度神經網絡：
一組係政策網絡，計算 ，用嚟決定行乜嘢棋步，而
另一組係價值網絡，計算 ，用嚟評估棋盤嘅形勢，

然後工作組用監督式學習訓練政策網絡，俾 AlphaGo 睇大量專業棋手捉棋嘅數據，學識計算 ；然後用強化學習訓練政策網絡，俾 AlphaGo 係噉同佢自己捉棋同學計邊啲  能夠帶嚟勝利；再用強化學習訓練價值網絡計  。

喺真係捉棋嗰陣，個程式會靠蒙地卡羅樹搜索嘅方法：喺價值網絡同政策網絡嘅引導下揀要行邊步，即係 foreach 步，按價值網絡同政策網絡嘅 output 決定睇邊一個可能性，做若干次嘅模擬，然後再按模擬嘅結果揀要行邊一步。喺 2015 年 10 月，AlphaGo 初試牛刀，同職業棋手對奕，喺標準棋盤嘅情況下五戰全勝。喺 2016 年 3 月，佢再同九段棋手李世石對奕，五戰四勝，為人工智能玩遊戲開創咗歷史上嘅一次空前成功。

人工神經網絡
深度神經網絡
遊戲人工智能
蒙地卡羅樹搜索

文獻 
Silver, D., Huang, A., Maddison, C. J., Guez, A., Sifre, L., Van Den Driessche, G., ... & Dieleman, S. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search (PDF). Nature, 529(7587), 484.

攷

拎 

AlphaGo wiki at Sensei's Library, including links to AlphaGo games.
AlphaGo page, with archive and games.

人工智能