前世今生，带你了解AlphaGo的发展历程 前世今生的爱
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阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序，由位于英国伦敦的谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴维·西尔弗、艾佳·黄和戴密斯·哈萨比斯与他们的团队开发，这个程序利用“价值网络”去计算局面，用“策略网络”去选择下子。
AlphaGo的主要设计者：
大卫·席尔瓦 （David Silver），剑桥大学计算机科学学士，硕士，加拿大阿尔伯塔大学计算机科学博士。现为伦敦大学学院讲师及Google DeepMind研究员。
黄士杰（Aja Huang），台湾交通大学计算机科学学士，台湾师范大学计算机科学硕士和博士，加拿大阿尔伯塔大学计算机科学博士后。现为Google DeepMind研究员。
阿尔法围棋（AlphaGo）是通过两个不同神经网络“大脑”合作来改进下棋。这些大脑是多层神经网络跟那些Google图片搜索引擎识别图片在结构上是相似的。它们从多层启发式二维过滤器开始，去处理围棋棋盘的定位，就像图片分类器网络处理图片一样。经过过滤，13 个完全连接的神经网络层产生对它们看到的局面判断。这些层能够做分类和逻辑推理。
这些网络通过反复训练来检查结果，再去校对调整参数，去让下次执行更好。这个处理器有大量的随机性元素，所以人们是不可能精确知道网络是如何“思考”的，但更多的训练后能让它进化到更好。
第一大脑：落子选择器 （Move Picker）
阿尔法围棋（AlphaGo）的第一个神经网络大脑是“监督学习的策略网络（Policy Network）” ，观察棋盘布局企图找到最佳的下一步。事实上，它预测每一个合法下一步的最佳概率，那么最前面猜测的就是那个概率最高的。这可以理解成“落子选择器”。
第二大脑：棋局评估器 （Position Evaluator）
阿尔法围棋（AlphaGo）的第二个大脑相对于落子选择器是回答另一个问题。不是去猜测具体下一步，它预测每一个棋手赢棋的可能，在给定棋子位置情况下。这“局面评估器”就是“价值网络（Value Network）”，通过整体局面判断来辅助落子选择器。这个判断仅仅是大概的，但对于阅读速度提高很有帮助。通过分类潜在的未来局面的“好”与“坏”，AlphaGo能够决定是否通过特殊变种去深入阅读。如果局面评估器说这个特殊变种不行，那么AI就跳过阅读在这一条线上的任何更多落子。
2015年10月阿尔法围棋以5：0完胜欧洲围棋冠军、职业二段选手樊麾。2016年3月挑战世界围棋冠军、职业九段选手李世石。根据日程安排，5盘棋将分别于3月9日、10日、12日、13日和15日举行，即使一方率先取得3胜，也会下满5盘。最后以4:1结束了这场“战争”。
2016年3月27日，AlphaGo确认挑战《星际争霸2》。2016年12月29日晚起，一个注册为“master”、标注为韩国九段的“网络棋手”接连“踢馆”弈城网和野狐网。 2016年12月29日晚起到2017年1月4日晚，master对战人类顶尖高手的战绩是60胜0负。最后一盘前，大师透露，“他”就是阿尔法围棋（AlphaGo）。
2017年5月23日-27日柯洁与围棋人工智能AlphaGo在“中国乌镇·围棋峰会”展开对弈。三局比赛，分别于5月23、25、27日进行。
在未来，Alpha Go将和医疗、机器人等进行结合，更好的服务人类。