AlphaGo是由Google旗下DeepMind公司開發(fā)的圍棋人工智能程序，它通過結(jié)合深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)掌握了圍棋的精髓。其學(xué)習(xí)過程分為兩個關(guān)鍵階段：

1. **向人類棋手學(xué)習(xí)**：初期，AlphaGo通過分析成千上萬盤人類頂尖棋手的對局?jǐn)?shù)據(jù)，包括柯潔、李世石等大師的棋譜，從中學(xué)習(xí)圍棋的基本策略、定式與布局規(guī)律。

2. **自我博弈進(jìn)化**：隨后，AlphaGo進(jìn)入強(qiáng)化學(xué)習(xí)階段，通過與自己進(jìn)行數(shù)百萬盤對弈，不斷探索新策略并優(yōu)化決策。這一過程超越了人類經(jīng)驗的局限，最終形成了獨(dú)特的“圍棋直覺”。

2016年，AlphaGo以4:1擊敗李世石；2017年，其升級版AlphaGo Master又以3:0完勝當(dāng)時世界排名第一的柯潔。值得注意的是，后續(xù)版本AlphaGo Zero甚至完全摒棄人類數(shù)據(jù)，僅通過自我對弈就達(dá)到了更高境界。

AlphaGo的突破不僅展示了人工智能的潛力，更重新定義了圍棋的戰(zhàn)術(shù)邊界——它并非簡單模仿人類，而是開創(chuàng)了一種融合計算與直覺的新型圍棋哲學(xué)。