编辑“︁AlphaGo”︁（章节）

== 历史 ==
{{seealso|计算机围棋}}
一般认为，电脑要在围棋中取胜比在[[国际象棋]]等游戏中取胜要困难得多，因为围棋的下棋點極多，[[分支因子]]遠多于其他游戏，而且每次落子對情勢的好壞飄忽不定， 诸如[[暴力搜尋法]]、[[Alpha-beta剪枝]]、[[启发式搜索]]的传统人工智能方法在围棋中很难奏效。<ref name="googlego" /><ref name="#1">{{citation|title=Temporal Difference Learning of Position Evaluation in the Game of Go|first1=Nicol N.|last1=Schraudolph|first2=Peter Dayan|last2=Terrence|first3=J.|last3=Sejnowski|url=http://www.variational-bayes.org/~dayan/papers/sds94.pdf|access-date=2016-01-31|archive-url=https://web.archive.org/web/20170328153822/http://www.variational-bayes.org/~dayan/papers/sds94.pdf|archive-date=2017-03-28|dead-url=yes}}</ref>在1997年[[IBM]]的电脑「[[深藍 (超級電腦)|深蓝]]」[[深蓝对卡斯帕罗夫|击败]]俄籍世界国际象棋冠军[[加里·卡斯帕罗夫]]之后，经过18年的发展，棋力最高的人工智能围棋程序才大约达到业余5段围棋棋手的水準，<ref name="DeepMindnature2016"/>且在不让子的情况下，仍无法击败职业棋手。<ref name="googlego"/><ref name="bbcgo"/><ref name="CNN0128">{{cite web |url=http://money.cnn.com/2016/01/28/technology/google-computer-program-beats-human-at-go/index.html |title=Computer scores big win against humans in ancient game of Go |publisher=[[CNN]] |date=2016-01-28 |accessdate=2016-01-28 |archive-url=https://web.archive.org/web/20160131060936/http://money.cnn.com/2016/01/28/technology/google-computer-program-beats-human-at-go/index.html |archive-date=2016-01-31 |dead-url=no }}</ref>2012年，在4台PC上运行的Zen程序在让5子和让4子的情况下两次击败日籍九段棋士[[武宫正树]]<ref>{{cite web|url=https://gogameguru.com/zen-computer-go-program-beats-takemiya-masaki-4-stones/|title=Zen computer Go program beats Takemiya Masaki with just 4 stones!|work=Go Game Guru|accessdate=2016-01-28|archive-url=https://web.archive.org/web/20160201162313/https://gogameguru.com/zen-computer-go-program-beats-takemiya-masaki-4-stones/|archive-date=2016-02-01|dead-url=yes}}</ref>。2013年，{{le|Crazy Stone|Crazy Stone (software)}}在让4子的情况下击败日籍九段棋士[[石田芳夫]]<ref>{{cite web |url=http://sankei.jp.msn.com/life/news/130320/igo13032020420000-n1.htm |title=「アマ六段の力。天才かも」囲碁棋士、コンピューターに敗れる　初の公式戦 |accessdate=2013-03-27 |author= |date= |publisher=[[MSN]] [[Sankei News]] |deadurl=yes |archiveurl=https://web.archive.org/web/20130321003829/http://sankei.jp.msn.com/life/news/130320/igo13032020420000-n1.htm |archivedate=2013-03-21 }}</ref>，這樣偶爾出現的戰果就已經是難得的結果了。

AlphaGo的研究計劃於2014年啟動，此後和之前的围棋程序相比表现出显著提升。在和Crazy Stone和Zen等其他围棋程序的500局比赛中<ref>{{cite news |url=http://www.dailymail.co.uk/sciencetech/article-3419548/March-machines-Computer-BEATS-one-world-s-best-players-ancient-board-game-using-human-like-skills.html |title=Artificial intelligence breakthrough as Google's software beats grandmaster of Go, the 'most complex game ever devised' |newspaper=[[Daily Mail]] |date=2016-01-27 |accessdate=2016-01-29 |archive-url=https://web.archive.org/web/20160131095702/http://www.dailymail.co.uk/sciencetech/article-3419548/March-machines-Computer-BEATS-one-world-s-best-players-ancient-board-game-using-human-like-skills.html |archive-date=2016-01-31 |dead-url=no }}</ref>，单机版AlphaGo（运行于一台电脑上）仅输一局<ref>{{cite web |url=http://www.zdnet.com/article/google-alphago-ai-clean-sweeps-european-go-champion/ |title=Google AlphaGo AI clean sweeps European Go champion |publisher=[[ZDNet]] |date=2016-01-28 |accessdate=2016-01-28 |archive-url=https://web.archive.org/web/20160131085535/http://www.zdnet.com/article/google-alphago-ai-clean-sweeps-european-go-champion/ |archive-date=2016-01-31 |dead-url=no }}</ref>。而在其后的对局中，分布式版AlphaGo（以[[分散式運算]]运行于多台电脑上）在500局比赛中全部获胜，且對抗運行在單機上的AlphaGo约有77%的勝率。2015年10月的分散式運算版本AlphaGo使用了1,202块[[CPU]]及176块[[GPU]]。<ref name="DeepMindnature2016" />

*2015年10月，AlphaGo击败[[樊麾]]，成为第一个無需[[圍棋的讓子|让子]]即可在19路棋盘上击败围棋[[职业棋士]]的[[电脑围棋]]程序，寫下了歷史，並於2016年1月發表在知名期刊《[[自然 (期刊)|自然]]》。<ref name="googlego">{{cite web|url=http://googleresearch.blogspot.com/2016/01/alphago-mastering-ancient-game-of-go.html|title=Research Blog: AlphaGo: Mastering the ancient game of Go with Machine Learning|accessdate=|author=|date=2016-01-27|work=[[Google]] Research Blog|publisher=|archive-url=https://web.archive.org/web/20160130003400/http://googleresearch.blogspot.com/2016/01/alphago-mastering-ancient-game-of-go.html|archive-date=2016-01-30|dead-url=yes}}</ref><ref name="bbcgo">{{cite news |url=http://www.bbc.com/news/technology-35420579 |title=Google achieves AI 'breakthrough' by beating Go champion |date=2016-01-27 |work=[[BBC News]] |access-date=2016-01-31 |archive-url=https://web.archive.org/web/20160130035623/http://www.bbc.com/news/technology-35420579 |archive-date=2016-01-30 |dead-url=no }}</ref>
*2016年3月，透過自我對弈數以萬計盤進行練習強化，AlphaGo在一场[[AlphaGo李世石五番棋|五番棋比赛]]中4:1击败頂尖职业棋手[[李世石]]，成为第一个不借助让子而击败[[围棋段位制|围棋职业九段]]棋士的电脑围棋程序，立下了里程碑。<ref>{{Citation|last=DeepMind|title=Match 1 - Google DeepMind Challenge Match: Lee Sedol vs AlphaGo|date=2016-03-08|url=https://www.youtube.com/watch?v=vFr3K2DORc8&t=1h57m|accessdate=2017-03-09|archive-url=https://web.archive.org/web/20170329005648/https://www.youtube.com/watch?v=vFr3K2DORc8&t=1h57m|archive-date=2017-03-29|dead-url=no}}</ref>五局賽後[[韓國棋院]]授予AlphaGo有史以來第一位[[圍棋段位制|名譽職業九段]]<ref>{{Cite news|url=https://www.thenewslens.com/article/38191|title=人機大戰再敗 李世石：AlphaGo讓我開始挑戰對圍棋的傳統想法|last=KaChun|first=|date=2016-03-15|work=|newspaper=[[The News Lens 關鍵評論網]]|accessdate=2017-03-09|language=zh-TW|archive-url=https://web.archive.org/web/20170312035056/https://www.thenewslens.com/article/38191|archive-date=2017-03-12|dead-url=no}}</ref>。
*2016年7月18日，因[[柯洁]]那段时间状态不佳，其在[[Go Ratings]]網站上的WHR等级分下滑，AlphaGo得以在Go Ratings网站的排名中位列世界第一，但几天之后，柯洁便又反超了AlphaGo<ref>{{cite news|url=http://www.bnext.com.tw/ext_rss/view/id/1847944|title=AlphaGo積分超越人類棋王、登上世界圍棋排名第一|last=|first=|date=2016-07-18|work=|accessdate=2016-07-19|agency=[[數位時代]]|author1=PingWest|archive-url=https://web.archive.org/web/20160720175842/http://www.bnext.com.tw/ext_rss/view/id/1847944|archive-date=2016-07-20|dead-url=no}}</ref>。2017年2月初，Go Ratings网站删除了AlphaGo、[[DeepZenGo]]等围棋人工智能在该网站上的所有信息。
*2016年12月29日至2017年1月4日，再度強化的AlphaGo以「[[Master (围棋软件)|Master]]」為帳號名稱，在未公開其真實身分的情況下，-{zh-cn:借;zh-tw:藉;}-非正式的網路快棋對戰進行測試，挑戰中韓日台的一流高手，測試結束时60戰全勝<ref>{{Cite news|url=http://www.storm.mg/article/208849|title=60勝0敗！謎樣棋士橫空出世 台日韓中圍棋第一高手悉數稱臣|last=|first=|date=|work=[[風傳媒]]|accessdate=2017-03-09|language=zh-TW|archive-url=https://web.archive.org/web/20170108001849/http://www.storm.mg/article/208849|archive-date=2017-01-08|dead-url=no}}</ref>。
*2017年5月23至27日在[[烏鎮圍棋峰會]]上，最新的強化版AlphaGo和當時世界第一的棋士柯潔比試、並配合八段棋士協同作戰與對決五位頂尖九段棋士等五場比賽，取得三比零全勝的戰績，團隊戰與組隊戰也全勝，此次AlphaGo利用谷歌TPU執行，加上快速進化的機器學習法，運算資源消耗僅李世石版本的十分之一。<ref>{{Cite web |url=https://udn.com/news/story/11159/2488947 |title=存档副本 |access-date=2017-05-28 |archive-url=https://web.archive.org/web/20170624231517/https://udn.com/news/story/11159/2488947 |archive-date=2017-06-24 |dead-url=no }}</ref>在与柯洁的比赛结束后，[[中国围棋协会]]授予AlphaGo[[围棋段位制|职业围棋九段]]的称号。<ref name="AlphaGo 9-dan">{{cite web|url=http://sports.sohu.com/20170527/n494734669.shtml|title=中国围棋协会授予AlphaGo职业九段 并颁发证书|language=zh|date=2017-05-27|accessdate=2017-05-28|archive-url=https://web.archive.org/web/20170603045548/http://sports.sohu.com/20170527/n494734669.shtml|archive-date=2017-06-03|dead-url=no}}</ref>

AlphaGo在沒有人類對手後，AlphaGo之父[[杰米斯·哈萨比斯]]宣布AlphaGo退役。而從業餘棋士的水平到世界第一，AlphaGo的棋力取得這樣的進步，僅僅花了-{zh-cn:两;zh-tw:二;}-年左右。

最終版本AlphaZero擁有更加強大的學習能力，可自我學習，在21天達到勝過中國顶尖棋手[[柯潔]]的Alpha Go Master的水平。