雖然現在科技發達，但要讓電腦比得上圍棋高手不是一件容易的事，因為圍棋比象棋等複雜得很。不少圍棋界和電腦編程員都認為電腦起碼要十多年後，才可與圍棋高手匹敵。然而 Google 已打破這個迷思，透過人工智能開發程式，成功擊敗歐洲圍棋冠軍。
Google 的一個小組 DeepMind 成功開發電腦程式 AlphaGo。DeepMind 本來是一個初創企業，後來被 Google 在 2014 年收購，成為公司其中一個團隊。AlphaGo 透過深度學習（Deep Learning）和模擬技術，可判斷怎樣下棋。程式有兩個深度學習的網絡，第一是預測下一步的行動，第二是預測不同佈局下的結果。研究人員的論文已在《自然》中刊登。
原理與超級電腦深藍不同
1997 年 5 月 IBM 開發的超級電腦深藍曾擊敗國際象棋世界冠軍，但深藍是利用人工編制的規則，然後不斷尋找可行的每一步棋，然而這不適用複雜的圍棋。Google 研究人員 David Silver 說：「圍棋搜尋空間極大，無法使用暴力搜尋（Brute-force search），AlphaGo 的關鍵是減少搜索空間至可管理的範圍。」AlphaGo 透過學習來辨認對自己有利的圍棋陣式，從以模擬較少的結果。
在早前的測試中，AlphaGo 連續五局擊敗歐洲圍棋冠軍樊麾，在三月 AlphaGo 亦會與另一圍棋高手李世乭較量。這除了是人工智能的突破之外，也代表人工智能可應用在更廣的層面。DeepMind 的組長 Demis Hassabis 指，他們最終希望在現實世界的重要問題上可應用人工智能，在迫切的社會問題上能好好應對，如醫療和氣候預測等。
Source : Technology Review
