人工智能再次在棋局上戰勝人類，這次對戰的不是國際象棋，而是更深奧的圍棋。
Google 在當地時間 1 月 27 日公布，他們開發的深度學習型人工智能系統 AlphaGo ，在去年 10 月 5-9 日於 Google 的英國辦公室進行 5 局制的圍棋戰中，以 5 戰 5 勝的驚人成績，完勝了三屆歐洲圍棋賽的冠軍，中國出生旅居巴西的職業棋手樊麾。
IBM 的超級電腦「深藍」曾於 1997 年在國際象棋上戰勝職業旗手，與國際象棋相比，圍棋的規則雖然較簡單，但是選擇分歧的數量卻是國際象棋的 1 古戈爾倍（即 10 的 100 次方，中文諗作一萬億億億億億億億億億億億億）。如果使用傳統「暴力型」人工智能的話電腦不可能在圍棋上勝過人類，需要更富彈性的人工智能。
而 Google 今次為圍棋而開發的 AlphaGo ，是一種深度學習（ Deep Learning ）的系統，讓兩台神經網絡人工智能系統反覆對戰，自行摸索來提高技能。在這個過程中，開發人用上了 Google 的 Google Cloud Platform ，和 Google 在去年 11 月開源化的人工智能學習系統 TensorFlow 。
這次戰勝了歐洲冠軍之後， AlphaGo 的下一個對手將是在 3 月，挑戰曾勝出超過十次國際賽事的韓國圍棋九段棋手李世乭（乭為韓國造字）。
