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繼IBM“深藍”在象棋對決中戰勝卡斯帕羅夫，Waston在危機邊緣戰勝Ken和Brad，Eugene挑戰圖靈的“TheImitation Game”后，人工智能在一個更加復雜的領域—圍棋中再次超過了人類的水平，AlphaGo以4：1的比分戰勝了圍棋李世乭，其升級版Master更是在弈城網上取得60：0：1的不敗戰績。同樣是在對弈比賽中戰勝選手，“深藍”到Master的發展充分體現出了人類科技進步在計算和計算資源上的長足進步。如果說“深藍”是憑借其運算速度通過遍歷戰勝了人類，那么Master是在此基礎上通過的搜尋算法，決策支持和計算架構遍歷了當時覺得不可能實現的所有可能。Master所用到的Deep Reinforcement Learning結合了當今AI領域研究的兩大前沿Deep Learning（DL）和Reinforcement Learning（RL），創造性的使用DL的，通過棋局的圖片評估落子的優先級，再結合RL，通過自我“對弈”的更新深度元網絡的參數，帶領人類站在了“智能”的門口。AlphaGo重要的成就并不是采用了性能多么的電腦，而是次讓程序可以近似人類的去感知、學習、思考和決策。
