兩個(gè)大腦
阿爾法圍棋（AlphaGo）是兩個(gè)差異神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“大腦”合作來改良下棋。這些大腦是多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)跟那些Google圖片搜索引擎識別圖片在結(jié)構(gòu)上是類似的。它們從多層啟示式二維過濾器開始，去解決圍棋棋盤的定位，就像圖片分類器網(wǎng)絡(luò)解決圖片一樣。經(jīng)過過濾，13 個(gè)完全連貫的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層產(chǎn)生對它們看到的局面判斷。這些層能夠做分類和邏輯推理。
這些網(wǎng)絡(luò)重復(fù)訓(xùn)練來查看結(jié)果，再去校對調(diào)整參數(shù)，去讓下次執(zhí)行更好。這個(gè)解決器有大量的隨機(jī)性元素，所以人類是不可能精確知道網(wǎng)絡(luò)是如何“思索”的，但越來越多的訓(xùn)練后能讓它進(jìn)化到更好。
優(yōu)先大腦：落子選擇器 （Move Picker）
阿爾法圍棋（AlphaGo）的優(yōu)先個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大腦是“監(jiān)視學(xué)習(xí)的策略網(wǎng)絡(luò)（Policy Network）” ，觀察棋盤規(guī)劃企圖找到優(yōu)佳的下一步?，F(xiàn)實(shí)上，它預(yù)測每一個(gè)合法下一步的優(yōu)佳概率，這樣看來前面猜想的就是那個(gè)概率很高的。這可以理解成“落子選擇器”。
第二大腦：棋局評價(jià)器 （Position Evaluator）
阿爾法圍棋（AlphaGo）的第二個(gè)大腦相對于落子選擇器是回答另一個(gè)問題。不是去猜想具體下一步，它預(yù)測每一個(gè)棋手贏棋的可能，再給定棋子地位狀況下。這“局面評價(jià)器”就是“價(jià)值網(wǎng)絡(luò)（Value Network）”，整體局面判斷來輔助落子選擇器。這個(gè)判斷僅僅是大約的，但對于閱讀速度提升很有協(xié)助。分類潛在的將來局面的“好”與“壞”，AlphaGo能夠決定能否特殊變種去深化閱讀。如果局面評價(jià)器說這個(gè)特殊變種不行，這樣看來AI就跳過閱讀。

阿爾法圍棋（AlphaGo）是一款圍棋人工智能程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴密斯·哈薩比斯、大衛(wèi)·席爾瓦、黃士杰與他們的隊(duì)伍開發(fā)。其主要工作原理是“深度學(xué)習(xí)”。
2016年3月，該程序與圍棋世界排行靠前、職業(yè)九段選手李世石進(jìn)行人機(jī)大戰(zhàn)，并以4:1的總比分獲勝；2016年末2017年初，該程序在國家棋類網(wǎng)站上以“大師”（Master）為注冊帳號與中日韓數(shù)十位圍棋高手進(jìn)行快棋對決，持續(xù)60局無一敗績。不少職業(yè)圍棋手以為，阿爾法圍棋的棋力已經(jīng)達(dá)到甚至超過圍棋職業(yè)九段能力，在世界職業(yè)圍棋排名中，其等級分過去超過排名人們優(yōu)先的棋手柯潔。
2017年1月，谷歌Deep Mind公司CEO哈薩比斯在德國慕尼黑DLD（數(shù)字、生活、設(shè)計(jì)）創(chuàng)建大會(huì)上宣布推出真正2.0版本的阿爾法圍棋（AlphaGo）。其特點(diǎn)是擯棄了人們棋譜，只靠深度學(xué)習(xí)的形式成長起來挑戰(zhàn)圍棋的極限。
谷歌Deep mind首席執(zhí)行官（CEO）戴密斯·哈薩比斯宣布“要將阿爾法圍棋（AlphaGo）和緩解、機(jī)器人等進(jìn)行聯(lián)合”。由于它是人工智能，會(huì)本人學(xué)習(xí)，只需給它數(shù)據(jù)就可以移植。
據(jù)韓國《朝鮮日報(bào)》報(bào)道，為實(shí)現(xiàn)該計(jì)劃，哈薩比斯2016年初在英國的初創(chuàng)公司“巴比倫”加盟了2500萬美元。巴比倫正在開發(fā)醫(yī)生或患者說出癥狀后，在互聯(lián)網(wǎng)上搜索緩解信息、尋找診斷和的人工智能APP（使用程序）。如果阿爾法圍棋（AlphaGo）和“巴比倫”聯(lián)合，診斷的精確度將得到劃時(shí)代性提升。