继IBM“深蓝”在象棋对决中战胜卡斯帕罗夫，Waston在危机边缘战胜Ken和Brad，Eugene挑战图灵的“TheImitation Game”后，人工智能在一个更加复杂的领域—围棋中再次超过了人类的水平，AlphaGo以4：1的比分战胜了围棋李世乭，其升级版Master更是在弈城网上取得60：0：1的不败战绩。同样是在对弈比赛中战胜选手，“深蓝”到Master的发展充分体现出了人类科技进步在计算和计算资源上的长足进步。如果说“深蓝”是凭借其运算速度通过遍历战胜了人类，那么Master是在此基础上通过的搜寻算法，决策支持和计算架构遍历了当时觉得不可能实现的所有可能。Master所用到的Deep Reinforcement Learning结合了当今AI领域研究的两大前沿Deep Learning（DL）和Reinforcement Learning（RL），创造性的使用DL的，通过棋局的图片评估落子的优先级，再结合RL，通过自我“对弈”的更新深度元网络的参数，带领人类站在了“智能”的门口。AlphaGo重要的成就并不是采用了性能多么的电脑，而是次让程序可以近似人类的去感知、学习、思考和决策。

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