AlphaGo是由Google旗下DeepMind公司開發的圍棋人工智能程序，它通過結合深度學習與強化學習技術掌握了圍棋的精髓。其學習過程分為兩個關鍵階段：

1. **向人類棋手學習**：初期，AlphaGo通過分析成千上萬盤人類頂尖棋手的對局數據，包括柯潔、李世石等大師的棋譜，從中學習圍棋的基本策略、定式與布局規律。

2. **自我博弈進化**：隨后，AlphaGo進入強化學習階段，通過與自己進行數百萬盤對弈，不斷探索新策略并優化決策。這一過程超越了人類經驗的局限，最終形成了獨特的“圍棋直覺”。

2016年，AlphaGo以4:1擊敗李世石；2017年，其升級版AlphaGo Master又以3:0完勝當時世界排名第一的柯潔。值得注意的是，后續版本AlphaGo Zero甚至完全摒棄人類數據，僅通過自我對弈就達到了更高境界。

AlphaGo的突破不僅展示了人工智能的潛力，更重新定義了圍棋的戰術邊界——它并非簡單模仿人類，而是開創了一種融合計算與直覺的新型圍棋哲學。