李世石接连落败，柯洁甚至成为拯救人类围棋智慧“尊严”的最后稻草。史忠植认为，经过学习和积累，在未来3-5年人工智能系统能够战胜所有的人类棋手。

　　为何这台人工智能如此厉害，不妨深究其内涵：“AlphaGo”的核心是两种不同的深度神经网络：“策略网络”(policy network)和“值网络”(value network)。它们的任务在于合作“挑选”出那些比较有前途的棋步，抛弃明显的差棋，从而将计算量控制在计算机可以完成的范围里。

　　其中，“值网络”负责减少搜索的深度——AI会一边推算一边判断局面，局面明显劣势的时候，就直接抛弃某些路线，不用一条道算到黑；而“策略网络”负责减少搜索的宽度——面对眼前的一盘棋，有些棋步是明显不该走的，比如不该随便送子给别人吃。

　　然后，将这些信息放入一个概率函数，AI就不用给每一步以同样的重视程度，而可以重点分析那些有戏的棋招。“AlphaGo”利用这两个工具来分析局面，判断每种下子策略的优劣，就像人类棋手会判断当前局面以及推断未来的局面一样。这样，“AlphaGo”分析了比如未来20步的情况下，就能判断在哪里下子赢的概率会高。

　　另据媒体报道，阿尔法围棋采用机器学习方法，主要是深度卷积神经网络和强化学习。研发团队收集了围棋职业高手大量的棋谱，并用这些棋谱对“深度卷积神经网络”进行了3000万步的训练，使其判断职业选手下一步走法的正确率达到了57%，之前的纪录是44%。(完)