12月29日晚19点多，一位名叫“Master”的新手登录弈城，起初没有高手搭理，但在战胜谢尔豪四段、孟泰龄六段、於之莹五段、韩一洲四段、乔智健四段后这个账号热度陡增。这晚Master十战全胜，已注定其出世不凡。

　　第二天中午“Master”再度现身，在对王昊洋六段、严在明三段等职业棋手4连胜后，终于引出了韩国第一人朴廷桓九段。重头戏开始上演，结果也是重量级的，朴廷桓在必败局面下超时负。此结果在高手中炸了锅，接着等级分排名第7的连笑七段登场挑战，却连败两场！值得注意的是，紧接着Master与账号为“吻别”的网络棋手交锋两次，均以中盘获胜。弈城网工作人员表示，“吻别”很有可能就是拥有4个世界冠军头衔的当今世界围棋第一人柯洁。如果“吻别”真是柯洁，那就意味着Master对当今中、韩第一人的战绩是6：0。

　　31号，“Master”又连续战胜各大挑战者，其中新科百灵杯冠军陈耀烨九段也以失败告终，最后的最后，这位堪比“扫地僧”的神秘高手连续30盘不败，像是在逗大伙玩似的来了句：“今天累了，明天休息一天。”

　　最终败在“Master”棋下的有江维杰九段、辜梓豪五段、朴永训九段、柁嘉熹九段、井山裕太九段、孟泰龄六段、金志锡九段……

　　连一旁观战的柯洁九段都大惊失色：“从来没见过这样的招法，围棋还能这么下？”为此他感叹：看Master的着法，等于说以前学的围棋都是错误的，原来学棋的时候要被骂的着法现在Master都下出来了。”同样的，知乎网友 @赵小康 评论道，Master对阵这些围棋高手，“大多数对局都是中盘取胜，人类数千年时间总结出的定式、大局观在master面前显得陈腐可笑。”

　　1月3日9：30，棋手古力九段按捺不住，最终发出10万元悬赏，奖励给战胜Master的勇士。但其后又有4位顶尖棋手被击败……

　　不过就在51场连胜之后，1月4日，“Master”第52盘以和棋结束，“Master”的51连胜纪录就此终止。这场比赛中，“Master”挑战中国围棋职业选手陈耀烨。“Master”执黑棋、陈耀烨执白棋，30秒3次快棋。不过陈耀烨出现了断线情况，30秒没有落子，系统判定和棋。

　　今日，“Master”出现以来最受瞩目的比赛在Master和聂卫平之间进行。年届64岁的中国棋圣和“Master”的比赛也是这个人工智能程序进行的第54局比赛。本局“Master”特意把比赛用时调整为每方1分钟一手，以示对聂卫平的尊敬。

　　最终本局进行至手，执白的聂卫平以7目半的劣势落败。本局“Master”在右上角下出犀利的手段，吃掉了聂卫平一块棋由此确立优势，并保持到了最后。而随着棋圣聂卫平落败，“Master”将自己的不败纪录延续至54场，中日韩高手无一能在这次“快棋”对决中取胜。

　　4日晚，随着古力败下阵来，Master 对人类棋手获得了60场不败的记录。

　　AlphaGo 技术原理

　　AlphaGo 从三月份至今，经过10个月的发展，已经有了非常长足的进步，不过要追溯其技术原理，最详细的还是三月份发表在Nature 的封面论文：Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search（通过深度神经网络和树搜索，学会围棋游戏）。

　　AlphaGo 给围棋带来了新方法，它背后主要的方法是 Value Networks（价值网络）和 Policy Networks（策略网络），其中 Value Networks 评估棋盘位置，Policy Networks 选择下棋步法。这些神经网络模型通过一种新的方法训练，结合人类专家比赛中学到的监督学习，以及在自己和自己下棋（Self-Play）中学到强化学习。这不需要任何前瞻式的 Lookahead Search，神经网络玩围棋游戏的能力，就达到了最先进的蒙特卡洛树搜索算法的级别（这种算法模拟了上千种随机自己和自己下棋的结果）。我们也引入了一种新搜索算法，这种算法将蒙特卡洛模拟和价值、策略网络结合起来。

　　通过将 Value Networks、Policy Networks 与树搜索结合起来，AlphaGo 达到了专业围棋水准，让我们看到了希望：在其他看起来无法完成的领域中，AI 也可以达到人类级别的表现！

　　DeepMind 团队对围棋项目的介绍（新智元翻译）