我们最近很努力地开发阿尔法围棋，刚过去的几天我们在网络的对弈平台进行了一些非正式的快棋对局，目的是为了检验我们最新版本的阿尔法围棋是否如我们的预期。我们需要感谢所有与我们的 Magister(P) 和 Master(P) 账户在弈城围棋网以及野狐围棋网对弈的棋手，也要感谢所有观战的人！最新的阿尔法围棋在对局中所富有启发性的创新，我们从中可以学到的，以及对局的结果都令我们非常激动。

　　世界冠军古力与阿尔法围棋对弈以后写了，“人类与人工智能共同探索围棋世界的大幕即将拉开”。我们现在结束了非正式的测试，非常期望今年能有机会与围棋组织以及专家共同探索神秘的围棋，在相互启发的气氛中共同领会围棋的奥妙。我们希望尽快发布其他公告。

　　至此，2017.1.4 日像深蓝打败卡斯帕罗夫的 1997.5.11 日一样，变成了一个时代的划分点！

　　人工智能，已经完全打败了顶尖智慧的人了！

　　人工智能能在国际象棋上能打败人类，跟现在能在围棋上打败人类，是两种概念，看个动图就知道了~

　　国际象棋的复杂程度

　　围棋的复杂程度

　　由于围棋的变数实在是太多，不通过人一样 “ 逻辑思考 ”，几乎没法暴力穷举，或者说穷举起来会很耗费资源，所以一直都没解决这个问题。

　　那么 AlphaGo 是怎么出来的呢？

　　这跟 Google 之前收购的一个叫做 Deepmind 的公司有关。

　　Google DeepMind

　　这个公司是研究 Deep machine learning （机器深度学习）方向的公司，本来就是行业里的佼佼者。

　　被 Google 收购之后，采用了 Google 家的 TensorFlow 系统进行开发，是把 N 维基于数据流图的计算。

　　通过这个，可以把很复杂的数据结构化的系统分析运算，这样，就可以把数据的处理只能话，给机器装了个 “ 有逻辑的脑子 ”！

　　机器，可以像人脑一样有类似 “ 神经元突出联接处理问题 ” 的能力进行思考了！

　　TensorFlow 为了演示开放的的 “ 神经网络游乐场 ”