DeepMind玩了一个19行和19列的全尺寸板
一个Google打败了欧洲冠军的棋盘游戏。
中国游戏被认为是一个比国际象棋更加严峻的挑战，因为有更多的方式Go比赛可以发挥。
该技术公司的DeepMind部门表示，其软件已经打败了其人类对手五个游戏至零。
一位独立专家称之为AI的突破，可能产生深远的影响。
该成果宣布与科学杂志“自然”中的一篇论文的出版相一致，详细介绍了所使用的技术。
周三早些时候，Facebook的首席执行官表示，自己的AI项目已经“接近”去击败人类。
但是他提到的研究表明，它的软件只被列为“高级业余”，而不是“专业水平”的球员。
Go被认为可追溯到几千年前的中国古代。
在网格上使用黑白石头，玩家通过用他们自己围绕他们的对手碎片获得上手。
规则比棋的规则简单，但是一个玩家通常有200个动作的选择相比，在国际象棋中大约20个。
根据DeepMind的团队，在Go中有更多的可能位置在宇宙中的原子。
可能很难确定谁是赢家，许多顶级人类玩家依靠本能。www.szrs2008.com
DeepMind的首席执行官Demis Hassabis说，它的AlphaGo软件遵循了一个三个阶段的过程，开始分析从人类玩的游戏3000万次。
“它开始看看职业游戏，”他说。
“它学习什么样的模式通常发生 - 什么样的好，什么样的坏。如果你喜欢，这是程序的一部分，学习Go的直觉的一部分。
“它现在扮演不同的版本本身数百万和数百万次，每次它逐渐更好，它从错误中学习。
“最后一步被称为蒙特卡罗树搜索，这是真正的计划阶段。
“现在，它具有关于哪些职位在Go中有好处的所有直观知识，它可以制定长期计划。
Google的系统经过反对竞争的AI的测试，在500场比赛中赢得499场，
去年10月，DeepMind邀请欧洲顶级玩家范辉，到伦敦办事处参加一系列的游戏，每个游戏都是AI赢得的。
Hassabis先生说：“去年，许多世界上最好的程序员都被问到一个项目需要多长时间才能胜过一个顶尖的专业人员，他们大多数都预测了10多年。
“它比人们期望的更快的原因是基础算法的创新步伐，以及通过将不同的算法组合在一起可以获得更多的潜力。
“重大突破”
剑桥大学的Zoubin Ghahramani教授说：“这当然是AI的一个重大突破，具有更广泛的影响。
“其基础的技术理念是强化学习的想法 - 让计算机学习改善他们的行为以实现目标。
“这可以用于决策问题 - 帮助医生制定治疗计划，例如，在企业或任何地方，你想有电脑帮助人类的决策。
“这并不意味着谷歌在所有其他公司在AI - 领先有许多赢咖4。www.szrs2008.com
“但在把资源投入到Go方面，Google已经做得更多。
“Facebook在赢咖4的其他领域取得了一些相当惊人的成果，但我认为谷歌已经打败了这些特别重要的挑战。
电脑游戏
DeepMind现在打算在3月份在首尔举行AlphaGo对阵Lee Sedol - 世界顶级的Go球员。
此外，它继续开发AI系统，可以玩游戏没有任何帮助，去年的成功，让它的赢咖4教自己如何玩几十个经典。
“对我们来说，Go是棋盘游戏挑战的巅峰，”Hassabis先生说。
“现在，我们正在朝着更像现实世界的3D游戏或模拟，而不是我们去年处理的Atari游戏。
