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从算法上来说，这篇文章并没有太多新意，主要是通过大量的训练数据，包括以往的棋谱和自我对局，把性能堆出来。他们训练了一个走子的神经网络（这个和我们的办法是一样的，但我们的文章主要在这上面作了改进），又训练了一个可以评估局面的网络（这个我们还没有），然后在蒙特卡罗树搜索中同时使用这两个网络。后者用了三千万局的自我对局(self-play)的结果训练。为了避免过拟合，每局只随机选了其中一个局面，然后让网络预测对局结果（胜或负）。三千万局不是个小数字，大家可以算一下一刻不停地下，15分钟一局需要多久才能下完（大约是855年）。这个规模我说实在没有想到过，谷歌在这方面是很有优势的。最后，他们的defaultpolicy也是经过处理的，能够两微秒走一步而且准确率也不错。还有一些小细节就不一一赘述了。总之，谷歌的做法充分利用了大数据+深度学习的优势，而几乎完全没有用到围棋的领域知识，所以若是以后棋力能再往上走，我也不会惊讶。

谷歌阿尔法围棋介绍

阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴密斯·哈萨比斯、大卫·席尔瓦、黄士杰和与他们的团队开发。其主要工作原理是“深度学习”。这个程序在2016年3月与围棋世界冠军、职业九段选手李世石进行人机大战，并以4:1的总比分获胜。不少职业围棋手认为，阿尔法围棋的棋力已经达到甚至超过围棋职业九段水平，在世界职业围棋排名中，其等级分曾经超过排名人类第一的棋手柯洁。