AlphaGo是由Google旗下DeepMind公司开发的围棋人工智能程序，它通过结合深度学习与强化学习技术掌握了围棋的精髓。其学习过程分为两个关键阶段：

1. **向人类棋手学习**：初期，AlphaGo通过分析成千上万盘人类顶尖棋手的对局数据，包括柯洁、李世石等大师的棋谱，从中学习围棋的基本策略、定式与布局规律。

2. **自我博弈进化**：随后，AlphaGo进入强化学习阶段，通过与自己进行数百万盘对弈，不断探索新策略并优化决策。这一过程超越了人类经验的局限，最终形成了独特的“围棋直觉”。

2016年，AlphaGo以4:1击败李世石；2017年，其升级版AlphaGo Master又以3:0完胜当时世界排名第一的柯洁。值得注意的是，后续版本AlphaGo Zero甚至完全摒弃人类数据，仅通过自我对弈就达到了更高境界。

AlphaGo的突破不仅展示了人工智能的潜力，更重新定义了围棋的战术边界——它并非简单模仿人类，而是开创了一种融合计算与直觉的新型围棋哲学。