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Public Lecture with Google DeepMind's Demis Hassabis https://t.co/gElvstF2tz #ai pic.twitter.com/b3ySIm7JNP

深度思維執行長、Google人工智能部門首席工程師，同時也是一名業餘圍棋愛好者的哈薩比斯（Demis Hassabis）表示，人工智慧需要10年才能打敗人腦的說法已經不復存在。「這十數年間發明的演算法數量之多，是當時的人們無法想像的，只要把這些演算法有系統、有效率的組合在一起，就能完成AlphaGo。」

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#AlphaGo : Mastering the ancient game of Go with Machine Learning https://t.co/BbMzyTSXUv #ArtificialIntelligence pic.twitter.com/z7bJUXNE26

— Rick King (@RickKing16) 2015 12月 18日

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Google DeepMind: Ground-breaking AlphaGo masters the game of Go https://t.co/GIMkU8CBr9 pic.twitter.com/dVaJ9t6mi8

AlphaGo在與業餘棋士的500場對戰中，僅有1場敗績，勝率高達99.8%。

新聞來源https://tw.news.yahoo.com/人工智能里程碑-歐洲圍棋冠軍不敵電腦-韓國九段棋手三月接招-221500649.html

2015年10月，深度思維研發團隊遠赴歐洲，邀戰歐洲圍棋冠軍、頂級棋士樊麾與AlphaGo對弈5局。3個月過去，AlphaGo不負眾望，以5局全勝的成績向世界宣布：電腦也有贏過人腦的可能。

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— the home of AI info (@homeAIinfo) 2016 1月 28日

#DidYouKnow - #DeepBlue was the 1st computer to beat a world-champion chess player in a classic format? #FunFacts pic.twitter.com/JO3LcqteII

相較於西洋棋，圍棋的規則更為單純，但涉及的回合數、攻防組合和策略佈局都比西洋棋來得更加困難。根據《英國廣播公司》（BBC）報導，某些觀點認為就目前的人工智慧開發程度而言，起碼還要再10年才能有一台能夠擊敗職業棋士的電腦出現。

由英國一家公司研製的AlphaGo程式擊敗歐洲圍棋冠軍樊麾。

算棋三步驟 人工智慧里程碑

哈薩比斯表示，強大的分析能力是AlphaGo的致勝關鍵，也是研發團隊在打造AlphaGo時的核心指標，讓它能在對弈時算好對手的每一個企圖，並且把之後的3千萬步納入考量。

哈薩比斯說：「我們是從觀察職業棋士的棋譜下手，去分析什麼情況對獲勝是有利，或者有什麼差錯需要避免。接著AlphaGo會自行對弈過程，從中調整競爭策略，最後採用『蒙地卡羅方法』（一種隨機性的模擬統計方法），把任何可能性計算進去，進行長線策略的佈局。」

人工智能擊敗歐洲圍棋王

— Lifeboat Foundation (@lifeboathq) 2016 1月 27日

10年略有小成？才不！

先圍棋後遊戲 研發團隊向前邁進

We made the front cover of Nature! Details here: https://t.co/v6CSHelVTC #AlphaGo #DeepMind pic.twitter.com/bugshPxb4q

而橫空出世的AlphaGo，似乎賞了這些觀點一個響亮的耳光。

— Smithsonian Magazine (@SmithsonianMag) 2016 1月 28日

AlphaGo的下一步，是在3月與世界一級棋士李世乭相約在韓國首爾對弈。除此之外，深度思維研發團隊更把眼光放在電腦遊戲上。哈薩比斯表示，之後會將心力放在開發「會玩遊戲的人工智慧」上面，初步希望能研發出不需任何人為操作就能玩完簡單遊戲（如打磚塊、泡泡龍等），最終希望能夠研發足以玩3D遊戲或模擬實境的人工智慧。

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— Demis Hassabis (@demishassabis) 2016 1月 27日

1997年5月，超級電腦「深藍」（DeepBlue）擊敗當時的世界西洋棋冠軍卡斯帕羅夫（Garry Kasparov），成為首次人工智慧在棋局中擊敗職業棋士的紀錄，更讓許多工程師以研發足以擊敗人腦的電腦為趣。

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