AlphaGo是一款由谷歌DeepMind公司开发的人工智能围棋机器人。它以深度学习技术为基础，通过蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo tree search, MCTS）和两个深度神经网络（策略网络和价值网络）相结合的方法，使计算机能够在围棋比赛中表现出色。AlphaGo的名字来源于希腊语的首字母“Alpha”，意为“最初”或“起源”，而“Go”则是围棋的英文单词。
AlphaGo的主要工作原理包括以下几个方面：
深度学习：
AlphaGo利用多层神经网络进行训练，通过大量围棋对局数据学习棋局模式和策略。
蒙特卡洛树搜索：
通过模拟大量可能的棋局，AlphaGo能够评估每个棋局的输赢率，并找到最优的落子策略。
策略网络：
预测下一步的最佳落子，评估每个合法落子的概率。
价值网络：
评估当前棋局的输赢率，帮助AlphaGo在复杂的棋局中做出更好的决策。
AlphaGo在2016年和2017年两次与世界顶级围棋选手李世石和柯洁进行对弈，均取得了胜利，这一成就标志着人工智能在围棋领域的重大突破。