兩個大腦
阿爾法圍棋（AlphaGo）是兩個差異神經(jīng)網(wǎng)絡“大腦”合作來改良下棋。這些大腦是多層神經(jīng)網(wǎng)絡跟那些Google圖片搜索引擎識別圖片在結(jié)構(gòu)上是類似的。它們從多層啟示式二維過濾器開始，去解決圍棋棋盤的定位，就像圖片分類器網(wǎng)絡解決圖片一樣。經(jīng)過過濾，13 個完全連貫的神經(jīng)網(wǎng)絡層產(chǎn)生對它們看到的局面判斷。這些層能夠做分類和邏輯推理。
這些網(wǎng)絡重復訓練來查看結(jié)果，再去校對調(diào)整參數(shù)，去讓下次執(zhí)行更好。這個解決器有大量的隨機性元素，所以人類是不可能精確知道網(wǎng)絡是如何“思索”的，但越來越多的訓練后能讓它進化到更好。
優(yōu)先大腦：落子選擇器 （Move Picker）
阿爾法圍棋（AlphaGo）的優(yōu)先個神經(jīng)網(wǎng)絡大腦是“監(jiān)視學習的策略網(wǎng)絡（Policy Network）” ，觀察棋盤規(guī)劃企圖找到優(yōu)佳的下一步?，F(xiàn)實上，它預測每一個合法下一步的優(yōu)佳概率，這樣看來前面猜想的就是那個概率很高的。這可以理解成“落子選擇器”。
第二大腦：棋局評價器 （Position Evaluator）
阿爾法圍棋（AlphaGo）的第二個大腦相對于落子選擇器是回答另一個問題。不是去猜想具體下一步，它預測每一個棋手贏棋的可能，再給定棋子地位狀況下。這“局面評價器”就是“價值網(wǎng)絡（Value Network）”，整體局面判斷來輔助落子選擇器。這個判斷僅僅是大約的，但對于閱讀速度提升很有協(xié)助。分類潛在的將來局面的“好”與“壞”，AlphaGo能夠決定能否特殊變種去深化閱讀。如果局面評價器說這個特殊變種不行，這樣看來AI就跳過閱讀。

阿爾法圍棋（AlphaGo）是一款圍棋人工智能程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴密斯·哈薩比斯、大衛(wèi)·席爾瓦、黃士杰與他們的隊伍開發(fā)。其主要工作原理是“深度學習”。
2016年3月，該程序與圍棋世界排行靠前、職業(yè)九段選手李世石進行人機大戰(zhàn)，并以4:1的總比分獲勝；2016年末2017年初，該程序在國家棋類網(wǎng)站上以“大師”（Master）為注冊帳號與中日韓數(shù)十位圍棋高手進行快棋對決，持續(xù)60局無一敗績。不少職業(yè)圍棋手以為，阿爾法圍棋的棋力已經(jīng)達到甚至超過圍棋職業(yè)九段能力，在世界職業(yè)圍棋排名中，其等級分過去超過排名人們優(yōu)先的棋手柯潔。
2017年1月，谷歌Deep Mind公司CEO哈薩比斯在德國慕尼黑DLD（數(shù)字、生活、設計）創(chuàng)建大會上宣布推出真正2.0版本的阿爾法圍棋（AlphaGo）。其特點是擯棄了人們棋譜，只靠深度學習的形式成長起來挑戰(zhàn)圍棋的極限。
谷歌Deep mind首席執(zhí)行官（CEO）戴密斯·哈薩比斯宣布“要將阿爾法圍棋（AlphaGo）和緩解、機器人等進行聯(lián)合”。由于它是人工智能，會本人學習，只需給它數(shù)據(jù)就可以移植。
據(jù)韓國《朝鮮日報》報道，為實現(xiàn)該計劃，哈薩比斯2016年初在英國的初創(chuàng)公司“巴比倫”加盟了2500萬美元。巴比倫正在開發(fā)醫(yī)生或患者說出癥狀后，在互聯(lián)網(wǎng)上搜索緩解信息、尋找診斷和的人工智能APP（使用程序）。如果阿爾法圍棋（AlphaGo）和“巴比倫”聯(lián)合，診斷的精確度將得到劃時代性提升。