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因为他的主要研发者是英国人因为alphaGo 是由英国人工智能科技公司 Google DeepMind研发的，主要研发者是英国人。这公司2010年建立，前年才被谷歌收购，现在公司也还在伦敦。它的三个创始人都是英国人乱难合负尔纪走裂孩口，都在英国读的书。最主要的创始人以及现在的老板Demis Hassabi苦之形年处余敌光何李打s是在UCL的Gatsby计算神经科学中心读的博评缩士（师从Marcus Hutter教授），这个中心在业界极其有名，「欧洲一霸」不夸张吧。这三个创始人也恰好在这个中心第一次认识的。
新京报快讯(记者 黄钟方辰)美国当地时间10月18日，谷歌人工智能团队DeepMind团队在期刊《Nature》上发表论文，宣布一款新版的AlphaGo Zero计算机程序可以在不需要任何人类输入的条件下，迅速自学围棋，并以100比0的战绩击败上一代AlphaGo。这是AI历史上又一里程碑式的重大消息。
2016年，谷歌旗下的DeepMind团队发布AlphaGo，并以4:1的战绩击败了世界围棋冠军、韩国棋手李世石，震撼世界。此后，AlphaGo又进化出了AlphaGo Master版本，并以3：0战胜了当今世界围棋第一人、中国棋手柯洁。功成名就后，DeepMind团队宣布AlphaGo退役。
闭关一年后，DeepMind推出了最新版本的AlphaGo Zero，它在没有任何人类指导的情况下，仅用3天时间自学和训练，就击败了此前的AlphaGo，比分是100比0。值得注意的是，之前的版本都参考学习了大量人类专业棋手的围棋经验，而新版的AlphaGo Zero则是自我对弈，即通过跟不同版本的自己下棋来学习。
根据DeepMind团队发表在《Nature》上的论文，最新版的AlphaGo Zero最大的突破在于实现了“白板理论”。白板理论认为，婴儿是一块白板，可以通过后天学习和训练来提高智力。人工智能(AI)的先驱图灵认为，只要能用机器制造一个类似于小孩的AI，然后加以训练，就能得到一个近似成人智力，甚至超越人类智力的AI。而自学成才的AlphaGo Zero正是实现了这一理论。
根据英国《卫报》报道，AlphaGo的首席研究员David Silver称：“它比以前的算法更强大，因为它不使用任何人类数据或人类经验，我们已经消除了人类知识的限制，它可以自己创造知识。”
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1996 年 2 月，在美国费城举行了一项别开生面的国际象棋比赛，报名参加比赛者包括了“深蓝”计算机 和 当时世界棋王 卡斯帕罗夫。
比赛最后一天，世界棋王卡斯帕罗夫对垒“深蓝”计算机。在这场人机对弈的6局比赛中，棋王卡斯帕罗夫以 4：2 战胜计算机“深蓝”，获得 40 万美元高额奖金。人胜计算机，首次国际象棋人机大战落下帷幕。比赛在 2 月 17 日结束。其後研究小组把深蓝加以改良。
次年，也就是1997 年 5 月 11 日，在人与计算机之间挑战赛的历史上可以说是历史性的一天。
计算机在正常时限的比赛中首次击败了等级分排名世界第一的棋手。加里·卡斯帕罗夫以 2.5:3.5 （1胜2负3平）输给 IBM 的计算机程序 “深蓝”。机器的胜利标志着国际象棋历史的新时代。
其中，比赛的转折点出现在第二局。
卡斯帕罗夫第一局获胜，感觉很好。但在第二局中，双方却打得不可开交。在第 36 步棋时，电脑的做法让卡斯帕罗夫不寒而栗。在当时的情况下，几乎所有顶尖国际象棋程序都会攻击卡斯帕罗夫暴露在外的皇后，但深蓝却走出了一步更为狡猾的棋，最终的效果也更好。这令卡斯帕罗夫对电脑另眼相看。
对卡斯帕罗夫和所有旁观者来说，深蓝突然不再像电脑一样下棋（它顶住诱惑，没有攻击皇后），反而采取了只有最聪明的人类大师级选手才有可能使用的策略。通过在卡斯帕罗夫面前深藏不漏，IBM成功让人类低估了它的水平。
他的斗志和体力在随后3局被拖垮，在决胜局中，仅 19 步就宣布放弃。
后来，IBM拒绝了卡斯帕罗夫的再战请求，拆卸了“深蓝”。卡斯帕罗夫虽然后来多次挑战电脑战平，却无法找“深蓝”“复仇”，留下永久的遗憾。
在今天看来，“深蓝”还算不上智能，它主要依靠强大的计算能力穷举所有路数来选择最佳策略：“深蓝”靠硬算可以预判 12 步，卡斯帕罗夫可以预判 10 步，两者高下立现。
在 AlphaGo 诞生之前，计算机在除围棋之外，几乎所有棋类游戏上战胜了人类，唯独围棋没有被攻克，为什么呢？
围棋游戏只有两个非常简单的规则，而其复杂性却是难以想象的，一共有 10 的 170 次方种可能性，这个数字之大，以至于用当今世界最强大的计算系统，算几十年也算不完，是没有办法穷举出围棋所有的可能结果的。所以，计算机需要一种更加聪明的方法。
直到 2016 年，AlphaGo 第一版发表在了 Nature 自然杂志上，这可是牛逼得不要不要的期刊。
而刚过去一年，Google DeepMind 又在 Nature 上发表了一篇 AlphaGo 的改进版——AlphaGo Zero，同样的围棋 AI，竟然在自然杂志上发了两次！可见他们的实力！
AlphaGo 战胜过欧洲冠军樊麾，韩国九段棋手李世石，而后又赢了世界冠军柯洁，种种迹象表明，人类已经失守最拿手的围棋了。这些围棋高手一个个都表示 AlphaGo 走到了他们想不到的地方，战胜了人类的生物极限。那 AlphaGo 又是怎么在策略上战胜人类的呢？很简单，它会做计划。
阿尔法狗（AlphaGo）是通过两个不同神经网络合作来改进下棋。这就像有两个导师，每个都是多层神经网络。它们从多层启发式二维过滤器开始，去处理围棋棋盘的定位，就像图片分类器网络处理图片一样。经过过滤，13 个完全连接的神经网络层产生对它们看到的局面判断。这些层能够做分类和逻辑推理。
这些网络通过反复训练来检查结果，再去校对调整参数，去让下次执行更好。这个处理器有大量的随机性元素，所以人们是不可能精确知道网络是如何“思考”的，但更多的训练后能让它进化到更好。
导师1号：策略网络（Policy network）
AlphaGo 的第一个神经网络大脑是“策略网络（Policy Network）”，观察棋盘布局企图找到最佳的下一步。事实上，它预测每一个合法下一步的最佳概率，那么最前面猜测的就是那个概率最高的。这可以理解成“落子选择器”。
AlphaGo 团队首先利用几万局专业棋手对局的棋谱来训练系统，得到初步的“策略网络”。训练“策略网络”时，采用“深度学习”算法，基于全局特征和深度卷积网络 (CNN) 来训练，其主要作用是给定当前盘面状态作为输入，输出下一步棋在棋盘其它空地上的落子概率。
接下来，AlphaGo 采用左右互搏的模式，不同版本的 AlphaGo 相互之间下了 3000 万盘棋，利用人工智能中的“深度增强学习”算法，利用每盘棋的胜负来学习，不断优化和升级“策略网络”，同时建立了一个可以对当前局面估计白棋和黑棋胜率的“价值网络”。
导师2号：价值网络（Value network）
AlphaGo 的第二个大脑相对于落子选择器是回答另一个问题。不是去猜测具体下一步，它预测每一个棋手赢棋的可能，在给定棋子位置情况下。这个局面评估器就是 “价值网络（Value Network）” ，通过整体局面判断来辅助落子选择器。
然后，AlphaGo 通过吸收人类 几千年 来优秀的棋谱，不断学习优化 策略网络 和 价值网络，从而战胜了欧洲冠军樊麾，韩国九段棋手李世石，而后又赢了世界冠军柯洁。
实际对局时，AlphaGo 通过“蒙特卡罗树搜索”来管理整个对弈的搜索过程。
首先，通过“策略网络”，AlphaGo 可以优先搜索本方最有可能落子的点（通常低于10个）。对每种可能再通过“估值网络”评估胜率，分析需要更进一步展开搜索和演算的局面。综合这几种工具，辅以超级强大的并行运算能力，AlphaGo 在推演棋局变化和寻找妙招方面的能力，已经远超人类棋手。
根据资料，最高配置的 AlphaGo 分布式版本，配置了 1920 个 CPU 和 280 个 GPU，同时可以跑 64 个搜索线程，这样的计算速度就好像有几十个九段高手同时在想棋，还有几十个三段棋手帮着把一些难以判断的局面直接下到最后，拿出结论，某一位人类棋手要与对抗，确实难以企及。
但是，这并不是重点。
终于说到重点了~~
Zero 英文意思是：零。除了围棋最基本规则（棋盘的几何学定义，轮流落子规则，终局输赢计算，打劫等），它就是一张白纸。放弃参考任何人类棋谱，完全自我学习。
如果你和一个有人类老师的 AlphaGo 交手，那可能还会在它背后看到人类下棋的影子。但是 AlphaGo Zero，完全是一个无师自通的家伙，和它下棋，你可能闻到很浓烈的机械味。但从另一方面想，这样的 AlphaGo 打破了数千年来人类下棋思维的限制，探索了人类想不到的下棋境界，学会了一个崭新的下棋方式。
仅仅经过 3 天的训练后，这套系统已经可以击败 AlphaGo Lee，也就是击败韩国顶尖棋手李世石的那套系统，而且比分高达100：0。经过 40 天训练后，它总计运行了大约 2900 万次自我对弈，使得 AlphaGo Zero 击败 AlphaGo Master，也就是击败世界冠军柯洁的系统，比分为 89：11。要知道职业围棋选手一生中的正式比赛也就一千多局， 而 AlphaGo Zero 却进行了 2900 万次对局。
在技术层面来说，AlphaGo Zero 使用的不再是之前提到的两套神经网络系统，而是将它们融合成一个神经网络系统，这样做能更有效利用资源，学习效果更好。其关键在于采用了新的 Reinforcement Learning（强化学习） ，并给该算法带了新的发展。
而且，它不再仅仅使用 GPU，转而添加了自家的专门为机器学习打造的 TPU，而且使用的硬件个数也在逐步降低，然而学习的效果却不断上升。在短短 40 天没有老师教的训练中，AlphaGo Zero 超越了他所有的前辈，在这个时候，我相信它真正做到了在围棋场上无人能敌了。
最后，正如 AlphaGo 之父 David Silver 所说，一个无师自通 AlphaGo 的产生，并不仅仅意味着我们的 AI 能在围棋场上战胜人类，放眼未来，它还意味着，在更多方面，我们能用这样的 AI 创造出更多人类历史上的新篇章。
围棋场上，无论谁赢，最终获胜的都是人类自己。