AlphaGO（アルファ碁）は、Google傘下の企業DeepMindが開発した、人間と囲碁で対戦することを目的に開発されたプログラムです。
チェスでの勝負では1997年にコンピュータは人間に勝利していますが、囲碁は人間同様の思考パターンが求められるとされ、人間に勝つことは難しいと言われてきました。
しかし、2016年3月に韓国のプロ棋士イ・セドル9段を4勝1敗で破ったことから注目を浴びるようになりました。

コンピューターと囲碁

AlphaGOの出現まで、コンピュータが囲碁で人間に勝利する事は難しいと思われてきました。
チェスでは約20年前の1997年にIBMのディープブルーが人間を打ち負かしましたが、それはチェスが囲碁と比べて、単純なボードゲームであり、力任せ検索と言われる全ての打ち手を検討して最善の一手を打つという戦い方でも対応が可能だったからです。
AlphaGOが、これまでの囲碁プログラムと異なるところは、人間があらゆるパターンをプログラミングして覚えさせるのではなく、AlphaGO自身が学習を行うというニューラルネットワークを用いているという部分です。
AlphaGOは、自ら数千万回自分自身と対局することによって、囲碁を学び、強くなっていきました。そのため、AlphaGOの打ち手に対して開発者ですら説明をすることは難しいということです。

人間とAlphaGOの対局の影響

AlphaGOが人間と対局した結果、4勝1敗で勝利したことは世界中に驚きをもたらしました。
それは、対局中にAlphaGOが打った、通常では考えつかないような打ち手にも現れています。
囲碁には、人間の経験や知性が必要と考えられ、人間歴史の中で囲碁の戦略が考えられてきました。
囲碁は、打ち手に対して論理ではなく直感を用いる場面があり、それをコンピューターの計算によってシミュレートするのは無理だと思われてきました。

しかし、ディープマインドが選んだこの囲碁という挑戦は見事に成功しました。
ニューラルネットワークによって囲碁をひたすら打ち続けることによって、人間では達成できなかった思考が出来るようになったと考えられます。

そして、このAlphaGOの成果は認知科学、パターン認識、機械学習といった、新しい人工知能技術の分野に応用されています。

　Neural Network（ニュートラルネットワーク）
　Machine Learning（機械学習）