专家表示，AlphaGo 和李世石之间的比赛从始至终都充满悬念
谷歌 DeepMind 的 AlphaGo 人工智能系统在与顶级棋手李世石的一场悬而未决的围棋比赛中赢得了第一场比赛，这再次引发了人们对机器是否可以通过编程在智力上超越人类的期望。
比赛作为计算机在极其复杂的游戏中面临的重大挑战，效仿了 1997 年 IBM 深蓝计算机战胜加里卡斯波罗夫的传奇国际象棋胜利以及 2011 年另一台蓝色巨人计算机沃森在 Jeopardy 问答节目中获胜的足迹。
AlphaGo 通过一名人类助手进行比赛，并在电脑屏幕上提示棋子，周三，AlphaGo 赢得了在韩国首尔与李在棋手辞职后进行的五场比赛中的第一场。这场比赛的获胜者将获得 100 万美元的奖金，谷歌 DeepMind 承诺如果 AlphaGo 获胜，将把这笔奖金捐赠给慈善机构。
这款游戏在网上有很多人观看，在线上还伴随着黑色幽默，讲述了智能计算机主导的世界中人类的未来。 “拯救世界李世石”，一位观看比赛的人在 YouTube 聊天中写道，同时等待比赛结果。视频流游戏开始。另一位在比赛开始前警告说，“人类的终结还有十分钟就要开始”。
AlphaGo 在 10 月份以 5-0 战胜了三届欧洲围棋冠军范麾，这鼓励了 Google DeepMind 研究人员与韩国棋手 Lee 进行较量，后者在过去 10 年中赢得了一些重要赛事的冠军，而韩国棋手在这场主要由韩国主导的比赛中获胜。韩国、日本、中国和台湾。
赛事评论员、职业围棋棋手迈克尔·雷德蒙德 (Michael Redmond) 在比赛过程中表示，AlphaGo 在 10 月份的一场防守比赛中，这位欧洲冠军出现了一些失误，但在首尔的比赛中，两位棋手都非常具有侵略性。他补充说，自 10 月份的比赛以来，AlphaGo 程序一直表现强劲。
围棋棋盘游戏于 2500 多年前在中国发明，由于其“巨大的搜索空间以及评估棋局位置和走法的难度”，其复杂性对人工智能系统提出了特别重大的挑战。据研究人员称。
玩家轮流在 19×19 的网格上放置黑色或白色的棋子，称为“棋子”，试图通过包围对手的棋子并包围更多的空地作为领土来捕获对手的棋子。谷歌 2014 年收购的英国人工智能公司 Google DeepMind 的首席执行官兼联合创始人德米斯·哈萨比斯 (Demis Hassabis) 表示，围棋是一款主要依靠直觉和感觉而不是粗暴计算的游戏，这使得计算机很难下好棋。
谷歌 DeepMind 声称 AlphaGo 的搜索算法是比深蓝更像人类。据介绍，下棋计算机通过暴力搜索的位置比 AlphaGo 多数千倍，而 AlphaGo 则通过使用一种称为蒙特卡洛树搜索的技术，在其“想象”中玩出游戏的剩余部分来展望未来。谷歌深度思维。据说 AlphaGo 使用的技术优于以前的蒙特卡洛程序，因为 AlphaGo 使用深度神经网络来指导其搜索。
