深度學習
阿法狗（AlphaGo）的原理主要基於「深度學習」。這是一種利用多層人工神經網路進行學習和訓練的方法。在深度學習中，神經網路通過接收大量矩陣數字作為輸入，然後使用非線性激活方法處理這些輸入，並基於權重產生另一個數據集合作為輸出。這個過程模擬了生物神經網路的工作機制，通過多層組織的連結，形成了一個能夠進行複雜處理的神經網路「大腦」。這種結構使得機器能夠像人類一樣識別和標註物體，進行精準的處理。
AlphaGo由位於英國倫敦的谷歌旗下DeepMind公司開發。在面對圍棋這樣的棋類遊戲時，AlphaGo採用了深度學習的方法來模仿人類高端棋手的下棋方式。圍棋遊戲的可能性非常多，其複雜度甚至超過了可觀測宇宙中原子總數的估計。因此，AlphaGo通過學習人類棋手的對弈數據，積累經驗，形成了一種類似於人類直覺的決策能力，最終能夠在圍棋遊戲中戰勝人類。