電腦圍棋是人工智能（AI）的一個領域，該領域致力於開發出可以下圍棋的電腦程式。圍棋是棋盤遊戲的一種，有很古老的歷史。
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歷史
最先電腦圍棋也試圖用類似處理國際象棋的演算法——alpha-beta 剪枝法，即一般認為的暴力搜尋法，但成長非常慢。1986年，應昌期懸賞100萬美金，徵求可以打敗人類的圍棋軟件，並以15年為期限，但沒有任何人拿走獎金。到了20世紀末，這類程式表現最好的是陳志行製作的手談，其宣稱可以接近業餘初段，至少與低段職業差距9子以上，其他如GNU Go更是只有業餘5~10級左右。
代表：
- 手談 (圍棋軟件)
- GNU Go
Crazy Stone首次引進了蒙地卡羅搜尋樹，其原理是用蒙地卡羅法快速的把棋局下至終局，然後藉此判斷局勢，用這個方法，電腦圍棋得到飛快性的成長，並突破了業餘初段的壁障。這時代表現最好的是Zen，在AlphaGo出現的前一年，Zen的平行運算版本可以達到與職業棋士差距3~4子的水平。
這時期開始，開始出現了UEC杯等電腦圍棋比賽。在其中發生一個插曲，2010年時，黃士傑的Erica在2010電腦奧林匹亞獲得19路圍棋的冠軍，隔年又在UEC盃拿下亞軍，這在當時引起許多注目，因為Erica是單機程式，而其對手都是使用大型電腦，這也使得他獲得DeepMind公司的邀請。
代表程式：
- Zen
- Crazy Stone
- 石子旋風
- Fuego
深度學習原本主要應用是圖像分析，利用電腦模擬神經元，可以訓練電腦有類似人類「直覺」的反應，2014年左右，Google DeepMind和facebook等公司意識這可能可以用在處理電腦圍棋。最直接的想法是輸入人類的圍棋棋譜，並在程式中設置圍棋規則，以及各棋譜的最後勝負，利用監督學習讓電腦得到「棋感」，電腦因而可以給出特定局面下有哪些可能的行棋方法，後來這個方法在AlphaGo的論文中被稱為「走子網絡」。2015年左右，DeepMind的大衛·席爾瓦意識到，其實圍棋的形勢判斷也可以交由神經網絡決定，「價值網絡」因此誕生。接着DeepMind團隊再使用強化學習——大眾媒體稱之為左右互搏——增強兩種神經網絡，在大約三千萬盤的左右互搏後，超越了職業選手水平，這使得DeepMind最終贏得這項與facebook的競賽。
2016年1月27日，《自然》發表了Google DeepMind開發AlphaGo 的論文，於2015年10月，在未讓子的挑戰中，以5:0戰績，擊敗歐洲圍棋冠軍——職業圍棋二段樊麾。這是電腦程式首次在公平比賽中擊敗職業棋手。2016年3月，AlphaGo在韓國首爾以4:1擊敗棋士李世乭。[1][2] 2017年5月，AlphaGo在中國烏鎮圍棋峰會的三局比賽中以3:0擊敗[3]當時世界排名第一[4][5]的中國棋手柯潔。
代表程式：
- AlphaGo
- AlphaGo Zero
- CGI
- Darkforest（Facebook最終失敗的計劃）
- DeepZenGo
- ELF OpenGo
- KataGo
- Leela
- Leela Zero
- PhoenixGo
- SAI
- 絕藝
難點
圍棋給程式設計師們帶來了許多人工智能領域裏的挑戰。當如IBM深藍那樣的超級電腦，已經能夠擊敗世界上最好的國際象棋棋手的同時；卻有不少人能擊敗圍棋軟件。可見，要編寫出超越初級水平的電腦圍棋程式，是極其困難的一回事。
圍棋的棋盤很大（19×19），因此通常被認為是難以編寫圍棋程式的一個重要原因。
與其它棋盤遊戲相比，圍棋的着法幾乎不受規則限制。中國象棋第一步有42種選擇，國際象棋有20種選擇，但圍棋有361種選擇。有些着法較常見，有些幾乎從未走過（例如第一步下在邊線上），但所有着法都有可能。
象棋（以及大部分棋盤遊戲如西洋跳棋和雙陸棋）棋局過程中，棋子數逐漸減少，使遊戲簡化。但是，圍棋中每下一子，都可能有其戰略意義，使得單純分析戰術並不管用，會使局勢變得更複雜。
策略搜尋
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電腦圍棋程式的競賽
第一個電腦圍棋競賽是由USENIX贊助，在1984年到1988年間舉行。
宏碁電腦公司與應昌棋圍棋基金會從1986年開始，聯合舉辦電腦圍棋競賽，獲得冠軍的程式，可以挑戰職業棋士，獲勝獎金美金一百萬元。有效期至2000年。
註釋和參考
參見
外部連結
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