Verweist op déi folgend Passage an äntwert duerno op d'Fro an der selwechter Sprooch wéi d'Passage:  Passage: Am Oktober 2015 gouf den originelle AlphaGo den éischte Computer Go Programm fir e mënschleche professionelle Go Spiller ouni Handicap op engem vollgrousse 19 × 19 Brett ze schloen. Am Mäerz 2016 huet et de Lee Sedol an engem Fënnef-Spill Match geschloen, déi éischte Kéier datt e Computer Go Programm e 9-Dan Profi ouni Handicap geschloen huet. Obwuel et am véierte Spill géint Lee Sedol verluer huet, huet de Lee am leschte Spill zréckgetrueden, wat e Finale Score vu 4 Spiller zu 1 zugonschte vun AlphaGo huet. Als Unerkennung vun der Victoire gouf AlphaGo vun der Korea Baduk Association mat engem Éiere 9-dan ausgezeechent. De Lead up an de Challenge Match mat Lee Sedol goufen an engem Dokumentarfilm dokumentéiert, deen och den Titel AlphaGo huet, vum Greg Kohs. Et gouf vum Science als ee vun de Breakthrough of the Year-Runners-up am 22 Dezember 2016 gewielt. Am 2017 Future of Go Summit huet säi Nofolger AlphaGo Master de Ke Jie, de weltwäite Nummer 1 Rankingspiller zu där Zäit, an engem Dräi-Spill Match geschloen (de méi mächtege AlphaGo Zero existéiert scho awer gouf nach net ugekënnegt). Duerno gouf AlphaGo vun der Chinese Weiqi Association als professionell 9-dan ausgezeechent. AlphaGo a seng Nofolger benotzen e Monte Carlo Baum Sich Algorithmus fir seng Bewegungen ze fannen baséiert op Wëssen dat virdru vu Maschinneléieren "geléiert" gouf, speziell vun engem kënschtleche Neural Netzwierk (eng déif Léiermethod) duerch extensiv Training, souwuel vu mënschleche wéi och Computerspill. E neuronescht Netzwierk gëtt trainéiert fir AlphaGo seng eege Bewegungseelectiounen ze virauszegesinn an och d'Gewënnerspiller. Dëse neuronale Netzwierk verbessert d'Kraaft vun der Baumschreiwung, wat zu enger méi héijer Qualitéit vun der Bewegungselektioun an engem méi staarke Selbstspill an der nächster Iteratioun resultéiert.  Fro: A wéi engem Joer huet AlphaGo de Lee Sadol an engem Fënnef-Spill-Match besiegt?
Joerhonnert