阿爾法圍棋（AlphaGo）是第一個擊敗人類職業圍棋選手、第一個戰勝圍棋世界冠軍的人工智慧機器人，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司戴密斯·哈薩比斯領銜的團隊開發。其主要工作原理是“深度學習”。

2016年3月，阿爾法圍棋與圍棋世界冠軍、職業九段棋手李世石進行圍棋人機大戰，以4比1的總比分獲勝；2016年末2017年初，該程式在中國棋類網站上以“大師”（Master）為註冊賬號與中日韓數十位圍棋高手進行快棋對決，連續60局無一敗績；2017年5月，在中國烏鎮圍棋峰會上，它與排名世界第一的世界圍棋冠軍柯潔對戰，以3比0的總比分獲勝。圍棋界公認阿爾法圍棋的棋力已經超過人類職業圍棋頂尖水平，在GoRatings網站公佈的世界職業圍棋排名中，其等級分曾超過排名人類第一的棋手柯潔。

2017年5月27日，在柯潔與阿爾法圍棋的人機大戰之後，阿爾法圍棋團隊宣佈阿爾法圍棋將不再參加圍棋比賽。2017年10月18日，DeepMind團隊公佈了最強版阿爾法圍棋，代號AlphaGo Zero。

阿爾法圍棋用到了很多新技術，如神經網路、深度學習、蒙特卡洛樹搜尋法等，使其實力有了實質性飛躍。美國臉書公司“黑暗森林”圍棋軟體的開發者田淵棟在網上發表分析文章說，阿爾法圍棋系統主要由幾個部分組成：一、策略網路（Policy Network），給定當前局面，預測並採樣下一步的走棋；二、快速走子（Fast rollout），目標和策略網路一樣，但在適當犧牲走棋品質的條件下，速度要比策略網路快1000倍；三、價值網路（Value Network），給定當前局面，估計是白勝概率大還是黑勝概率大；四、蒙特卡洛樹搜尋（Monte Carlo Tree Search），把以上這三個部分連起來，形成一個完整的系統。

深度學習系統目前也存在缺陷，遇強則強，遇弱則弱，這是機器學習演算法所決定的。至於它能算到多少步，這就看計算機的算力了！