唯一在比赛中战胜过“阿尔法狗”的人类棋手是谁

韩国职业棋手李世石（?）。

2016年3月，AlphaGo挑战世界冠军韩国职业棋手李世石（?）九段。AlphaGo使用谷歌位于美国的云计算服务器，并通过光缆网络连接到韩国。

比赛的地点为韩国首尔四季酒店；赛制为五番棋，分别于2016年3月9日、10日、12日、13日和15日进行；规则为中国围棋规则，黑棋贴3又3/4子；用时为每方2小时，3次1分钟读秒。

DeepMind团队在YouTube上全球直播并由美籍职业棋手迈克·雷蒙（Michael Redmond）九段担任英语解说，而中国很多视频网站也采用YouTube的直播信号进行直播，并加上自己的解说。DeepMind团队成员台湾业余6段围棋棋手黄士杰博士代表AlphaGo在棋盘上落子。

比赛获胜者将获得100万美元的奖金。如果AlphaGo获胜，奖金将捐赠给围棋组织和慈善机构，包括联合国儿童基金会。李世石有15万美元的出场费，且每赢一盘棋会再得2万美元的奖金。

2016年3月9日、10日和12日的三局对战均为AlphaGo获胜，而13日的对战则为李世石获胜，15日的最终局则又是AlphaGo获胜。因此对弈结果为AlphaGo 4:1战胜了李世石。这次比赛在网络上引发了人们对此次比赛和人工智能的广泛讨论。

扩展资料：

算法

AlphaGo使用蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo tree search），借助估值网络（value network）与走棋网络（policy network）这两种深度神经网络，通过估值网络来评估大量选点，并通过走棋网络选择落点。

AlphaGo最初通过模仿人类玩家，尝试匹配职业棋手的过往棋局，其数据库中约含3000万步棋着。后来它达到了一定的熟练程度，它开始和自己对弈大量棋局，使用强化学习进一步改善它。

围棋无法仅通过寻找最佳棋步来解决；游戏一盘平均约有150步，每一步平均约有200种可选的下法，这意味着有太多需要解决的可能性。