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DeepMind 創辦人 Demis Hassabis 被譽為難得一見的天才（圖／美聯社）
相較於李世乭的狀況，AlphaGo 最大的優勢就是沒有壓力的問題，除非是受限於運算上的缺失，否則不太會出現失誤落子的狀況。而由 DeepMind 人工智慧公司開發的 AlphaGo，可說是一群天才的智慧結晶，自然不是個好對付的對手。
其中 DeepMind 團隊成員，包含創辦人 Demis Hassabis 以及來自台灣的黃世傑，都對棋類運動有所專精。來自台灣的黃世傑，不但是 DeepMind 的成員之一，這次還負責協助 AlphaGo 落子在棋盤上，也就是坐在李世乭對面與之對弈的人。
與李世乭真實對弈的人，正式來自台灣的黃世傑（圖／美聯社）
黃世傑在學生時期開發的圍棋程式「Erica」，擊敗了當時圍棋公認最強的 AI 人工智慧程式「Zen」，可說是電腦圍棋領域的奇葩。至於 Demis Hassabis 在 13 歲時就成為西洋棋大師等級，更參加過「智力奧林匹克大賽」（Mind Sports Olympiad），被比賽單位稱為「史上最優秀選手」。而 DeepMind 還有更多來自不同地方的高手，以及獲得 Google 的技術支援，讓 AlphaGo 的能力的以快速發展，達到足以挑戰人類的等級。
至於 AlphaGo 是透過什麼方式來思考的？其實就是 Google 和 DeepMind 所專研的深度學習技術，最大的特色不是在於透過特定的運算方式來獲得答案，而是採用類似神經網路的 Policy Network 策略網路，以及 Value Network 價值神經網路。透過策略網路，可以明顯排除不需要落子的棋步，而價值神經網路，則會預測棋局的未來發展，以找出更適合的戰術運用。
此外，在這次對弈中，採用的是分散式版 AlphaGo，與使用 48 個 CPU、8 個 GPU 的單機板 AlphaGo 不同，分散版 AlphaGo 擁有 1202 個 CPU、176 個 GPU，儘管演算法相同，但分散版的能力更強，面對單機版 AlphaGo 時勝率高達 77%。這也成為足以戰勝李世乭的關鍵因素。
