구글의 알파고는 대단한 인공지능이기는 하지만 기존 바둑프로그램과 큰 차이는 없다. 바둑은 한 수마다 경우의 수가 너무 많기 때문에 경우의 수를 줄이는 함수와 기보 학습을 통해 심층강화학습을 해냈지만, 결국 바둑게임 과정을 프로그램화한 것은 같은 것이다.
현 시점에서 최상의 인공지능이라고 하면 많은 사람들이 구글의 알파고를 떠올릴 것이다. 바둑을 인간 최고수보다 더 잘 두는 프로그램이니 확실히 대단한 인공지능인 것만은 틀림없지만, 사용한 기술의 이름에 현혹되어 마치 스스로 학습하여 바둑 최고수가 된 것이라 이해하는 사람도 있는 듯하다. 바둑 게임에서 다수를 결정하는 몬테카를로 트리탐색 방법을 사용하는 프로그램이란 점에서는 기존 바둑프로그램과 다를 바 없다. 단, 바둑은 다음 수를 결정하는 경우의 수가 너무 커서 모두 계산할 수 없기 때문에 인공지능 분야에서 이를 줄이기 위한 다양한 기법이 만들어졌다. 이번에 알파고는 착수할 경우의 수를 줄이는 함수와 각 수의 승패를 계산하는 함수를 각각 ‘정책망’과 ‘가치망’이란 이름의 신경망으로 설계하고, 많은 양의 기보로부터 딥러닝을 통해 이의 최적값을 구하는 방법을 사용했다. 물론 기존 기보 이 외에도 가상의 게임을 반복하면서 얻어진 새로운 기보 데이터까지 활용하는 심층강화학습(deep reinforcement learning)이란 방법도 사용했지만, 결국 바둑게임의 과정을 프로그램화한 소프트웨어라고 할 수 있다.