AlphaGoは、ロンドンに拠点を置くDeepMind Technologies（Googleの買収子会社）が開発した、囲碁をプレイするコンピュータプログラムである。このプログラムとそのアルゴリズムは、2016年1月27日に学術誌『ネイチャー』に掲載された論文で詳述されており、欧州チャンピオンの樊麾（ファン・フイ）を破った勝利と同時に公表された。この成果は人工知能分野における画期的な出来事であり、AlphaGoは、19路盤（フルサイズの碁盤）でハンディキャップなしにプロ棋士を破った初のコンピュータ囲碁プログラムとなった。この勝利は、2016年12月22日に『サイエンス』誌によって「ブレークスルー・オブ・ザ・イヤー」の次点としても認められた。
AlphaGoは、碁盤上の局面を評価し着手を選択するために、機械学習と人工ニューラルネットワークを組み合わせて使用する。具体的には、深層学習によるポリシーネットワーク（着手確率を予測）とバリューネットワーク（局面の勝敗評価）を活用し、モンテカルロ木探索（MCTS）のアルゴリズムを導いて探索を行う。これらのネットワークは、人間の棋譜からの教師あり学習と、自己対局による強化学習の両方で訓練された。このアプローチにより、AlphaGoは、従来の人工知能手法を困難にしていた囲碁の巨大な分岐数（探索空間の広さ）という課題を克服した。
開発の背景
囲碁は、チェスなどの他のボードゲームと比較して、コンピュータにとって勝利がはるかに困難なゲームと見なされている。その理由は、戦略的・美的な性質から直接的な評価関数を構築することが難しく、また分岐数がはるかに大きいため、アルファ・ベータ枝刈りや木探索、ヒューリスティック探索といった従来のAI手法を適用することが事実上不可能だったためである。IBMのコンピュータ「ディープ・ブルー」が1997年のチェスの世界チャンピオン、ガルリ・カスパロフに勝利してから約20年が経過した時点でも、人工知能技術を用いた最強の囲碁プログラムは、アマチュア5段程度のレベルにしか到達しておらず、ハンディキャップなしではプロ棋士に勝つことはできなかった。2012年には、ソフトウェアプログラム「Zen」が、4台のPCクラスタ上で、9段のプロ棋士・武宮正樹（たけみや まさき）を、5子局と4子局のハンディキャップ戦で2回破った。2013年には、「Crazy Stone」が、9段のプロ棋士・石田芳夫（いしだ よしお）を4子局のハンディキャップ戦で破った。
DeepMindのデミス・ハサビスらによると、AlphaGoの研究プロジェクトは、深層学習を用いたニューラルネットワークが囲碁という複雑なゲームでどこまで競争できるかを試すために、2014年頃に開始された。AlphaGoは、これまでの囲碁プログラムと比較して顕著な進歩を示した。開発中のテストでは、AlphaGoは、他の利用可能な囲碁プログラム（Crazy StoneやZenを含む）と500局対局し、単一のコンピュータで動作するバージョンは、そのうちの1局を除くすべての局（499局）で勝利した。また、複数のコンピュータを使用する分散バージョンは、同じ500局すべてに勝利した。
樊麾（ファン・フイ）との対局
2015年10月、分散バージョンのAlphaGoは、欧州囲碁チャンピオンである樊麾（ファン・フイ）二段（プロ棋士）と、フルサイズの19路盤、ハンディキャップなしの5番勝負で対局し、5対0で勝利した。これは、ハンディキャップなしのフルサイズの碁盤で、コンピュータ囲碁プログラムがプロの人間の棋士を破った初めてのケースとなった。この結果は、2016年1月27日に『ネイチャー』誌への論文掲載と同時に公表された。
李世乭（イ・セドル）との対局
2016年3月9日から15日にかけて、AlphaGoは韓国のプロ棋士で世界トップクラスの実力を持つ李世乭（イ・セドル）九段と、韓国ソウルの四季ホテルで5番勝負を行った。この対局はライブ配信され、世界中で注目を集めた。対局は中国ルール（コミ7目半）で行われ、各プレイヤーには持ち時間2時間に加え、1手ごとに60秒の考慮時間（秒読み）が3回与えられた。この対局で使用されたAlphaGoのバージョンは、樊麾戦で使用されたものと同程度の計算能力（約1,920個のCPUと280個のGPU）を利用していた。当時、李世乭は世界ランキングで2位（一部のランキングでは1位）とされ、国際棋戦での優勝回数は韓国人棋士として最多（18回）であり、世界選手権優勝回数でも当時世界最多（18回）を誇っていた。5番勝負の結果は、AlphaGoの4勝1敗であった。AlphaGoは第1局から第3局までを勝利したが、第4局で李世乭が「神の一手」とも評される78手目（白番）を打ち、これがAlphaGoのプログラムに混乱を引き起こし、結果的に李世乭が1勝を挙げた。最終局（第5局）はAlphaGoが勝利し、シリーズ全体を制した。賞金は100万米ドルで、AlphaGo側が勝利したため、この賞金はチャリティ団体（ユニセフを含む）に寄付されることとなった。李世乭は、出場料として15万米ドル、さらに第4局の勝利に対して2万米ドルのボーナスを受け取った。
その後と影響
この李世乭戦の勝利後、韓国棋院はAlphaGoに名誉九段の位を授与した。また、この対局を記録したドキュメンタリー映画『AlphaGo』が、グレッグ・コース監督によって制作され、公開された。
2017年5月には、中国の烏鎮（ウージェン）で開催された「未来の囲碁サミット」において、AlphaGoの新バージョンである「Master」が、当時世界ランキング1位の中国のプロ棋士・柯潔（コ・ジェ）九段と3番勝負を行い、3対0で勝利した。このサミットでは、Masterは他にも複数のトッププロ棋士と非公式の対局を行い、すべて勝利した。この後、DeepMindはAlphaGoの開発・対局プログラムからの引退を発表した。
さらに、DeepMindは、人間の棋譜を一切使用せず、自己対局のみによる強化学習でゼロから学習する「AlphaGo Zero」を開発した。AlphaGo Zeroは、わずか3日間の自己対局学習で、以前のAlphaGo（李世乭戦バージョン）を100対0で破る性能を達成した。その後、AlphaGo Zeroの手法はさらに一般化され、囲碁だけでなくチェスや将棋もプレイできる汎用アルゴリズム「AlphaZero」へと発展した。AlphaZeroは、これらのゲームにおいて、既存の最強プログラムを短期間の学習で凌駕する性能を示した。さらに、この研究は、ルールを事前に与えられず、ゲームのルール自体を学習する「MuZero」へと進化した。これらの後継プログラムは、AlphaGoの基本原理（深層ニューラルネットワークとモンテカルロ木探索の組み合わせ）を基盤としており、その成果は、囲碁やボードゲームの枠を超え、人工知能研究全般や、創薬、タンパク質構造予測、その他の科学分野における応用にも影響を与えている。