（法新社首爾12日電） 創造「通用」或多用途人工智慧，而非「狹隘」、特定任務的人工智慧，一直是人工智慧的終極目標，這種最終的人工智慧植基於各類不同的輸入，來達到某種類似人類的推理能力。以及重要的自我學習能力，

以圍棋為例，谷歌開發者瞭解，「更像人類」的人工智慧將勝過沒有理性的運算能力。

AlphaGo使用2組「深層神經網路」，使它能夠以更「像人」的風格處理資料，捨棄人類棋手靠本能就可以判知沒有意義的數以百萬計可能行動。

AlphaGo也使用演繹法，使其能夠從比賽中學習和改進棋力。（譯者：中央社簡長盛）3E9ECA4410BE4119