序章：新纪元的开启
2017年3月，日本东京。UEC杯世界计算机围棋大赛的决赛现场，气氛凝重。腾讯人工智能实验室研发的“绝艺”与日本围棋AI“DeepZenGo”展开对决。经过数小时激战，绝艺以精准的计算与稳定的发挥夺得冠军。这是中国围棋AI首次在世界顶级赛事中登顶。
深度学习的革命
绝艺的核心技术基于深度神经网络与蒙特卡洛树搜索。它通过分析数以千万计的古今棋谱进行自我学习。训练过程中，绝艺左右互搏，每日对弈量远超人类棋手一生所能企及。其决策网络能评估棋盘上每个点的价值，策略网络则预测人类顶尖棋手的下一手概率。
关键的技术突破
- 使用残差神经网络（ResNet）深入理解棋盘复杂局面
- 蒙特卡洛树搜索结合价值网络，减少无效计算
- 分布式训练框架，利用大规模计算集群加速进化
与人类顶尖高手的对决
2017年11月，绝艺化身“Master”在网络平台与人类棋手交锋。它对阵包括柯洁、朴廷桓、井山裕太在内的全球顶级棋手，取得60连胜。2018年4月，福州“贝瑞基因杯”世界人工智能围棋大赛，绝艺再度夺冠，并在与人类职业棋手的让子棋表演赛中展现压倒性实力。
标志性对局分析
绝艺在与柯洁的对局中多次走出“非常规”手。例如在某一局中盘，绝艺于二路“小飞”守角，此手在人类棋谱中罕见。后续三十手证明，这步棋恰好破坏了黑棋的潜在攻势。绝艺的招法不受围棋传统理论束缚，其价值判断完全基于胜率计算。
超越直觉的棋艺
人类棋手依赖直觉、经验与大局观。绝艺的“直觉”源于概率。它将围棋转化为可计算的空间搜索问题。每一手选择都是全局胜率最大化决策。绝艺的棋风冷静至极，没有情绪波动，没有体力限制。它能精确判断“厚势”与“实空”的转换价值，量化人类口中的“棋感”。
对围棋界的深远影响
绝艺的出现颠覆了围棋理论。许多传统定式被重新评估。人类棋手开始研究绝艺的棋谱，学习其全新的行棋思路与死活题解法。围棋训练方式发生变革，AI辅助训练成为职业棋手的日常。绝艺及其后继者“绝艺复盘”已成为围棋高手不可或缺的训练伙伴。
余音：人机共生时代
绝艺的夺冠并非围棋的终结，而是新篇章的开始。人类棋手在AI的启发下探索围棋更深层的奥秘。围棋AI的发展轨迹，从AlphaGo到绝艺，展示了人工智能在复杂决策领域的惊人潜力。这场智力竞赛的胜利，属于人类智慧的又一次自我超越。