来源：北极星电力网2024-06-20

报告重点摘录如下：在人工智能领域的深度学习，业界普遍关注是从2016年alphago开始。

来源：中国电力企业管理2024-04-23

人工智能发展对电能质量提升的意义近年来，以alphago和chatgpt为代表的人工智能技术，在应对不确定性、随机性问题方面取得飞速发展，人工智能正驱动电力系统由传统的单向供电模式向智能化的要素协同模式转变

来源：中国电业与能源2023-05-22

新一代人工智能的开启以alphago的诞生为标志。...2016年谷歌公司的alphago在与人类围棋冠军对弈中取得历史性的胜利，后续发展出一系列游戏等领域的人工智能开始表现出超过人类智能的水平，但总体来说都被认为是特定领域特定任务下的ai，跟所谓的通用人工智能

来源：北极星电力网2023-05-15

中国所扮演的更多是“跟随者”的角色，基于alphago研发象棋版alphago、基于bert发布“chinese-bert”、基于alphafold研发“uni-fold”、基于gpt技术研发“文心一言

来源：鱼眼看电改2023-03-23

无论是围棋的下一步预测（alphago可以预测后面几十步，每一步都有无数种可能），还是天气复杂系统的模态预测，ai的精确度都比机理模型高很多。

来源：三峡集团2021-12-16

——alphago和alphafold。2016年，alphago首次战胜人类围棋九段选手；2018年，alphafold高精度预测了人类蛋白质三维空间结构。

来源：北极星电力网2020-11-16

中国科学技术大学陈小平教授中国科学技术大学陈小平教授作题为《人工智能现有技术的应用条件和重大挑战》的主旨报告，总结人工智能前三次浪潮的核心成果——暴力法和训练法，以及alphago zero对暴力法和训练法的融合与超越

来源：经济日报2020-03-27

比如，腾讯云和中国商飞一起打造了复合材料检测领域的alphago（人工智能机器人）。

来源：水务ICT2019-05-08

这里直接引用一段鲍老师的原文：现在，大家在谈人工智能时都有过高的预期，觉得人工智能可以解决很多问题，特别是在alphago之后。这可能也是我们今天坐在这儿的原因。但是我们要清楚人工智能不是万能的。

来源：中国能源报2019-04-24

锅炉热效率提升0.5%“这一方式有点像大家熟知的alphago思路，集大数据、大计算、大策略为一体，而燃煤锅炉就好比棋盘。”

来源：中国能源报2019-04-10

“alphago的研发公司和英国国家电网合作，通过人工智能将英国的能耗减少10%到15%，而实际上整个英国装机容量相当于8000万千瓦到9000万千瓦，人工智能的应用可以减少200万千瓦。”

来源：中国能源报2019-04-10

“alphago的研发公司和英国国家电网合作，通过人工智能将英国的能耗减少10%到15%，而实际上整个英国装机容量相当于8000万千瓦到9000万千瓦，人工智能的应用可以减少200万千瓦。”

来源：麻省理工科技评论APP2019-03-26

就在两年前，alphago 打败了世界上最优秀的围棋棋手。不过，atlas 不会下围棋（它头脑简单，四肢发达），alphago 不会跑（它头脑发达，但四肢简单）。...但是，如果我们将 alphago 的智慧和 atlas 的身体结合在一起，会发生什么呢？

来源：北极星电力网2019-03-25

在 alphago 成功挑战围棋世界冠军后，人工智能（ai）“深度学习”家喻户晓。电力企业有机会着眼自身战略，利用落地的 ai 技术和应用聚焦业务流程优化、效率提升以及对全新机遇的发掘。

来源：北极星电力网2019-03-15

首先从这个地方出发，这个地方是2016年我们写的一篇报告，当时alphago刚刚出来，觉得是人工智能里程碑式的技术，为什么呢？

来源：能源研究俱乐部2019-02-25

徐锭明：2016年3月，“alphago”战胜韩国棋手李世石，标志着人类工业化时代开始谢幕，智能化时代拉开大幕。全球的能源企业正在与大数据、云计算、人工智能等新技术紧密融合。

来源：电网技术2018-11-20

提出了打造电力alphago的观点。报告ppt报告人简介：王继业（1964），男，教授级高级工程师，博士生导师。

来源：《中国华能》2018-10-15

研发 alphago 的公司去年公布了它的升级版“alphago zero”——据说 alphago zero 的 围 棋 玩 得 更 好、学得更快，最主要的是它的学习过程没有求助于人类专家。

来源：中国华能2018-09-19

研发alphago的公司去年公布了它的升级版“alphago zero”——据说alphago zero的围棋玩得更好、学得更快，最主要的是它的学习过程没有求助于人类专家。

来源：中国华能2018-07-16

专家解释说，alphago和深蓝的成功归功于有几个重要因素：大数据、计算能力、人工智能算法，还有一个很关键合适的应用场景。...大家提起人工智能就会条件反射地想起打败李世石的alphago，再之前深蓝也打败了人类国际象棋的冠军，但是在围棋和国际象棋领域里超越人类的人工智能，打麻将就不太成。