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我们来一下AlphaGo的本质。AlphaGo是一款结合了精确专家评估系统、神经网络以及蒙特卡洛树搜索的人工智能程序。它通过左右互搏的方式不断提高自身水平，可以说，AlphaGo是一款程序，而非实体机器人。机器人是多个程序的组合体，而AlphaGo则是其中的一种智能程序。

接下来，我们详细解读一下AlphaGo的工作原理。作为一款围棋人工智能程序，AlphaGo的主要工作原理是“学习”。它通过多层的人工神经网络进行数据处理和分析。这些神经网络会接收大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法和权重调整，产生另一个数据集合作为输出。这就像人脑的工作机制一样，通过复杂的神经网络进行信息处理。而AlphaGo的学习能力，使其能够像人一样进行围棋的对弈和策略制定。

那么，AlphaGo是如何战胜人类选手的呢？这得益于它的三个重要法宝：精确的专家评估系统、基于海量数据的神经网络以及蒙特卡洛树搜索。这三个法宝使得AlphaGo具备了强大的围棋对弈能力，能够在极短的时间内找到最优的策略和决策。

AlphaGo是一款强大的围棋人工智能程序，它通过学习和一系列的技术手段，达到了超越人类职业围棋选手的水平。而关于AlphaGo是否属于强人工智能的问题，可以说AlphaGo是人工智能领域的一大突破，展现了强人工智能的潜力。但是否属于强人工智能还需要根据具体定义和背景来判断。

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