AlphaGo的编程主要依赖于 Python和C++两种语言。Python被用于快速原型设计和测试新想法，而C++则用于提高性能和效率。AlphaGo的核心算法是基于 深度学习和强化学习的，它结合了这两种方法来训练神经网络，包括策略网络和价值网络。
具体来说，AlphaGo使用深度强化学习技术，通过训练神经网络来进行高级特征学习。策略网络预测在给定棋盘状态下每个动作的概率，而价值网络评估每个棋盘状态的价值，目标是估计当前局面对于双方的优势。
AlphaGo的编程逻辑还包括Q函数的更新公式，这是强化学习中的一个关键概念。Q函数表示在特定状态采取特定动作的价值，其更新公式如下：
$$Q(s, a) = Q(s, a) + \alpha \cdot (R(s, a) + \gamma \cdot \max_{a'} Q(s', a') - Q(s, a))$$
其中，$s$和$a$分别表示当前状态和采取的行动，$R（s, a）$表示采取行动$a$后获得的即时奖励，$\gamma$表示折扣因子，$s'$表示下一个状态，$a'$表示在状态$s'$下可能采取的行动。
此外，AlphaGo的开发过程可以分为几个关键步骤，包括数据收集、模型训练、策略网络和价值网络的构建、以及模拟对弈等。在模拟对弈中，AlphaGo会模拟多次棋局，选取模拟次数最多的走法作为最优走法。
总结来说，AlphaGo的编程是通过结合Python和C++来实现的，核心算法是基于深度学习和强化学习，通过训练策略网络和价值网络来做出最优决策。