Google發展的AlphaGo程式打敗世界一流的李世石棋士，震撼了全世界，在此之前尚無圍棋程式能擊敗職業棋士。激發全球對電腦圍棋研究發展的高度重視，因為這些研究，可能對未來的各種相關的應用帶來衝擊。在臺灣交通大學內就隱藏一台未曝光的電腦圍棋程式CGI。並在短短的一年研發後，CGI程式即敢挑戰職業棋士。
CGI程式是由交通大學教授吳毅成的Computer Games and Intelligence實驗室所研發的。吳毅成擔任中華民國人工智慧學會理事長，長期推動人工智慧遊戲的發展。吳毅成表示，去年初吳廸融同學在該實驗室建構的通用蒙地卡羅搜尋系統下，開始重新撰寫圍棋程式。去年五月在台灣電腦對局競賽中獲得圍棋組九路、十三路、十九路冠軍，棋力達到業餘2段左右。從去年底，陳冠文、藍立呈兩位同學加入開發團隊，開始研發「深度學習」並用之於CGI，在三位的合力發展以及實驗室其他學生的協助下，棋力大幅成長。今年2月，在CGOS圍棋程式排名網站(http://www.yss-aya.com/cgos/19×19/bayes.html)中，與過去一直都是最強的日本圍棋程式ZEN互有勝負。最近兩周，密集邀請一些業餘高段棋士測試，CGI大都能擊敗棋城七段棋士。3月13至14日，在中華職業圍棋協會執行祕書周平強的安排下，直接挑戰職業棋士二段林杰漢。在沒有讓子的情形下，獲得一勝一負成績。依據周平強及林杰漢的評估，CGI棋力已具有業餘高段棋士水準，非常接近職業棋士。
吳毅成表示CGI程式穩定度還有待加強，還有很多成長空間，而且目前還只是單機版，這與AlphaGo動則使用數千核心電腦、數百顆GPU相差太多，CGI在如此環境下仍可成長到接近職業棋士，感到十分鼓舞。未來相信在更多的資源挹注下，設計新的方法後，預期棋力可以更高度的成長。周平強對於CGI僅使用單台機器就能達到此程度，感到十分驚訝，非常期待CGI未來能很快地發展出具有職業棋士水準的單機版程式，這樣對於棋士的學習與訓練，也會有莫大的幫助。
吳毅成表示發展人工智慧遊戲程式，可以更容易學習了解人工智慧的精隨；由於遊戲輸贏清楚，方法有效與否，一較高下便知道。十年前，蒙地卡羅樹狀搜尋演算法(MCTS)，成功地大幅提升了圍棋程式的棋力從級位到業餘段位，這證實了MCTS方法的優越性；這也引導了許多新的研究將MCTS運用到其他應用問題上；例如早先法國的MOGO團隊，將MCTS應用於法國電廠機組調度的最佳化問題，以節省電力。最近，「深度學習」再更進一步地大幅提升了圍棋程式的棋力從業餘段位到職業段位，證實了「深度學習」的優越性。
