阿尔法狗（AlphaGo）是一款基于人工智能的软件程序，它通过深度学习和强化学习技术，在围棋这一复杂策略游戏中展现了超越人类顶尖水平的能力。阿尔法狗的核心技术包括神经网络、卷积神经网络、决策网络、蒙特卡洛树搜索等。它通过自我学习和自我对弈，不断优化其决策过程，从而提高棋艺。

具体来说，阿尔法狗的学习能力体现在以下几个方面：

自我学习：

阿尔法狗通过大量数据训练，学习并优化决策模型。它能够自我纠正、自我推理并进行强化训练，掌握了一些人类几乎难以想到的绝妙招数。

深度学习：

阿尔法狗利用深度学习技术从海量数据中提取关键信息，构建强大的特征学习能力。神经网络模拟人脑神经元连接方式，处理复杂数据；卷积神经网络则适用于图像数据处理。

强化学习：

阿尔法狗在与环境的交互中自我学习、调整策略，不断优化决策过程。通过自我对弈，它能够积累经验并通过强化学习算法进行优化，从而提高下棋的水平。

蒙特卡洛树搜索：

阿尔法狗结合了策略网络和价值网络，以及蒙特卡洛树搜索框架，形成了强大的围棋实力。策略网络负责预测下一步的最佳走法，而价值网络则评估当前棋局的胜负概率。

监督学习和强化学习：

阿尔法狗的训练过程结合了监督学习和强化学习。它不仅学习了数百万人类围棋专家的棋谱，还通过自我对弈不断强化自身的策略和评估能力。

综上所述，阿尔法狗通过深度学习和强化学习技术，能够自主学习、自我对弈并不断优化其决策过程，从而在围棋等复杂策略游戏中取得卓越成就。